如何使风电场更有效率
随着能源需求的上升，宾夕法尼亚州立大学贝伦德分校(Penn State Behrend)和伊朗大不里士大学(University of Tabriz, Iran)的研究人员完成了一项算法(或方法)，以设计出更高效的风力发电场，帮助建筑商创造更多收入，为客户提供更多可再生能源。风能正在崛起，而且不仅仅是在美国。“太阳能电池板的效率不到25%，仍然是当前研究的课题。另一方面，风力涡轮机效率更高，可以将超过45%的风能转化为电能。
尽管风力涡轮机很高效，但如果设计不当，风电场布局会降低效率。Rasouli说，建造者并不总是把涡轮机放在风速最高的地方，在那里他们会产生最多的能量。涡轮机间距也很重要——因为涡轮机产生的阻力会降低风速，第一批捕捉到风的涡轮机产生的能量会比随后的涡轮机产生的能量更多。研究人员表示，为了建造更高效的风电场，设计者必须考虑到风速和涡轮机间距，以及土地大小、地理位置、涡轮机数量、植被数量、气象条件、建筑成本以及其他因素。
即使借助数学模型，要平衡所有这些因素以找到最佳布局也是困难的。“这是一种多目标的方法，”Rasouli说。“我们有一个函数，我们希望在考虑各种约束的同时对其进行优化。”研究人员关注的是一种被称为“基于生物地理学的优化”的方法。BBO诞生于2008年，灵感来自于自然，它是基于动物如何自然地分布自己，从而根据它们的需要，最大限度地利用它们所处的环境。通过建立动物行为的数学模型，研究人员就有可能计算出其他场景中物体的最优分布，比如风电场中的涡轮机。“分析方法需要大量的计算，”Rasouli说。“这种BBO方法最小化了计算量，并给出了更好的结果，以更少的计算成本找到最优解。”
其他研究人员在2017年和2018年使用简化版本的BBO方法来计算更高效的风电场布局，但这些简化版本没有考虑影响最佳布局的所有因素。宾夕法尼亚州立大学(Penn State)和大不里士大学(University of Tabriz)的研究人员通过加入其他变量完成了这一方法，这些变量包括实际市场数据、表面粗糙度(影响风力的功率)以及每台涡轮机接收的风力。
研究小组也改善了偏硼酸钡的方法,通过融合一个更现实的模型计算醒来——翼速度慢的地区创建后风吹过去的涡轮机,类似于背后的后一艘船——和测试模型的敏感程度是其他因素,如利率、财务激励和能源生产成本的差异。他们在《清洁生产杂志》(Journal of Cleaner Production)网站上公布了他们的研究结果，该杂志将于11月出版。Rasouli说:“与现有的一些简化方法相比，这是一种更现实的优化方法。”“这对客户、制造商以及电网式的大型风电场来说，都是更好的选择。”
通过加入更多的数据,如更新的气象记录和制造商信息,研究人员将能够使用偏硼酸钡的方法来优化风电场布局在许多不同的位置,帮助全世界风力发电场设计师更好地利用他们的土地和消费者产生更多的能量来满足未来的能源需求。“化石燃料的时代已经结束，”Rasouli说。“有了这些新方法或更好的优化方法，我们可以更好地利用风能。”
