CC BY
132
Том 10. № 4 (58). 2015
В. А. Шакиров, канд. техн. наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Братский государственный университет»,
А. Ю. Артемьев, аспирант, ФГБОУ ВПО «Братский государственный университет», [email protected]
оценка ветроэнергетического потенциала района средствами компьютерного моделирования
В статье формулируется проблема оценки ветроэнергетического потенциала района с учетом рельефа местности . Описаны сложности, возникающие при комплексном использовании разнородных программных продуктов для решения задачи оценки ветроэнергетического потенциала . Авторы предлагают методику поиска мест эффективного размещения ветроэнергетических установок, рассматривают применение программных продуктов . Проводится апробация предложенной методики на простых моделях рельефа и путем создания полномасштабной модели рельефа района п . Аян Хабаровского края .
Ключевые слова: компьютерное моделирование, рельеф местности, вычислительная аэрогидродинамика, ветроэнергетический потенциал, ветроэнергетические установки .
введение
В современной практике решения проектных задач широко применяется программное обеспечение для экономии временных, трудовых и финансовых ресурсов. Компьютерное моделирование позволяет проводить исследования эффективности различных инженерных решений без создания сложных и дорогостоящих физических моделей, без вмешательства в технологические процессы, нарушение которых может иметь серьезные последствия. Получаемые результаты в то же время имеют достаточную точность.
Одной из таких задач, для решения которых целесообразно применение компьютерного моделирования, является поиск перспективных площадок для установки ветроэнергетических установок (ВЭУ). По причине достаточно распределенного расположения сети метеостанций появляется одна из существенных трудностей — отсутствие информации о скорости ветрового потока на конкретных участках местности. Для ре-
шения задачи определения скорости ветра на исследуемых участках применяют упрощенные процедуры с использованием информации о масштабе класса открытости местности, что существенно снижает точность оценки. Натурные испытания сопряжены с затратами финансовых и временных ресурсов. Решением проблемы является математическое моделирование ветрового потока в условиях сложного рельефа местности. В статье авторы предлагают методику анализа и комплексного применения программных продуктов для оценки ветроэнергетического потенциала в районе с учетом рельефа местности.
Программные продукты для оценки ветроэнергетического потенциала с учетом рельефа местности
Рынок программных продуктов, позволяющих проводить расчеты в области ветроэнергетики, развит лишь за рубежом. Так, получили широкое распространение следующие программы:
\ 93
Vol. 10. No. 4 (58). 2015
— ALWIN, WAsP, WindFarm, WindFarmer, WindPRO — программные продукты с широкими возможностями для анализа выработки электроэнергии ВЭУ с учетом их технических характеристик, статистических данных по ветру, позволяют решать задачи оценки экономической эффективности проектов, оптимизации расположения ВЭУ относительно друг друга на местности [1-3]. Из этого ряда программ ALWIN является бесплатной;
— BLADED — программа для анализа технических параметров ВЭУ;
— Greenius, RETscreen — предназначены для анализа экономической эффективности последствий ввода в эксплуатацию альтернативных источников энергии.
Для оценки ветроэнергетического потенциала в районе с учетом рельефа местности нет готовых решений, поэтому приходится использовать программные продукты как минимум для трех задач.
1. Получение как можно более точных данных о параметрах ветра в районе и анализ общего ветроэнергетического потенциала района.
2. Построение трехмерной модели рельефа исследуемого района.
3. Аэродинамический анализ района.
Для решения приведенных задач необходимо использовать несколько программных продуктов, чаще зарубежного производства, что обуславливает целый ряд проблем, которые необходимо учитывать. Например, могут возникнуть сложности в совместимости исходных и выходных данных нескольких программных продуктов, выборе оптимального пути решения отдельных задач.
Рассмотрим отдельные этапы подготовки исходных данных при решении задачи компьютерного моделирования ветрового потока с учетом рельефа местности для оценки ветроэнергетического потенциала.
1. Выбор исходных данных для предварительного анализа ветроэнергетического потенциала района.
Поскольку измерения скорости ветра на местности требуют существенных мате-
риальных и временных затрат, как правило, используют справочные статистические данные метеостанций об изменениях скорости ветра по градациям. Повысить точность данных о скорости ветра в районе можно с помощью специализированных сайтов в сети Интернет. Например, на сайте «Погода России» http://meteo.infospace.ru/ или на сайте «Расписание погоды» http://rp5.ru/ предоставлены данные многолетних измерений скорости ветра с детализацией до нескольких измерений в течение суток. Для использования этих данных, их статистической обработки и предварительного анализа ветроэнергетического потенциала района необходима разработка дополнительного программного обеспечения.
