O abordare matematică a minimizării costului energiei pentru

O abordare matematică a minimizării costului energiei pentru
turbinele eoliene de mare utilitate
În scopul reducerii emisiilor de gaze naturale, instalațiile de turbine eoliene din întreaga lume au crescut rapid în ultimii ani. Energia eoliană însăși este gratuită, însă are costuri datorate infrastructurii și întreținerii turbinelor eoliene. Dimensiunea instalării turbinei eoliene într-o locație specifică nu este determinată numai de statisticile privind vântul din acea locație, ci și de infrastructura turbinelor și costul de întreținere. Timpul de recuperare a turbinei este determinat de costul energiei (COE) al turbinei. În această lucrare se propune o abordare matematică pentru a minimiza costul de energie al turbinei pe baza statisticii privind vântul.
Producția anuală de energie a turbinei (AEP) se calculează pe baza puterii de ieșire a turbinei și a distribuției anuale a vitezei vântului. Un model de costuri pentru turbine eoliene dezvoltat de Laboratorul național de energie regenerabilă din S.U.A. (NREL) este folosit pentru analiza costurilor turbinei. Costul turbinei pentru modelul energetic include puterea nominală a turbinei și viteza vântului evaluată de turbină. În cele din urmă este prezentată o orientare generală pentru minimizarea COE a turbinelor. Trei studii de caz sunt efectuate pentru a demonstra eficacitatea abordării propuse.
1. Introducere
Se dorește reducerea emisiilor de gaze naturale datorită creșterii cererii de energie curată și regenerabilă. Fiind unul dintre cele mai importante resurse regenerabile de energie, energia eoliană a fost dezvoltată rapid în întreaga lume în ultimii ani. Consiliul Global pentru Energie Eoliană (GWEC) afirmă că capacitatea globală instalată a turbinelor eoliene în anul 2017 a atins 539,58 GW, cele patru țări principale cu capacitate instalată fiind China (34,9%), SUA (16,5%), Germania (10,4% ) și India (6,1%) [1]. O turbină eoliană cu turație variabilă cu turație variabilă în principal cu axă orizontală constă, în principal, dintr-o lamă de turbină, care captează energia cinetică eoliană și o convertește în energia arborelui rotor, o cutie de viteze, care accelerează viteza arborelui rotorului scăzut și un generator transformând energia mecanică în energie electrică [2].
În ultimele decenii, mulți cercetători și-au concentrat studiul asupra optimizării turbinelor eoliene [3]. O abordare de cercetare este de a crește puterea de ieșire a turbinei și, prin urmare, de a crește producția anuală de energie a turbinei (AEP). În [4,5], autorii au propus un nou concept de lamă adaptivă pentru turbinele eoliene de mare utilitate, unde distribuția răsucirii lamei este optimizată pentru a crește producția de energie a turbinei. În [6], Shen și colab. a combinat un model de suprafață de ridicare cu un algoritm de optimizare multi-obiectiv ca o metodă de optimizare pentru a stabili nivelul de comerț dintre AEP maxim și sarcini minime la lamă. În [7], un controler neliniar în cascadă a fost proiectat pentru o turbină eoliană cu viteză variabilă, cu generator de inducție alimentat dublu (DFIG) pentru a urmări viteza optimă a rotorului pentru a crește capturarea energiei eoliene. În [8], Barambon a prezentat un control al modului de alunecare pentru maximizarea energiei turbinei. În [9], Wang și Stelson au propus un model predictive control pentru o turbină eoliană hidrostatică pentru a maximiza captarea energiei în timpul turbulențelor eoliene.
Fig.1 Patru regiuni de control într-o turbină eoliană modernă.
Există patru regiuni de control într-o turbină eoliană modernă pe baza vitezei vântului, așa cum se arată în figura 1. În regiunea 1 unde viteza vântului este sub viteza de tăiere, puterea în vânt este prea mică pentru generare, astfel încât turbina este în modul de așteptare. În regiunea 2 unde viteza vântului se situează între turația vântului și viteza nominală a vântului, viteza rotorului este controlată pentru a obține eficacitatea aerodinamică maximă a lamei și, prin urmare, turbina poate capta putere maximă. În regiunea 3 unde viteza vântului se situează între viteza nominală și cea de decuplare, puterea de ieșire a turbinei este limitată la puterea nominală. În regiunea 4 unde viteza vântului depășește viteza de decuplare, turbina este oprită pentru a preveni deteriorarea [10].
