Calibração de Anemômetros

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Calibração de Anemômetros

Alvaro Cuerva Tejero

Profesor Titular de Ingeniería Aerospacial.

Investigador Titular de Organismo Público de Investigación Julio 2010

Unidade de Pesquisa Aplicada - (UNPA)

Centro de Tecnologias do Gás e Energias Renováveis - CTGAS-ER Consórcio SENAI-PETROBRAS

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1. A importância de determinar o vetor do vento em aplicações para energia eólica. Características do fluxo do vento.

Porque usar estatísticas.

O uso de estatísticas de medições de vento na energia eólica.

Parâmetros estatísticos que podem ser utilizados como descritores das turbinas eólicas.

A energia contida nas flutuações do vento e a freqüência de resposta da turbina eólica. 2. O anemômetro de copos.

Fundamentos.

A calibração em túnel de vento O equipamento.

MEASNET.

O anemômetro de copos em condições reais. Incertezas na curva de energia.

Resposta em fluxos inclinados. Resposta em campo.

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3. Anemômetro Ultra-sônico. Fundamentos.

1 Path. 3 Paths.

Calibração em túnel de vento.

Diferenças com a calibração do anemômetro de copos. Um exemplo para anemômetros 2D:

Reduzindo a tempo e custo. 4. Referencias.

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1. A importância de determinar o vetor do vento em aplicações para energia eólica.

Fig. 1 O processo de conversão da energia eólica e carregamento da turbina eólica. u(x,t) é o campo de velocidade, ρ(x,t) é o campo da densidade, P(t) é a potencia de saída e Li(t) são as cargas estruturais nos

componentes.

Turbina Eólica

_{( )}

i

L t

( )

, t

u x

( )

f

( ) ( )

,

P t

=



_

ρ

x

t

u x

t



_

( )

,t

ρ

x

( )

P t

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1. Importância da determinação do vetor de vento em aplicações para energia eólica. Características do fluxo de vento.

A velocidade do vento é um vetor (três componentes) a qual muda de um ponto a outro no espaço e de um instante a outro no tempo, afetando o comportamento da turbina eólica.

Fig. 2. Diagrama do campo de velocidades do vento que afeta a turbina eólica. Adaptado de (Hansen,

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O fluxo de vento que afeta a turbine eólica é:

o Estocástico no espaço e tempo (muda aparentemente de uma maneira caótica no

espaço e no tempo).

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0 20 40 60 80 100 120 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 t[s] U + u (t ) [m /s ]

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1. Importância da determinação do vetor de vento em aplicações para energia eólica. Por que usar estatísticas.

Alta sensibilidade do sistema de condições iniciais à elevada não linearidade. A primeira razão: Tratamento dos dados.

A segunda razão: Obtenção de modelos solúveis de equações de dinâmica de fluidos para variáveis com valores médios.

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1. Importância da determinação do vetor de vento em aplicações para energia eólica.

Por que usar estatísticas.

O que são estatísticas do vento:

Tipo de estatísticas Ordem Característica 1-ponto 1 2 n Média Variância Flutuações extremas 2-pontos 2 Densidade espectral

de energia Coerências E mais…

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1. Importância da determinação do vetor de vento em aplicações para energia eólica.

Características do fluxo de vento.

A velocidade média do vento apresenta fluxo superior e inferior!

U V W 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 -4 0 4 8 12 16 20 24 28 U lt ra so n ic c o m p . [m /s ]

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1. Importância da determinação do vetor de vento em aplicações para energia eólica. Uso de estatísticas de vento a partir de medições de vento na energia eólica.

Relação direta com a saída da turbina eólica:

o O exemplo mais conhecido: A curva de potência. Surpresas!!!

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..e olhando mais de perto para diferentes níveis de intensidade de turbulência.

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Porém também são importantes para:

1. Validação de códigos computacionais para predição do fluxo do vento. 2. Entrada para modelagem de campos sintéticos de velocidade do vento.

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1. Importância da determinação do vetor de vento em aplicações para energia eólica. Parâmetros estatísticos que podem ser utilizados como descritores das turbinas eólicas.