2. Выбор исходных данных для построения трехмерной модели рельефа местности.
Как правило, это данные SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) радарной топографической съемки большей части территории земного шара, за исключением самых северных (>60°), самых южных широт (>54°), а также океанов, произведенной NASA за 11 дней в феврале 2000 г. с помощью специальной радарной системы. Объем собранной информации составил более 12 терабайт данных, а их обработка продолжается до сих пор. Часть этой информации находится в свободном доступе [4].
Часто используют данные ASTER GDEM (ASTER Global Digital Elevation Model) — растровые матрицы разрешением 15 м на пиксел, охватывающие большую часть земной поверхности. Продукт ASTER GDEM разработан совместно компаниями METI и NASA. ASTER GDEM был предоставлен системе GEOS и бесплатно доступен посредством загрузки из сети Интернет через японский центр ERSDAC и LP DAAC NASA [5].
Также доступны данные:
— ETOPO1 — данные, обеспечивающие полное глобальное топографическое и батиметрическое покрытие между -90° и +90° по широте и -180° и +180° по долготе, что выгодно отличает ее от большинства дру-
Том 10. № 4 (58). 2015
гих цифровых моделей рельефа, таких как GTOPO30, SRTM и др. [6];
— Landsat — глобальные данные космического наблюдения поверхности Земли разрешения от 15 метров (панхроматическое), 30 метров (спектрозональное). Доступны данные в виде мозаик на большие участки суши [7];
— OrbView-3 — работа спутника OrbView-3 осуществлялась с 2003 по 2007 г. С помощью установленной камеры OrbView High Resolution Imaging System были получены многочисленные панхроматические снимки разрешением 1 м и мультиспек-тральные снимки разрешением 4 м. Ширина полосы съемки составляла 8 км.
В зависимости от каждой конкретной задачи, условий, расположения исследуемой местности и ее размера следует использовать соответствующие источники. Существующие программы для обработки данных рельефа местности позволяют работать с широким спектром форматов.
3. Обработка исходных данных о рельефе местности.
В большинстве случаев исходные данные приходится обрабатывать для получения корректной модели рельефа — без аномально резких перепадов высот, без пустых мест.
В мире используется довольно большое число программных продуктов для создания и анализа цифровой модели рельефа [8]. Все они существенно отличаются по функциональным возможностям и цене. Модули мощных полнофункциональных дорогостоящих ГИС-пакетов имеют самые широкие возможности по моделированию поверхностей. Как правило, они поставляются за дополнительную плату в качестве надстройки к популярным программным комплексам и поэтому наиболее распространены в мире. В качестве примеров можно привести модули Spatial Analyst, 3D Analyst, Geostatistical Analyst ГИС-пакета ArcGIS (ESRI Inc.), Vertical Mapper программы MapInfo (MapInfo Corp.), Autodesk Map 3D системы AutoCAD (Autodesk Inc.), Terrain пакета GeoMedia (Intergraph Corp.).
Программы для создания систем виртуальной реальности имеют узкую направленность на компьютерную анимацию с использованием трехмерных моделей рельефа и редко включают широкий набор аналитических функций. Из подобного класса программного обеспечения наибольшую популярность в мире приобрели: программа Virtual GIS, входящая в состав полнофункционального комплекса ERDAS Imagine (Leica Geosystems), комплексы MultiGen Creator Terrain Studio и MultiGen Vega Prime (MultiGen-Paradigm), программы ArcScene и ArcGlobe ГИС-пакета ArcGIS (ESRI Inc.), а также модуль SiteBuilder 3D (MultiGen-Paradigm) для ArcGIS.
Узкоспециализированные программные продукты для работы с цифровой моделью рельефа широко распространены благодаря низкой стоимости. Наиболее известны пакеты программ Surfer (Golden Software Inc.) и MicroDEM I Terra Base (U. S. Naval Academy). Как правило, они включают функции создания цифровой модели рельефа различными методами и построения тематических карт на их основе.
Наконец, в особый класс можно выделить программы для выполнения отдельных операций создания или обработки цифровой модели рельефа. Сюда относятся, например, векторизаторы для автоматической и полуавтоматической оцифровки растровых файлов сканированных карт. Из векторизаторов популярны отечественные программы Easy Trace (EasyTrace Group) и MapEDIT (Резидент) [8].