Majoritatea studiilor s-au axat pe creșterea puterii de ieșire a turbinelor prin îmbunătățirea performanțelor dinamice ale turbinelor din regiune
2. Într-o turbină eoliană practică, turbina AEP este calculată pe baza puterii de ieșire a turbinei la starea de echilibru calculată de la curba puterii de ieșire a turbinei și de la distribuția vitezei vântului, de obicei presupusă a fi o distribuție Weibull. Energia produsă la fiecare viteză a vântului este puterea de ieșire a turbinei la starea de echilibru înmulțită cu timpul în care viteza vântului are loc într-un an. Prin însumarea producției de energie la toate vitezele vântului, se calculează producția anuală de energie a turbinei. Optimizarea nivelului turbinei prin potrivirea parametrilor fizici ai turbinei (de exemplu puterea nominală a turbinei și dimensiunea lamei turbinei) cu parametrii de funcționare ai turbinei (de exemplu viteza nominală a vântului) are un impact mai mare asupra producției anuale de energie a turbinei decât creșterea puterii de ieșire a turbinei unele regiuni de control. Acest lucru se datorează faptului că optimizarea la nivel de turbină ia în considerare funcționarea turbinei în regiunea de funcționare a turbinei.
Ajustarea parametrilor fizici și operaționali ai turbinei are un impact important asupra maximizării producției de energie a turbinei. Turbina atinge puterea nominală la viteza nominală a vântului. Puterea nominală a turbinei este proporțională cu cubul vitezei nominale a vântului și pătratului razei rotorului turbinei. În aceste condiții pot fi luate în considerare trei moduri de maximizare a producției de energie a turbinei. În figura 2 (a) puterea nominală a turbinei este fixată în timp ce viteza nominală a vântului și raza rotorului turbinei variază. O turbină cu o viteză a vântului mai redusă poate realiza o producție mai mare de energie a turbinei, cu toate acestea necesită un rotor cu turbină cu rază mai mare, rezultând un cost mai ridicat al turbinei. Figura 2 (b) prezintă cazul unei viteze nominale a vântului fixate cu puterea nominală a turbinei și o rază a rotorului turbinei care variază. În acest caz, un rotor cu turbină mai mare are ca rezultat o putere mai mare a turbinei, prin urmare o producție mai mare de energie a turbinei. Cu toate acestea, costurile turbinei cresc datorită rotorului turbinei cu rază mai mare, transmisiei mai mari a puterii, generatorului și electronicii de putere. În figura 2 (c) raza rotorului turbinei este fixată în timp ce puterea nominală a turbinei și viteza nominală a vântului variază. Aceasta creează o viteză a vântului mai mare, care mărește puterea nominală a turbinei și, prin urmare, producția de energie a turbinei. Cu toate acestea, crește și nivelul de putere al transmisiei, al generatorului și al electronicii de putere, ceea ce duce la creșterea costului turbinei.
Figura 2. Trei moduri de maximizare a turbinei AEP. (Puterea nominală a turbinei, viteza vântului măsurată, R – raza rotorului turbinei)
Cele trei moduri de mai sus arată cazurile ideale de maximizare a producției de turbă în timp ce costul turbinei nu este luat în considerare, o abordare de mică importanță practică. Au avut multe studii
 a fost efectuată pentru a investiga aspectele economice ale turbinelor eoliene. Blanco [11] rezumă categoriile de costuri diferite ale turbinelor eoliene și factorii care au cel mai mare cost de influență. Kaplan [12] a prezentat o revizuire a politicilor privind energia eoliană în multe țări. Politicile energetice adecvate pot crește instalarea turbinelor eoliene. Un studiu similar poate fi găsit în [13]. Carroll și colab. [14] au analizat costurile de întreținere ale turbinelor eoliene de la sol cu ​​configurații diferite de tren de acționare. Islam și colab. [15] a sugerat că costul turbinei la țărm este în mare măsură legat de greutatea și volumul nacelei.