Fig. 8. Regressão linear de valores médios de 10 minutos da potência elétrica em diferentes descritores

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1. Importância da determinação do vetor de vento em aplicações para energia eólica. A energia contida nas flutuações do vento e a freqüência de resposta da turbina eólica.

1.4 1 1 2 = f [m ] k U π − 1.2 1.0 0.8 0.4 0.2 10–3 cup u sonic u S S 0.6 0.0 10–2 ₁₀–1 ₁₀0 ₁₀1 0.0016 0.016 0.16 1.6 16 10 [m/s] [Hz] U f ₌ 10–3 10–2 10–1 100 101 102 [ ] 2 s rot u u S σ r = 0 m r = 30 m r = 60 m

Fig. 9. Freqüências de respostas de um anemômetro de copos e de um anemômetro ultra-sônico. A velocidade

natural do vento e o espectro testado correspondente. Adaptado de (Kristensen and Hansen, 2002) e (Burton et al., 2001).

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2. O anemômetro de copos. Fundamentos.

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O rotor dos copos proporciona um equilíbrio auto-rotativo (o torque médio em 0) e que

0

Q

R

C

U

ω





=









, (0.1)

E a partir dessa relação teórica

;

R

U

A

U

ω

_α

_ω

α

=

⇒

=

, (0.2)

A fricção dos rolamentos faz que ω seja 0 até que o valor limiar de U (U0) seja alcançado, e depois:

0

U

−

U

=

A

ω

⇒

U

=

A

ω

+

B

_, _(0.3)

Embora analises teórica/numérica sejam possíveis, uma calibração em túnel de vento é geralmente aceita.

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Fig. 11 Esboço da geometria de um anemômetro de copos. O diâmetro do copo Dc, diâmetro do rotor Dr e

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Fig. 12 Exemplo de resultados de duas calibrações realizadas no mesmo anemômetro de copos (Thies

4.3350) seguindo procedimentos diferentes (AC e AD, como explicado no texto). A velocidade do vento medida pelos instrumentos do túnel de vento V é plotada em comparação a freqüência de saída do anemômetro f. A linha de regressão corresponde à calibração AC é também mostrada. (Pindado et al., 2010)

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2. O anemômetro de copos. Calibração em túnel de vento.

O túnel de vento S4 do IDR. Um túnel de vento MEASNET.

Fig. 13 Esboço do túnel de vento S4, localizado no Instituto IDR/UPM, utilizado para calibração de

anemômetros. As diferentes partes do túnel de vento são indicadas na figura: 1 = ventiladores; 2 = câmara de estabilização; 3 = câmara favo de mel e grelhas; 4 = estrangulamento; 5 = câmara de teste; e 6 = difusor. (Pindado et al., 2010)

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2. O anemômetro de copos. Calibração em túnel de vento.

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2. O anemômetro de copos. Calibração em túnel de vento. O equipamento. Pitot. Temperatura. Pressão. Umidade. Os requerimentos (MEASNET/ISO-IEC 17025). Sistema de Qualidade. Inter-comparação… Limpeza. Baixa turbulência. Homogeneidade. O verdadeiro MEASNET.

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2. O anemômetro de copos. Calibração em túnel de vento. MEASNET.

http://www.measnet.org/

O inicio da MEASNET e a norma atual.

4

Anemometer test in different groups [%] Regular MEASNET RR Tom Lockhart RR2, 1997 3 2 1 0 –1 –2 –3 –4

Fig. 15. Porcentagem de desvio em relação ao valor “verdadeiro” para diferentes centros de calibração de

diferentes anemômetros. Na era pré-MEASNET e durante uma rotina MEASNET round robin. Adaptado de (Lockhart, 1997).

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2. O anemômetro de copos. O anemômetro de copos em condições reais.

Quão valiosa é uma calibração de um anemômetro de copos em um túnel de vento se este será utilizado em condições reais?

Incerteza de calibração comparada com outras incertezas de velocidade de vento na curva de potência.

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2. O anemômetro de copos. O anemômetro de copos em condições reais. Incertezas na curva de potência.