4. Использование плагинов программ 3D-моделирования.
Упростить второй и третий пункты можно, используя плагины для программ 3D-моделирования. Часто это платные плагины для официальных версий, но есть и trial версии с ограниченными возможностями или сроком использования. Их можно найти для 3Ds Max, Rhinoceros, AutoCAD Civil 3D [9]. Но при этом часто приходится жертвовать качеством модели поверхности.
\ 95
-ч ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА / JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS
Vol. 10. No. 4 (58). 2015 '
5. Подготовка геометрии для импорта в программы вычислительной аэрогидродинамики.
Каждая из таких программ (ANSYS (CFX, CFD, Fluent), XFlow, STAR CD, FlowVision и др.) требует выполнения определенных условий для импортируемых моделей геометрии.
В исследовании для расчета изменений скорости ветра с учетом микрорельефа местности был выбран отечественный программный комплекс вычислительной аэрогидродинамики FlowVision 3.0 компании ООО «ТЕСИС», который может быть доступен в бесплатной версии на срок два месяца для обучающихся в высших учебных заведениях — студентов, аспирантов.
Для импорта геометрии во FlowVision существует условие — расчетная область должна находиться в замкнутом объеме [10], т. е. необходимо не только смоделировать рельеф, но и поместить его в замкнутую область, чаще параллелепипед (пример показан на рис. 1). Поскольку при подобных действиях часто приходится использовать булевые операции в программах 3D-моделирования, существенно повышается вероятность проблем с импортом геометрии во FlowVision — часто возникают проблемы с гранями: зазор между гранями,
перекрытие между гранями, самопересечения в контуре грани и др.
Существует несколько способов решения данных проблем. Самый простой из них — средствами самого FlowVision — использование функции «Удаление маленьких треугольников» или изменение допуска геометрии в Предустановках FlowVision. Также можно упростить геометрическую модель за счет изменения углов между поверхностями. В случае, когда автоматические алгоритмы не справляются, необходимо пробовать варьировать параметры экспорта из CAD (computer-aided design) системы до тех пор, пока не получится корректная либо исправляемая автоматически поверхность. В ряде случаев помогает упрощение геометрической модели. При построении трехмерной модели в CAD системе необходимо избегать применения булевых операций с телами со сложной поверхностью или таких булевых операций, которые приводят к удалению или слиянию слишком малых объемов по сравнению с объемом тел, участвующих в булевой операции. Кроме того, следует избегать образования поверхностей, сопряженных под слишком острым углом (меньше 3 градусов).
В ряде случаев от ошибок триангуляции позволяет избавиться скругление
Рис. 1. Скриншот окна Постпроцессора FlowVision 3.0 при моделировании обтекания воздушным
потоком рельефа
Fig. 1. Screenshot of FlowVision 3.0 Postprocessor window in airflow simulation over relief
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА / JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS /-
' Том 10. № 4 (58). 2015
или фаска на таких углах. Если получить корректную поверхность в CAD системе не удается, на помощь придут специализированные программы, позволяющие редактировать поверхностную сетку. К таким программам относится, например, 3DTransVidia или бесплатный MeshLab. В этих программах можно редактировать непосредственно треугольники сетки поверхности. Также в них имеются свои инструменты для автоматического исправления, которые в тех или иных случаях могут оказаться как более эффективными, так и менее эффективными по сравнению с FlowVision [11].
Итак, существует целый комплекс проблем при компьютерном моделировании ветрового потока с учетом рельефа местности для оценки ветроэнергетического потенциала. Обзор показал, что в настоящее время нет готовых методических и программных решений для определения зон с высоким ветроэнергетическим потенциалом. Авторы предлагают методический подход к решению этой задачи с привлечением нескольких программных продуктов.
Методический подход к определению локальных зон высокого ветроэнергетического потенциала
На рис. 2 представлены этапы предлагаемого методического подхода.
На первом этапе проводится сбор исходной информации: метеоданные, технические характеристики ВЭУ, высотные данные рельефа местности. Для повышения точности расчетов авторы в исследовании использовали архивы данных метеостанций, находящихся в открытом доступе в сети Интернет.