Este mai semnificativ și practic să se reducă la minimum costul turbinei energie (COE). Au fost făcute mai multe studii de cercetare pentru a minimiza COE al turbinelor. Ashuri și colab. [16] a studiat o metodă multidisciplinară de optimizare a designului pentru turbine eoliene de coastă. Ei au investigat efectele rotorului și proiectul turnului de pe turbina COE. Gualtieri [17] a folosit hărțile auto-organizatoare pentru a selecta cea mai potrivită turbină eoliană pentru un anumit sit pentru a maximiza capturarea energiei sau pentru a minimiza COE al turbinelor. Chowdhury și colab. [18] a propus o metodă de optimizare a structurii parcului eolian nerestricționată pentru a optimiza simultan aranjamentul și selecția turbinelor. Perkin și colab. [19] a propus un model de selectare a turbinei pe baza teoriei momentului elementului blade, a unui model de scalare a costurilor și a mai multor algoritmi de calcul evolutiv. Acest model a fost utilizat pentru a reduce COE-ul turbinei.
S-au efectuat puține studii pentru a determina parametrii fizici și operaționali ai turbinei, pentru a minimiza COE. În modelul [20], modelul COE este construit folosind un model turbină AEP bazat pe coeficientul de putere al rotorului, distribuția Weibull și un model de cost care include rotorul, nacelele și turnul turbinei. Turbina COE este reprezentată în funcție de opt variabile: numărul de lame, diametrul rotorului turbinei, înălțimea butucului, viteza rotorului, viteza vântului, puterea nominală a turbinei, tipul de turbină
reglementarea și tipul de generator. Atât de multe variabile măresc
 dincolo de optimizarea. În [21], turbina AEP este estimată dintr-un model aerodinamic de lamă, bazat pe teoria impulsului elementului lamă și o distribuție a vitezei vântului presupuse Weibull. Modelul turbinei COE este o funcție a patru variabile: puterea nominală a turbinei, raza rotorului turbinei,
înălțimea butucului și raportul vârf-viteză (TSR).
Raportul viteză tip este un parametru operațional al turbinei, iar ceilalți parametri fizici ai turbinei.
În [22], Eminoglu și Ayasum au adaptat o curbă tip S, utilizată în general în modelele de creștere a populației, pentru a descrie puterea de ieșire a turbinei. Modelul turbinei COE este o funcție a trei variabile: factorul de capacitate a turbinei, înălțimea butucului și diametrul rotorului. Factorul de capacitate al turbinei este un parametru operațional al turbinei, iar înălțimea butucului și diametrul rotorului sunt parametri fizici ai turbinei. Pentru o turbină eoliană comercială, un singur parametru simplu care reprezintă dimensiunea turbinelor ar putea fi puterea nominală sau dimensiunea lamei. În ceea ce privește parametrii operaționali ai turbinei, un parametru distinct este viteza nominală a vântului în care turbina atinge puterea nominală.
În această lucrare se propune o abordare matematică pentru minimizarea costului energiei pentru turbine eoliene de mare utilitate. Modelele matematice sunt utilizate pentru a determina puterea de ieșire a turbinei în diferite regiuni operaționale. Combinată cu statisticile privind vântul la o anumită locație, se calculează producția anuală de energie a turbinei. Un model al costurilor cu turbine eoliene dezvoltat de US NREL [23] este utilizat pentru analiza costurilor turbinei. Costul turbinei pentru modelul energetic, inclusiv parametrul fizic și operațional al turbinei, este dezvoltat în funcție de puterea nominală și viteza nominală a vântului. În cele din urmă este prezentată o procedură generală de minimizare a costului energiei turbinei. Trei studii de caz sunt efectuate pentru a demonstra eficacitatea abordării propuse.