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Valores na categoria (bin):

Fontes de Incerteza nas categorias (Bin) e valores.

A incerteza da velocidade do vento para calibração de sites.

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2. O anemômetro de copos. O anemômetro de copos em condições reais. Resposta em fluxos inclinados.

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2. O anemômetro de copos. O anemômetro de copos em condições reais. Resposta em fluxos inclinados. 1.06 [º] γ 1.00 –10 0 cup true u u _1.04 1.02 0.98 0.96 0.94 0.92 0.90 0.88 –20 –30 10 20 30 13 m/s 8 m/s 5 m/s Thies RISØ Flat Coseno

Fig. 18. Resposta angular de anemômetros de copos RIS∅ e THIES para diferentes velocidades no túnel de vento comparada à resposta plana e cosseno. (Pedersen, 2003, Pedersen, 2003, Pedersen, 2003, Pedersen, 2003)

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2. O anemômetro de copos. O anemômetro de copos em condições reais. Resposta no site.

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2. O anemômetro de copos. O anemômetro de copos em condições reais. Resposta no site. 0.14 RISO [m/s] u 0 2 4 6 8 10 12 14 16 THIES RISO RISO u u u − 0.12 0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 –0.02 18 4% < IT < 8% 8% < IT < 12% 12% < IT < 16% 16% < IT < 20%

Fig. 20. Diferenças na estimativa para 10 minutos de anemômetros de copos do RIS∅ e THIES para uma função de 10 minutos de velocidade de vento e intensidade de turbulência médias. (Pedersen, 2003).

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2. O anemômetro de copos. O anemômetro de copos em condições reais. Classificação de anemômetros de copos.

É possível calcular uma incerteza geral para um cálculo em condições reais, incluindo fluxo ascendente, turbulência, variações de temperatura…? As classes IEC.

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Fig. 21. Resultados de classificação de anemômetros de copos do RISØ como sensores horizontais na

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3. Anemômetros Ultra-sônicos. Fundamentos.

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3. Anemômetros Ultra-sônicos. Fundamentos. 1 Path. u_N u_P u 1 1 2 M P M M l u t+ t−   =  −    l A A BB + e e− F u+ = + ⋅c u e+ F u− = + ⋅c u e−

(

)

1

(

)

1 ; M M t+ = l c + ⋅u e+ − t− = l c + ⋅u e− − −

e

+

e

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Anemômetros Ultra-sônicos. Fundamentos. 3 Paths. T θ T δ ∞ u A z A y A x 1 e e₂ 3 e

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Anemômetros Ultra-sônicos. Fundamentos. 3 Paths.

u

1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 M M P P P M M M P P P M M P P P

u

−









 





 



 

=





→





→





=

 



 

 





_

_

 

_

_

e

u

e

u

e

x₀ z₀ y₀ O x₀ z₀ y₀ O

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3. Anemômetros Ultra-sônicos. Calibração em túnel de vento.

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3. Anemômetros Ultra-sônicos. Calibração em túnel de vento. 0 60 120 180 240 300 360 -8 -4 0 4 8 θ_T [°] δ_V 102 γγγγ_T = -20º -8 -4 0 4 8 δ_V 102 γγγγ_T = 0º -8 -4 0 4 8 δ_V 102 γγγγ_T = 20º 22% 45% 70%

Fig. 26. Resultados da percentagem de desvio em medições do módulo da velocidade total do vento δV (%) em

função da direção verdadeira de vento relativa ao sensor θT para três diferentes ângulos verdadeiros de inclinação

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3. Anemômetros Ultra-sônicos. Calibração em túnel de vento. Diferenças com a calibração de um anemômetro de copos.

Anemômetro de copos: Determinação da relação escalar-linear (sem conhecer A e B)

, (0.4)

Anemômetro ultra-sonico: Determinação do vetor não-linear-não-explicito:

, (0.5)

Ou em termos de magnitude, direção e elevação

, (0.6)

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3. Anemômetros Ultra-sônicos. Calibração em túnel de vento. Um exemplo para anemômetros 2D.