Для обработки и анализа данных авторами была разработана программа для ЭВМ Wind-МСА [12]. Она позволяет на основе данных архивов метеостанций строить графики изменения скорости ветра и выработки электроэнергии ВЭУ за произвольный период (рис. 3), проводить оценку основных статистических показателей скорости ветра, экономической эффективности использования ВЭУ с учетом их технических характеристик. Программа применялась в исследованиях ветроэнергетического потенциала северных территорий Республики Саха (Якутия) [13; 14].
Рис. 2. Этапы методического подхода к решению задачи поиска мест с высоким ветроэнергетическим потенциалом Fig. 2. Stages of the methodical approach to the problem of defining areas with high wind power potential
Vil
-ч ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА / JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS
Vol. 10. No. 4 (58). 2015 '
Рис. 3. Рабочий экран программы Wind-MCA с графиком изменения скорости ветра (светло-серый) и графиком выработки электроэнергии ВЭУ (темно-серый) Fig. 3. Screenshot of Wind-MCA window with the wind speed graph (light gray) and the power generation
of wind turbine graph (dark gray)
Работа с Wind-MCA на первом этапе позволяет оценить целесообразность применения ВЭУ в исследуемых районах. Анализ топографических карт, розы ветров и результатов программы позволяют сделать вывод о целесообразности моделирования ветрового потока в районе с целью поиска мест размещения ВЭУ [15; 16].
На втором этапе (см. рис. 2) выполняется построение и подготавливается для импорта в пакет вычислительной аэрогидродинамики трехмерная модель исследуемого рельефа местности. Модели создавались в двух программах 3D-моделирования: 3D Studio Max 2012 и Rhinoceros 5.0, которые были выбраны с учетом широких возможностей моделирования в каждой из них, наличия дополнительных плагинов импорта рельефа, возможности создавать модели больших размеров площадью от 5 км2, наличия trial версий. Дополнительным критерием выбора 3D Studio Max была простота создания несложных моделей холмов. Выбор Rhinoceros был обусловлен также ввиду особенности — специализации на NURBS-моделировании и возможности импорта, экспорта почти 30 различных форматов, которые позволяют использовать Rhinoceros как «конвертер» в рабочем процессе.
На третьем этапе (см. рис. 2) решение задачи поиска мест с повышенной скоростью ветра во FlowVision 3.0 проходило, в свою очередь, в 3 этапа:
1) импорт и адаптация геометрии;
2) задание необходимых параметров модели расчета в Препроцессоре FlowVision;
3) получение результатов в Постпроцессоре FlowVision и их анализ.
При описании процессов турбулентности использовалась стандартная ^е модель. В этой модели турбулентная динамическая вязкость т выражается через величины k и е следующим образом:
^ k2,
^=^,
где Cm — коэффициент, равный 0,9; р — плотность, кгм-3; ^ — параметр, при стандартной ^е модели равный 1.
Уравнения для k и е: д(р^
//
= V
W
dt
\
-+V(pVk)=
■Vk
■
G+-в-g ■VT Pr
-ре+Ф
где V — вектор относительной скорости, м/с; т — молекулярная динамическая вяз-
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА / JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS /-
' Том 10. № 4 (58). 2015
кость, Па-с; пк — параметр, равный 1, Н/м; Р — коэффициент теплового расширения, К"1; Prt — турбулентное число Прандтля; g — ускорение свободного падения, вектор гравитации, м-с-2; Т — относительная температура, град.; Фк - параметр, в стандартной к-е модели равный 0.
д(ре)
= V
dt
fr \ \
+ V(p I/ е) =
w
■Ve
+ Ci77 M
/
Gg ■VT Pr,
-С2 ф-+Ф,,
где С1 — коэффициент стандартной к-е модели, равный 1,44; С2 — коэффициент, в стандартной к-е модели равный 1,92; f1 — параметр, в стандартной к-е модели равный 1; Фz - параметр, в стандартной к-е модели равный 0.
е = оД
где О. — коэффициент изотропного сопро-
1 -3 -1
тивления, кг-м 3с '.
Модель течения реализована в качестве модели «Ньютоновской жидкости». Движение жидкости описывается уравнениями На-вье-Стокса:
f + V(pV ) = 0; + V(pV xV) = -VP + V-xrf + S + Suser;
ЭрУ
хУ ) = -У ТУ-
S = (р-ру )д+Рв+я; я =-О-V;
В = -2ю хУ-шхихг,
где я — сила изотропного сопротивления; О — коэффициент изотропного сопротивления; В — сумма кориолисовой и центробежной сил во вращающейся системе координат; Suser — пользовательская объемная сила; те1 — тензор вязких напряжений для ньютоновской жидкости; ю — угловая скорость, с-1.