2.1. Prezentare generală
Există multe tipuri de turbine eoliene pe piață în zilele noastre. Turbinele eoliene pot fi clasificate în moduri diferite [24-26]. Pe baza orientării rotației arborelui rotorului există turbine eoliene cu axă orizontală și ax vertical. În funcție de modul de operare, există turbine eoliene cu viteză fixă ​​și viteză variabilă. Potrivit Departamentului de Energie al SUA, turbina este clasificată pe baza puterii sale, cu turbină mică de putere sub 100 kW, turbină de putere medie între 100 kW și 1 MW și turbină de putere de peste 1 MW . Obiectivul în acest studiu este turbinele eoliene cu o viteză variabilă în funcție de viteza orizontală, deoarece sunt reprezentanți ai celor mai moderne turbine.
Fig.3 Cp raportul dintre viteza vârfului și unghiul de înclinare a lamei pentru o turbină eoliană de 2,5 MW
2.2. Puterea de ieșire a turbinei eoliene Este dată puterea în vântul care trece printr-o turbină eoliană, PV de:
P v = 1 ρAυ3; (1)
2
unde ρ este densitatea aerului, A = πR2 este suprafața curbată a rotorului, υ este vântul viteză. Puterea arborelui rotorului, Pm, este:
; (2)
unde Cp este eficacitatea aerodinamică a lamei, care este funcție de raportul vitezei vârfului rotorului, λ și unghiul de înclinare al lamei, β. Raportul vitezei vârfului rotorului este definit ca:
; (3)
unde ωr este viteza arborelui rotorului. Așa cum se arată în figura 3, valoarea maximă
eficiența aerodinamică a lamei poate fi obținută prin alegerea raportului optim de vârf-viteză și a unghiului de înclinare a lamei.
Puterea arborelui rotorului trece printr-o cutie de viteze cu mai multe trepte de viteză, care conduce un generator. Puterea de ieșire a turbinei (puterea generatorului), P, este:
0, vvf
unde ηm și ηg reprezintă eficiența cutiei de viteze și a generatorului
Puterea de ieșire a turbinei în diferite regiuni de operare este:
unde υc, υf sunt viteza de decuplare și decuplare, iar P (υ) este puterea de ieșire a turbinei în regiunea 2.
Curba puterii de ieșire a turbinei poate fi prevăzută cu precizie prin eșantionarea puterii de ieșire a generatorului la diferite viteze ale vântului. Pentru a simula analiza, puterea de ieșire a turbinei în regiunea 2 este reprezentată de o funcție matematică cum ar fi o funcție polinomială, o funcție logistică de patru parametri sau o funcție logistică a parametrilor fi e [27,28]. Detaliile fiecărei funcții sunt prezentate mai jos.
1. Funcția polinomială
Funcția polinom este [28]:
P (u) = un υn + an-1 υn-1 + ⋯ + a1 υ + a0 (6)
unde a, 1, …, a0 sunt coeficienți polinomiali. Ordinea polinomului mai mare are ca rezultat o mai mare precizie, dar necesită mai multe date. Funcțiile liniare, patrate și cubice sunt de obicei utilizate în practică [29]. Funcție liniară Se presupune că puterea de ieșire a turbinei în regiunea 2 crește liniar cu viteza vântului. Modelul este simplu și necesită doar turația vântului și puterea nominală a turbinei. Modelul oferă o estimare aproximativă în comparație cu curba de putere reală [29,30].
(7)
Funcția quadratică
În funcția patratică, puterea de ieșire a turbinei în regiunea 2 este considerată a fi proporțională cu pătratul vitezei vântului. Pentru a determina cei trei coeficienți ai unei funcții patrate standard, sunt necesare trei puncte de date. Cu toate acestea, într-o curbă generată de putere a turbinei, sunt necesare doar două puncte de date: viteza vântului tăiat și viteza nominală a vântului.
Aceasta se bazează pe simplificarea faptului că curba puterii de ieșire a turbinei în regiunea 2 este centrat pe axa y, iar coeficientul de ordinul întâi este zero. Acest model patrat a fost folosit în numeroase studii anterioare. [31–35].
