Three Dimensional Numerical Prediction of Icing Related Power and Energy Losses on a Wind Turbine

Plusieurs régions du Canada sont soumises à des conditions hivernales difficiles qui persistent pendant plusieurs mois. En conséquence, les éoliennes situées dans ces régions sont exposées aux effets du froid, à l'accumulation de glace et à leurs effets négatifs qui se manifestent de la perte de puissance temporaire jusqu'à l'arrêt complet de la machine. Dans certains sites au Canada, la perte de production annuelle d'une turbine éolienne peut atteindre jusqu'à 16% de sa valeur nominale et l'estimation de ces pertes avant la construction d'un parc éolien devient essentielle pour les développeurs et investisseurs. La revue de la littérature montre que la plupart des logiciels de prévision de givrage ont été développés pour les avions, et sont, en majorité, la propriété d'entreprises et inaccessibles aux chercheurs oeuvrant dans d'autres domaines. En plus, le givrage des avions est différent de celui de l'éolienne. Les éoliennes sont exposées à des conditions de givrage pour des périodes beaucoup plus longues que les avions, peut-être pour plusieurs jours dans un climat rude, alors que la durée maximale de l'exposition d'un avion est d'environ 3-4 heures. En outre, les pales d'éoliennes fonctionnent à des vitesses subsoniques, à des nombres de Reynolds inférieurs à ceux des avions, et leurs caractéristiques physiques sont différentes. Quelques logiciels ont été cependant développés pour le givrage des éoliennes. Toutefois, ils sont soit en 2D et ne considèrent pas les caractéristiques 3D du champ d'écoulement, ou se concentrent sur la simulation de chaque rotation d'une manière dépendante du temps, ce qui n'est pas pratique pour le calcul de longues heures de l'accumulation de glace. Dans ce contexte, notre objectif dans cette thèse est de développer une méthodologie numérique 3D pour prédire la forme de givre et la perte de puissance d'une éolienne en fonction des conditions météorologiques. En plus, nous calculons la production énergétique annuelle d'une turbine typique pour des conditions normales d'exploitation et en tenant compte des évènements givrants. Les calculs sont effectués en utilisant une éolienne pour laquelle des nombreuses données sont disponibles, l'éolienne NREL Phase VI et les conditions météorologiques d'un parc éolien en Suède pour lequel les évènements de givrage sont enregistrés et publiés. La méthode proposée est basée sur le calcul et la validation de la performance de l'éolienne propre, le calcul de la forme de givre et de la performance de la pale givré, pour des conditions de givrage typiques.

Abstract

Regions of Canada experience harsh winter conditions that may persist for several months. Consequently, wind turbines located in these regions are exposed to ice accretion and its adverse effects, from loss of power to ceasing to function altogether. Since the weather-related annual energy production loss of a turbine may be as high as 16% of the nominal production for Canada, estimating these losses before the construction of a wind farm is essential for investors. A literature survey shows that most icing prediction methods and codes are developed for aircraft, and, as this information is mostly considered corporate intellectual property, it is not accessible to researchers in other domains. Moreover, aircraft icing is quite different from wind turbine icing. Wind turbines are exposed to icing conditions for much longer periods than aircraft, perhaps for several days in a harsh climate, whereas the maximum length of exposure of an aircraft is about 3-4 hours. In addition, wind turbine blades operate at subsonic speeds, at lower Reynolds numbers than aircraft, and their physical characteristics are different. A few icing codes have been developed for wind turbine icing nevertheless. However, they are either in 2D, which does not consider the 3D characteristics of the flow field, or they focus on simulating each rotation in a time-dependent manner, which is not practical for computing long hours of ice accretion. Our objective in this thesis is to develop a 3D numerical methodology to predict rime ice shape and the power loss of a wind turbine as a function of wind farm icing conditions. In addition, we compute the Annual Energy Production of a sample turbine under both clean and icing conditions. The sample turbine we have selected is the NREL Phase VI experimental wind turbine installed on a wind farm in Sweden, the icing events at which have been recorded and published. The proposed method is based on computing and validating the clean performance of the turbine, and then computing the ice shape and iced blade performance, under icing conditions. The first step is to compute the performance of the NREL Phase VI using the commercial ANSYS-FLUENT computational fluid dynamics (CFD) tool. In order to reduce the computational cost, we use a rotating reference frame model which computes the flow properties as time-averaged quantities.