В результате моделирования может быть получена информация об изменении скорости ветра в зависимости от его направления и рельефа местности. Большинство программ вычислительной аэрогидродинамики позволяют представить результаты вычислений в наглядных формах: отображение трехмерных областей выбранного диапазона скоростей, отображение изменения скорости градиентом на плоскости сечения, линии тока и др.
Таким образом, предложенный методический подход формализует процесс поиска зон с высоким ветроэнергетическим потенциалом и позволяет применять его с использованием различных программных продуктов.
Апробация методического подхода к оценке ветроэнергетического потенциала района с учетом рельефа местности
Для апробации методического подхода был проведен ряд исследований, которые начинались с экспериментов над простыми моделями: возвышенностями и холмами. Для минимизации проблем с геометрией при импорте во FlowVision при простых моделях работа проводилась в 3Ds Max. В 3Ds Max проблем с гранями можно легко избежать, изначально создавая куб (по умолчанию он имеет стенки единичной толщины и является полым) и используя модификатор Edit Poly по направлению к плоскости (полигонам), таким образом вдавливая внутрь рельеф. Но реальные модели рельефа подобным образом сделать практически невозможно.
Результаты экспериментов свидетельствуют о значительном (в 1,5 раза и более) увеличении скорости ветра на возвышенностях (рис. 4, 5).
После подтверждения данных об усилении скорости ветра была воссоздана в масштабе 1:1 (площадь выбранного участка 10 х 10 км) трехмерная модель реальной местности. Для исследования был выбран район п. Аян (56°28' с. ш., 138° 9' в. д.) Хаба-
2
\ 99
Vol. 10. No. 4 (58). 2015
Рис. 4. Скриншот окна Постпроцессора FlowVision 3.0 при моделировании обтекания воздушным потоком холма Fig. 4. Screenshot of FlowVision 3.0 Postprocessor window in airflow simulation over the hill
Рис. 5. Скриншот окна Постпроцессора FlowVision 3.0 при моделировании обтекания воздушным потоком полого подъема Fig. 5. Screenshot of FlowVision 3.0 Postprocessor window in airflow simulation over the acclivity
ровского края. Население поселка составляет 870 человек по данным за 2013 г. Электроснабжение осуществляется при помощи дизельных электростанций, поэтому вопрос о применении ВЭУ может быть рассмотрен в целях экономии топлива.
По данным архивов метеостанции у п. Аян, среднегодовая скорость ветра составляет 3-4 м/с. Это достаточно низкий показатель для рассмотрения района п. Аян в качестве места для установки ВЭУ. Но рельеф в районе поселка достаточно разнообразен, и поэтому, принимая во внимание его влияние на скорость ветрового потока в локальных местах, была определена целесообразность моделирования рельефа и ветрового потока.
Рельеф района создавался в программе Rhinoceros 5.0 c установкой плагина Lands Design, который позволяет импортировать рельеф местности, используя адаптированные данные STRM через приложение
Google Earth. Далее, применяя булевые операции, из общего параллелепипеда выделялась расчетная область и импортировалась в Flow Vision 3.0.
Начальным условием расчета является генерация воздушного потока (скоростью от 1 до 10 м/с) по одной из сторон: север, юг, восток, запад. После изучения различных закономерностей изменения скорости ветра Ц с высотой (спираль Экмана, логарифмическая, степенная и др.) был выбран степенной закон с условием, что m = 0,16 [17]:
/ нач II '
V нач /
где 1/нач — начальная скорость ветрового потока, м/с; Ннач — высота, при которой измерено значение 1/нач, м; Н — текущая высота ветрового потока, м; т — степенной коэффициент, зависящий от средней скорости ветра на высоте флюгера метеостанции.
Том 10. № 4 (58). 2015
а) б)
Рис. 6. Скриншот окна Постпроцессора FlowVision 3.0 при моделировании обтекания воздушным потоком рельефа в районе п. Аян со стороны: а) запада, б) востока. Начальная скорость ветра 5 м/с, данные соответствуют высоте 150 м над уровнем моря Fig. 6. Screenshot of FlowVision 3.0 Postprocessor window in airflow simulation over the relief near Ayan village from the a) west, b) east. The initial wind speed is 5 m/s, data correspond to an altitude of 150 m
above sea level
При моделировании явно выделялось расположение областей локального повышения и понижения средней скорости ветрового потока в зависимости от рельефа местности и направления начального потока, поэтому учет розы ветров является обязательным при детальном анализе размещения ВЭУ (рис. б).