; (8)
Funcția cubică
În funcția cubică, se consideră că puterea de ieșire a turbinei este proporțională cu cubul vitezei vântului. Aceasta înseamnă că eficacitatea turbinei se presupune a fi constantă. Cu toate acestea, eficacitatea generală a unui sistem real de turbină este complexă și determinată de mai mulți factori, de exemplu eficiența aerodinamică a lamei, cutia de viteze și fiabilitatea generatorului [36].
; (9)
2. Funcție logistică cu patru parametri
În funcția logistică cu patru parametri, puterea de ieșire a turbinei este presupusă a fi o funcție exponențială și sunt utilizați patru coeficienți. Modelul necesită cel puțin patru puncte de date pentru a determina coeficienții coeficienților [37].
; (10)
unde a1,a2,a3,a4 sunt coeficienti .
3. Funcție logistică cu cinci parametri
Funcția logistică a parametrilor fiți a fost inițial propusă în [38] pentru aplicații biologice și apoi a fost aplicată pentru a reprezenta puterea de ieșire a turbinei [39]. Modelul necesită cel puțin cinci puncte de date despre puterea turbinelor pentru a determina coeficienții. Forma funcțională este:
; (11)
În toate funcțiile enumerate mai sus, modelul puterii de ieșire a turbinei trebuie să îndeplinească următoarele condiții limită: P (υc) = 0 și P (υr) = Pr. Condițiile limită sunt două puncte de date de putere de ieșire a turbinei de bază în toate funcțiile. Puterea de ieșire a turbinei P (υc) poate fi exprimată în funcție de turația vântului și de puterea nominală, indiferent de modelul utilizat. Un model quadratic este utilizat pentru a reprezenta puterea de ieșire a turbinei în această analiză, deoarece este practic suficient de precisă [33].
2.3. Statistici de vânt
Variații mici ale vitezei vântului pot avea ca rezultat modificări puternice ale energiei eoliene, deoarece energia din vânt este proporțională cu cubul vitezei vântului. Prin urmare, este important să înțelegem caracteristicile vântului. Viteza vântului variază atât spațial, cât și temporal. Vântul este un fenomen de geografie fizică, cum ar fi mările, munții și văile. Într-o locație specifică, variația temporală a vântului este determinată de condițiile atmosferice, de caracteristicile locale și de efectele stratului de graniță la acea
locație [10,26]. Există două tipuri de variații temporale: variația vântului pe termen scurt și lung.
În variațiile vântului pe termen scurt, schimbarea vitezei vântului este turbulentă într-o mică perioadă de timp (în mod normal, mai puțin de 10 minute). În variațiile vântului pe termen lung, viteza vântului pe o perioadă scurtă de timp este redată prin viteza medie și se presupune că caracteristicile vântului pe termen lung urmează o distribuție statistică. O distribuție pe scară largă este distribuția Weibull:
; (12)
unde f (υ) este funcția densității de probabilitate pentru viteza vântului, c este
factorul de scalare și k este factorul de formă. Deși distribuția vântului într-o anumită locație se poate schimba de-a lungul anilor din cauza schimbărilor climatice, este
Viteza vântului se modifică cu altitudinea. Vântul este mai slab în apropierea solului și mai puternic la butucul turbinei. Factorul de scalare și factorul de formă în distribuția Weibull sunt de obicei măsurate la o înălțime de referință. Pe baza relației dintre viteza vântului și altitudinea, factorul de scalare c și factorul de formă k la înălțimea nodului turbinei H sunt date de [40-42]
; (13)
; (14)
unde c0 și k0 sunt coeficientul de scalare și factorul de formă la înălțimea de referință a lui H0. Exponentul de forfecare a vântului α este:
; (15)
2.4. Producția anuală de energie turbină
Cu puterea de ieșire a turbinei determinată la viteze diferite ale vântului presupunând o distribuție Weibull, puterea de ieșire medie a turbinei, Pave, poate fi calculată prin convertirea puterii de ieșire a turbinei și a funcției de densitate a probabilității la fiecare viteză a vântului:
; (16)
Factorul de capacitate al turbinei (CF) este raportul dintre turbina medie Factorul de capacitate al turbinei (CF) este raportul dintre puterea medie de ieșire a turbinei și puterea de ieșire a turbinei. Acesta indică raportul dintre energia eoliană reală și puterea maximă eoliană posibilă medie pe un an.
