Yann-Aël Muller (1) (2) , Sandrine Aubrun (1) , Stéphane Loyer (1) , Christian Masson (2)
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Time-resolved tracking of the far wake meandering of a wind turbine model in wind tunnel conditions Yann-Aël Muller (1) (2) , Sandrine Aubrun (1) , Stéphane Loyer (1) , Christian Masson (2) (1) Laboratoire PRISME, University of Orleans 8 rue Léonard de Vinci, F-45072 Orléans, France (2) École de Technologie Supérieure, 1100 Rue Notre-Dame Ouest, Montréal (Québec) H3C 1K3, Canada *e-mail : [email protected] EWEA 2013 - Vienna 5th February 1
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19/05/2008 1
Time-resolved tracking of the far wake meandering of a wind turbine model in wind tunnel conditions
Yann-Aël Muller(1) (2), Sandrine Aubrun (1), Stéphane Loyer(1), Christian Masson(2) (1)Laboratoire PRISME, University of Orleans
8 rue Léonard de Vinci, F-45072 Orléans, France(2) École de Technologie Supérieure,
1100 Rue Notre-Dame Ouest, Montréal (Québec) H3C 1K3, Canada
*e-mail : [email protected]
EWEA 2013 - Vienna5th February
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Contents
o Wind turbine wake and meanderingo Previous wake measurementso Atmospheric boundary layer physical modellingo Wake tracking methodologyo Reference case studyo Parametric study
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o Wind turbine wakes: Velocity deficit, Increased turbulent intensity. Unsteady trajectory : wake meandering.
o Hypothesis (1): Wake is advected by large turbulent eddies (akin to a passive tracer, unlike Von Kàrmàn instability)
Smallest scale involved in meandering : 2D, Larsen et al (2008)
o Hypothesis (2): Taylor hypothesis (frozen turbulence) for large eddies
Correlation between upstream turbulence and wake behaviour
Wake and meandering
G.C. Larsen et al. Wake meandering – a pragmatic approach. Wind Energy (2008) 11, 377-395 J.J. Trujillo, M. Kühn, Adaptation of a Lagrangian Dispersion Model for Wind Turbine Wake Meandering, EWEC 2009
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J.J. Trujillo, M. Kühn (2009)
DD
Lux >=2D Lux >=2D
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Why it matters
o Wake meandering suspected to exert strong structural loading on turbines inside farms
o Better understanding and modelling could lead to : Improved rotor design Improved park layout Input data for active flow control
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Instantaneous PIV snapshot of a porous disk wake G. Espana [3]
Wake meandering
Earlier wake characterization : Particle Image Velocimetry
o However ‘’Classical PIV’’ is slow : no time resolved wake tracking Need of a different measurement system in order to assess a
passive tracer behaviour of the wind turbine wake
o With Particle Image Velocimetry (PIV) : Wake trajectory is non
stationary => meandering standard deviation is higher on
the transverse velocity component (as opposed to the vertical component)
[3] G. Espana et al. Wind tunnel study of the wake meandering downstream of a modeled wind turbine as an effect of large scale turbulent eddies, J. Wind Eng. Ind. Aerodyn. 101 (2012) 24–33
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Experimental modeling of the atmospheric boundary layer
Turbulence grid
Wind direction
Porous forest model
o 1/400 scale atmospheric wind tunnel at the University of Orleans
o Two boundary layer configurations
Moderately rough (open terrain, few obstacles)
very rough (forest)
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Boundary layer comparison
Upscaled (x400) velocity profiles for both modelled ABLs, along with the log law function fit for the surface
layer
40m turbine
* For the D=10cm turbine model (40m at full scale)
[4] J.C. Kaimal, J.J. Finnigan, “Atmospheric boundary layer flows, their structure and measurements”, Oxford University Press, 1994.
Moderately rough ABL(open terrain, few obstacles)
Very rough ABL(Forestry)
U∞ (m.s-1) at z=h=12.5cm (50m at full scale)
5.7 4.3
Iu at z=h=12.5cm
0.12 0.235
Lux/D at z=h=12.5cm for D=10cm
4.2 1.5
Log law coefficients (full scale)
u*=0.29m.s-1, z0=0.02m
u*=0.65m.s-1, z0=3.69m
Power law exponent [4]
α=0.14 α=0.31
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o Time resolved tracking of the wake transverse displacement at a fixed downstream distance (one dimension)
o Correlations with the upstream flow
Wake tracking methodology : goals
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Wake tracking methodology: Experimental setup
Wake position : ywake
Upstream transverse
velocity: vupstreamdownstream transverse velocity:
vdownstream
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5
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))(exp(/))(exp()( )(ii
wake tDuytDuty iii
With yi the position of the ith datapoint
Umax
Du2
Du3 Du4
Du5
Du1=0
Velocity deficit distribution for hot wire data
o The function is empirical Similar to a
‘’weighted average’’ of the probes positions
Weights defined as
the exponential of the local velocity deficit
o Result: Wake position time series ‘’ywake(t)‘’
Validated against PIV measurements with 85% agreement (see full paper)
Wake position processing
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Result : Wake position time series
o Low frequency signal + high frequency ‘’noise’’
Sample of the wake position time series obtained by hot wire anemometry
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Power spectral density
fD/U∞≈0.55Associated eddy scale ≈2D
Wake meandering
‘’Noise’’ from flow turbulence
Power spectral density of the transverse velocity upstream and downstream of the wind turbine
-2/3 slope
Power spectral density of the wake position
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Cross-spectral analysis
Coherence and phase diagram between vupstream and ywake
fD/U∞≈0.35
Phase :o Linear => convective process
Coherence :Distinct frequency ranges :oVery strong coherence for low frequenciesoDecreasing for intermediate frequenciesoUncorrelated range from fD/U∞ ≈0.35
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fD/U∞≈0.55
fD/U∞≈0.35
Cross-spectral analysis
o The vdownstream and ywake coherence overlaps the ‘’uncorrelated range’’ of the vupstream and ywake cross-spectrum
o The “cut-off” frequency fD/U∞≈0.55 matches the frequency seen on the PSD for the meandering
Some of the scales involved in the meandering process are decorrelated from the upstream flow
Coherence diagram between vupstream,
vdownstream and ywake
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o Varying parameters : Disc diameters: D=10cm and 20cm
(No change to the hub height) Downstream distance: d=3D,4D or
5D Boundary layer roughness:
Moderately rough and very rough (forestry)
Parametric study: Setup
Porous discs D=10cm and 20cm
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Cases
Mod. rough
Very rough
d=3D X O
d=4D X X
d=5D X O
Mod. rough
d=4D X
D=10cm
D=20cm
5 cases
+16
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Wake meandering PSD
o All cases display similar features
o Meandering range fD/U∞<0.55
o Turbulent inertial range fD/U∞>0.55 (fit shown)
o Transition at fD/U∞ ≈0.55 is the same for all cases
Power spectral density of the wake position for each case
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fD/U∞≈0.35
Wake meandering PSD
o Coherence levels are most affected by boundary layer type
o Dimensionless cut-off frequency mostly invariant relative to the varying parameters
Coherence between upstream transverse velocity and the wake position for each case
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o Time-resolved wake tracking with a hot wire rail is achieved
o The dimensionless frequency cut-off for wake meandering appears fairly invariant
o Coherence between upstream large scale turbulence and wake meandering is very significant However the coherent frequencies do not cover all the meandering
frequency range
o Offshore conditions?
Conclusion
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Thank you for your attention
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