如何使風電場更有效率

隨著能源需求的上升，賓夕法尼亞州立大學貝倫德分校(Penn State Behrend)和伊朗大不里士大學(University of Tabriz, Iran)的研究人員完成了一項演算法(或方法)，以設計出更高效的風力發電場，幫助建築商創造更多收入，為客戶提供更多可再生能源。風能正在崛起，而且不僅僅是在美國。「太陽能電池板的效率不到25%，仍然是當前研究的課題。另一方面，風力渦輪機效率更高，可以將超過45%的風能轉化為電能。

儘管風力渦輪機很高效，但如果設計不當，風電場布局會降低效率。Rasouli說，建造者並不總是把渦輪機放在風速最高的地方，在那裡他們會產生最多的能量。渦輪機間距也很重要——因為渦輪機產生的阻力會降低風速，第一批捕捉到風的渦輪機產生的能量會比隨後的渦輪機產生的能量更多。研究人員表示，為了建造更高效的風電場，設計者必須考慮到風速和渦輪機間距，以及土地大小、地理位置、渦輪機數量、植被數量、氣象條件、建築成本以及其他因素。

即使藉助數學模型，要平衡所有這些因素以找到最佳布局也是困難的。「這是一種多目標的方法，」Rasouli說。「我們有一個函數，我們希望在考慮各種約束的同時對其進行優化。」研究人員關注的是一種被稱為「基於生物地理學的優化」的方法。BBO誕生於2008年，靈感來自於自然，它是基於動物如何自然地分布自己，從而根據它們的需要，最大限度地利用它們所處的環境。通過建立動物行為的數學模型，研究人員就有可能計算出其他場景中物體的最優分布，比如風電場中的渦輪機。「分析方法需要大量的計算，」Rasouli說。「這種BBO方法最小化了計算量，並給出了更好的結果，以更少的計算成本找到最優解。」

其他研究人員在2017年和2018年使用簡化版本的BBO方法來計算更高效的風電場布局，但這些簡化版本沒有考慮影響最佳布局的所有因素。賓夕法尼亞州立大學(Penn State)和大不里士大學(University of Tabriz)的研究人員通過加入其他變數完成了這一方法，這些變數包括實際市場數據、表面粗糙度(影響風力的功率)以及每台渦輪機接收的風力。

研究小組也改善了偏硼酸鋇的方法,通過融合一個更現實的模型計算醒來——翼速度慢的地區創建後風吹過去的渦輪機,類似於背後的後一艘船——和測試模型的敏感程度是其他因素,如利率、財務激勵和能源生產成本的差異。他們在《清潔生產雜誌》(Journal of Cleaner Production)網站上公布了他們的研究結果，該雜誌將於11月出版。Rasouli說:「與現有的一些簡化方法相比，這是一種更現實的優化方法。」「這對客戶、製造商以及電網式的大型風電場來說，都是更好的選擇。」

通過加入更多的數據,如更新的氣象記錄和製造商信息,研究人員將能夠使用偏硼酸鋇的方法來優化風電場布局在許多不同的位置,幫助全世界風力發電場設計師更好地利用他們的土地和消費者產生更多的能量來滿足未來的能源需求。「化石燃料的時代已經結束，」Rasouli說。「有了這些新方法或更好的優化方法，我們可以更好地利用風能。」

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