При проведении расчетов было выделено пять площадок (рис. 7) с наибольшим повышением скорости ветра. Светлым цветом на рис. 7 показаны самые большие по объему
Рис. 7. Скриншот окна Постпроцессора FlowVision 3.0 при моделировании обтекания воздушным потоком рельефа в районе п. Аян.
Наиболее перспективные площадки Fig. 7. Screenshot of FlowVision 3.0 Postprocessor window in airflow simulation over the relief near Ayan village. The most promising sites
области, в которых скорость ветра имела максимальные значения: от 6 до 8, при начальной скорости ветра 5 м/с.
Для всех расчетов и моделирования достаточно возможностей персонального компьютера, авторы работали с применением следующих комплектующих: процессор i5-3570K (с повышением часты до 4,1 GHz), видеокарта GTX 660 2048Mb 192bit GDDR5, оперативная память 2 х DDR3 8192Mb 1600MHz. Но аэродинамические расчеты при оптимизации расчетной сетки могут занимать достаточно длительное время — 20 часов и более, поэтому целесообразнее использовать многопроцессорные сборки и больший объем оперативной памяти.
Трехмерную модель рельефа можно существенно детализировать, используя соответствующие ГИС-пакеты для обработки и конвертации исходных данных высот.
Моделирование обтекания воздушным потоком рельефа местности позволяет определить площадки с наибольшими скоростями ветра, однако эффективность этих площадок для размещения ветроэнергетических установок должна определяться с учетом многих других факторов. Так, необходимо учитывать расстояние до потребителей электрической энергии, удобство транспортировки, монтажа ветроэнергети-
Vol. 10. No. 4 (58). 2015
ческих установок, величину площади для размещения, экологические и социальные аспекты. Усложняет выбор то, что по многим влияющим факторам затруднительно дать количественную оценку, необходимо привлечение экспертов. Окончательный выбор должно осуществлять лицо, принимающее решение, а для поддержки процесса принятия решений необходима разработка специальной системы поддержки принятия решений. В результате опроса системой лица, принимающего решения, формируется математическая модель его предпочтений, на основании которой может быть получена оценка каждой площадки. Предлагаемый методический подход к решению задачи поиска мест с высоким ветроэнергетическим потенциалом открывает возможность создания системы поддержки принятия решений по выбору площадок размещения ветроэнергетических установок.
Заключение
Таким образом, авторами предлагается подход к анализу и комплексному применению программных продуктов для оценки ветроэнергетического потенциала в районе с учетом рельефа местности. Поскольку эта задача на данный момент не имеет готовых решений, то для ее реализации потребовалось использование четырех программных продуктов: Wind-MCA, Rhinoceros 5.0 (с установкой плагина Lands Design), 3D Studio Max, Flow Vision. Версии пакетов 3D-моделирования и вычислительной аэрогидродинамики являлись бесплатными, полнофункциональными, но ограниченными по сроку использования (до двух месяцев), поэтому для постоянной проектной работы потребуется или покупка, или реализация собственных продуктов.
Применение методического подхода позволяет реализовать компьютерное моделирование ветрового потока с учетом рельефа местности и таким образом решить важную для практики задачу определения мест эффективного размещения ВЭУ.
Важно отметить, что необходимость овет-ственного и комплексного подхода к размещению ВЭУ диктуется не только экономическими рисками конкретного проекта. Поскольку срок службы ВЭУ составляет 20 и более лет, качество принимаемых решений по проектам строительства долгое время будет оказывать влияние на социально-экономическое и экологическое состояние района.
Список литературы
1. Nilsson K. Estimation of wind energy production in relation to orographic complexity. A reliability study of two conventional computer software / Master of Science Thesis. Chalmers University of Technology. Goteborg, Sweden, 2010. — 83 p.
2. Kaivo-oja P. Wind simulations in WindPro 2.8 / Yrkeshogskolan Novia. Enheten for forskning och utveckling, Vasa, 2013. — 43 p.
3. Peter M. H., Gresser S. Analysis of extreme wind conditions based on real wind measurements and verification via existing models. DEWEK 2010, 10th German Wind Energy Conference. — 3 p.