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3. Anemômetros Ultra-sônicos. Calibração em túnel de vento. Um exemplo para anemômetros 2D.

Fig. 28. Valores da velocidade na calibração (branco) e medidos (cinza) em túnel de vento. Adaptado de (Cuerva

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3. Anemômetros Ultra-sônicos. Calibração em túnel de vento. Um exemplo para anemômetros 2D. 0 100 200 300 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 θ [°] V[m/s] γ [° ]

Fig. 29. Relação completa f: R3→R3 os pontos vermelho indicam os valores verdadeiros dos vetores (U,θ,γ)

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3. Anemômetros Ultra-sônicos. Calibração em túnel de vento. Reduzindo o tempo e o custo. 0 60 120 180 240 300 360 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08 θ_T [°] δ_V Num=57 45%

Fig. 30. Função de calibração determinada automaticamente para atingir um desvio máximo de 2% de uma

estimativa inicial mostrada em vermelho (24 pontos de calibração). Em preto, é mostrada a função de calibração definida como perfeita (1º passo azimutal), em azul, a curva de calibração determinada pelo método (57 pontos de calibração) e em verde, a diferença entre as curvas preta e azul. Resultados mostrados para um ângulo de inclinação γ =0º e velocidade de vento u∞ =10 m/s. Anemômetro é um Gill Wind Master. Túnel de vento do IDR.

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3. Anemômetros Ultra-sônicos. Calibração em túnel de vento. Reduzindo o tempo e o custo. 0 50 100 150 200 250 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 Final points Error error max%1 error rms%

Fig. 31. Desvio máximo (pontos azuis) representado como a diferença máxima entre a curva de calibração

prefeita (1º passo azimutal) e a encontrada pelo método, dividida pelos valores correspondentes à curva de calibração ideal. Desvio RMS (pontos vermelhos) definido como a diferença percentual entre a curva de calibração perfeita (1º passo azimutal) e a encontrada pelo método dividida pelos valores correspondentes a curva

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4. Referencias.

Burton, T., Sharpe, D., Jenkins, N., Bossanyi, E. 2001. Wind Energy Handbook. John Wiley & Sons, Ltd., Chichester, England.

Cuerva, A., Pardyjak, E.R. 2007. Sonic Anemometry/Thermometry, in: Tropea, C., Yarin, A.L., Foss, J.F. Springer Handbook of Experimental Fluid Mechanics, 436-446. Springer-Verlag, Berlin, Germany.

Cuerva, A., Sanz, S., Pedersen, T.F., Franchini, S., Sanz-Andrés, A. 2008. A Theoretical Model on Spinner Anemometry Based on Ultrasonic Paths.

Cuerva, A., Sanz-Andrés, A., Franchini, S., Eecen, P.J., Busche, P., Pedersen, T.F., Mouzakis, F., Dahlberg, J.-. 2006. ACCUWIND. Accurate Wind Measurements in Wind Energy. Task 2. Improve the Accuracy of Sonic Anemometers. Final Report.

Dahlberg, J.-., Pedersen, T.F., Busche, P. 2006. ACCUWIND -Methods for Classification of Cup Anemometers Risø-R-1555(EN).

Eecen, P.J., Mouzakis, F., Cuerva, A. 2006. ACCUWIND: Work Package 3 Final Report ECN-CX-06-037. Hansen, M.O.L. 2008. Aerodynamics of Wind Turbines. James & James, London, U.K.

IEC. 2006. IEC 61400-12-1 Ed.1: Wind turbines - Part 12-1: Power performance measurements of electricity producing wind turbines.

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Lockhart, T.J. 1997. Uncertainty in Anemometer Calibration Methods. European Wind Energy Conference, 333-336.

Pedersen, T.F. 2003. Development of a Classification System for Cup Anemometers - CLASSCUP Risø-R-1348(EN).

Pindado, S., Vega, E., Martínez, A., Meseguer, E., Franchini, S., Pérez-Sarasola, I. 2010. Analysis of calibration results from cup and propeller anemometers. Influence on wind turbine Annual Energy Production (AEP)

calculations. Wind Energy.