4. Farr T. G., Hensley S., Rodriguez E., Martin J., KobrickM. The shuttle radar topography mission // CEOS SAR Workshop. Toulouse 26-29 Oct. 1999. Noordwijk. 2000. P. 361-363.
5. ASTER GDEM Validation Team: METI/ERSDAC, NASA/LPDAAC, USGS/EROS, 2009: ASTER Global DEM Validation, Summary Report. URL: https: // lpdaac.usgs.gov/sites/default/files/public/aster/ docs/ASTER_GDEM_Validation_Summary_Report. pdf, last access April 2015
6. Amante C, Eakins B. W. ETOPO1 1 Arc-Minute Global Relief Model: Procedures, Data Sources And Analysis. NOAA Technical Memorandum NESDIS NGDC-24, 2009. — 19 p.
7. Landsat Program Report 2002. URL: http://s3.amazonaws.com/zanran_ storage/ landsat.usgs.gov/ContentPages/52105479.pdf, last access April 2015.
8. Хромых В. В., Хромых О. В. Цифровые модели рельефа. Учебное пособие. Томск: Изд-во «ТМЛ-Пресс», 2007. — 178 с.
9. Круглов С. Данные Google Earth в AutoCAD Civil 3D // САПР и графика. 2010. № 8 (166). С. 64-66.
Том 10. № 4 (58). 2015
10. FlowVision версия 3.08.04. Руководство пользователя. OOO ТЕСИС, 1999 - 2013. Москва. URL: http://flowvision.ru/phocadownload/ PublicDownloads/Documentation/tutorials/ tutorialrus_30804.pdf (дата обращения 04.04.2015).
11. Диагностика ошибок построения расчетной сетки во FlowVision. ООО ТЕСИС. URL: http://flowvision.ru/support/public.pl? Action=PublicFAQZoom;ItemID=8 (дата обращения 04.04.2015).
12. Шакиров В. А., Артемьев А. Ю. Многокритериальная оценка эффективности использования ветроэнергетических установок (Wind-MCA). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014619044. Зарег. 08.09.2014.
13. Шакиров В. А. Многокритериальный анализ перспективного размещения ветроэнергетических установок на Севере Республики Саха (Якутия) // Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М. К. Аммосова. 2013. Т. 10. № 1. С. 26-33.
14. Емцев А. Н., Шакиров В. А, Артемьев А. Ю. Анализ эффективности использования ветроэнергетических установок в северных районах Республики Саха (Якутия) // Системы. Методы. Технологии. 2011. № 10. С. 98-101.
15. Фабрикант Н. Я. Аэродинамика. Общий курс. М.: Наука, 1964. — 816 с.
16. Simiu. E, Scanlan R. H., 1996, Wind Effects on Structures: N. Y., Wiley-Interscience, 3rd edition. — 704 p.
17. Харитонов В. П. Автономные ветроэлектрические установки. М.: ГНУ ВИЭСХ, 2006. — 280 с.
References
1. Nilsson K. Estimation of wind energy production in relation to orographic complexity. A reliability study of two conventional computer software. Master of Science Thesis. Chalmers University of Technology. Goteborg, Sweden, 2010. 83 p.
2. Kaivo-oja P. Wind simulations in WindPro 2.8. Yrkeshogskolan Novia. Enheten for forskning och utveckling. Vasa, 2013. 43 p.
3. Peter M. H., Gresser S. Analysis of extreme wind conditions based on real wind measurements and
verification via existing models. DEWEK 2010, 10th German Wind Energy Conference. 3 p.
4. Farr T. G., Hensley S., Rodriguez E., Martin J., Ko-brick M. The shuttle radar topography mission. CEOS SAR Workshop. Toulouse 26-29 Oct. 1999. Noordwijk, 2000, pp. 361-363.
5. ASTER GDEM Validation Team: METI/ERSDAC, NA-SA/LPDAAC, USGS/EROS, 2009: ASTER Global DEM Validation, Summary Report. URL: https: //lp-daac.usgs.gov/sites/default/files/public/aster/docs/ ASTER_GDEM_Validation_Summary_Report. pdf, last access April 2015.
6. Amante C., Eakins B. W. ETOPO11 Arc-Minute Global Relief Model: Procedures, Data Sources And Analysis. NOAA Technical Memorandum NES-DIS NGDC-24, 2009. 19 p.
7. Landsat Program Report 2002. URL: http:// s3.amazonaws.com/zanran_ storage/landsat.usgs. gov/ContentPages/52105479.pdf, last access April 2015
8. Khromykh V. V., Khromykh O. V. Tsifrovye mod-eli rel'efa [Digital elevation models]. Tutorial. Tomsk: Publishing house «TML-Press», 2007. 178 p.
9. Kruglov S. Dannye Google Earth v AutoCAD Civil 3D [Google Earth data in AutoCAD Civil 3D]. SAPR igrafika, 2010, no. 8 (166), pp. 64-66.
10. FlowVision version 3.08.04. User Manual. Ltd. TESIS, 1999-2013. Moscow. URL: http://flowvision. ru/phocadownload/PublicDownloads/ Documen-tation/tutorials/tutorialrus_30804.pdf (last access 04.04.2015).
11. Diagnostika oshibok postroeniya raschetnoi set-ki vo FlowVision [Diagnosing errors in constructing the estimated grid in FlowVision]. Ltd. TESIS. URL: http://flowvision.ru/support/public. pl? Action=PublicFAQZoom; ItemID=8 (last access 04.04.2015).
12. Shakirov V. A., Artemyev A. Yu. Mnogokriterial'naya otsenka effektivnosti ispol'zovaniya vetroenerget-icheskikh ustanovok [Multi-criteria evaluation of efficiency of wind turbines (Wind-MCA)]. Certificate of state registration of program for computer № 2014619044. Reg. 08.09.2014.
13. Shakirov V. A. Multi-criteria analysis of wind turbines advanced placement in the North of The Republic of Sakha (Yakutia). Vestnik Severo-Vostoch-nogo federal'nogo universiteta im. M. K. Ammo-
Vol. 10. No. 4 (58). 2015
sova — Vestnik of the North-Eastern Federal University named after M. K. Ammosov, 2013, vol. 10, no. 1, pp. 26-33 (in Russian).
14. Emtsev A. N., Shakirov V. A., Artemyev A. Yu. The performance analysis of the wind plants employment in the northern areas of the republic of Sakha (Yakutiya)). Sistemy. Metody. Tekhnologii — Systems. Methods. Technologies, 2011, no. 10, pp. 98-101 (in Russian).
15. Fabrikant N. Ya. Aerodinamika. Obshchii kurs [Aerodynamics. General course]. Moscow, Science Publ., 1964. 816 p.
16. Simiu E., Scanlan R. H., 1996, Wind Effects on Structures: New York, Wiley-Interscience, 3rd edition, 704 p.
17. Kharitonov V. P. Avtonomnye vetroelektricheskie ustanovki [Stand-alone wind turbines]. Moscow, GNU VIESH Publ., 2006. 280 p.
V. Shakirov, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Professional Education «Bratsk state university», Bratsk, Russia, [email protected]
A. Artemyev, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Professional Education «Bratsk state university», Bratsk, Russia, [email protected]
Computer simulation in solving the problem of estimating the wind power potential of the region
The problem of estimating the wind energy potential of the region in view of the terrain with the assistance of software tools for modeling and calculation is formulated. Currently there are no ready-made software solutions for the implementation of the whole set of terrain and wind flow modeling procedures. A description of the difficulties encountered in the integrated use of heterogeneous software solutions for the problem of evaluation of wind power potential in the areas is given. The authors propose a methodical approach to search places efficient allocation of wind power plants, considering the use of software products. Methodical approach consists of three stages — preliminary analysis of the terrain, terrain modeling, simulation of wind flow. Approbation of the methodical approach to the creation of simple terrain models, as well as with the creation of a model of the real terrain near the Ayan village of Khabarovsk Territory is conducted. Application of methodical approach allows to realize computer airflow simulation over the terrain and thus solve important practical problem of defining the sites of effective placement of wind turbines. According to calculations at these sites the wind speed increases substantially: from 5 to 8 meters per second. This allows to take this areas for further analysis.
Keywords: computer simulation, terrain, computational aero hydrodynamics, wind energy potential, wind turbines. About authors: V. Shakirov, PhD in Technique, Associate Professor; A. Artemyev, Postgraduate
For citation: Shakirov V., Artemyev A. Computer simulation in solving the problem of estimating the wind power potential of the region. Prikladnaya Informatika — Journal of Applied Informatics, 2015, vol. 10, no. 4 (58), pp. 93-104 (in Russian).