; (17)
Producția anuală de energie a turbinei (AEP) este o estimare statistică a energiei anuale produse de o turbină eoliană. Se poate calcula din puterea medie de ieșire a turbinei:
; (18)
unde μ este pierderea totală a turbinei. Pierderile totale includ pierderile de murdărie, pierderile convertorului de putere, pierderile din rețelele electrice și pierderile de disponibilitate. Deși unele pierderi pot fi cauzate de proiectarea turbinelor și distribuția vântului, pierderile totale ale turbinei sunt luate ca o valoare constantă [43].
3. Analiza costurilor turbinelor eoliene moderne
3.1. Prezentare generală
Există diferite modele pentru a determina costul turbinei eoliene. Costul turbinei eoliene include costul inițial al capitalului și costul anual de exploatare și întreținere (O & M). Costul inițial de capital se presupune a fi un cost numeric fix pe kilowatt, iar costul anual al O & M este presupus a fi o proporție fixă din costul total al turbine [11,44,45]
Acest model al costului turbinei este utilizat în mai multe studii pentru optimizarea proiectării turbinelor [46-48]. Cu toate acestea, acest model nu oferă detaliile de cost pentru fiecare componentă din sistemul de turbine eoliene și, prin urmare, nu este suficient de precis pentru a oferi o bună prezicere a costului total al turbinei.
Laboratorul Național de Energii Regenerabile din S.U.A. (NREL) a elaborat un model mai detaliat al costului turbinei, care include costul fiecărui component și subsistem turbionar. Cheltuielile anuale de exploatare, inclusiv costul de închiriere a terenului, costul O & M și costul de înlocuire / revizie, este proporțională cu puterea nominală a turbinei [23].
Acest model de cost este capabil de care reflectă impactul modificării parametrilor fizici ai turbinei, de exemplu asupra razei rotorului și a puterii turbionare pe costul total al turbinei eoliene și este, prin urmare, utilizat pe scară largă în multe studii de costuri ale turbinei [19,21,22,49]. Acest model de cost este, de asemenea, utilizat în acest studio.
3.2. Modelul costului turbinei eoliene
Costul total al turbinei eoliene în modelul costului turbinei eoliene NREL este [23]:
Cost = FCR × ICC + AOE (19)
unde Costul este costul total al turbinelor, ICC este capitalul inițial al turbinei
costul, FCR este rata de taxare fixă, iar AOE este cheltuiala anuală de exploatare a turbinei. Ar trebui să fie clar faptul că costul turbinei eoliene calculat aici este costul mediat într-un an în timpul vieții proiectate a turbinei eoliene.
Costul inițial al capitalului turbionar (ICC) este suma turbinei eoliene
costul sistemului și soldul costului stației. Sistemul de turbine eoliene
Cost de înlocuire echilibrat
Operațiuni și întreținere operative Costuri de închiriere a terenurilor
0.00107Pr
7 × 10-6AEP
1,08 × 10-6AEP
este un sistem complex compus din mai multe subsisteme, inclusiv sisteme de control mecanic, electric și electronic și unele sisteme auxiliare. Costul costului stației include costul infrastructurii, cum ar fi fundația, drumurile, permisele, conexiunile electrice și costurile de instalare și de transport. Costul inițial al capitalului inițial al turbinei este ilustrat în Tabelul 1. Costul fiecărei componente sau infrastructură este reprezentat în funcție de raza rotorului turbinei, puterea nominală a turbinei și înălțimea butucului.
Cheltuielile anuale de exploatare ale turbinei (AOE) includ costul de închiriere a terenului, costul de exploatare și întreținere nivelat, precum și costul de înlocuire a cheltuielilor. Aceste costuri sunt funcții fie de puterea nominală a turbinei, fie de producția anuală de energie a turbinei. Detaliile fiecărui cost sunt prezentate în tabelul 2.
Adăugând costul fiecărei componente și subsisteme a turbinei, costul total al turbinei este determinat de următorii factori: raza rotorului turbinei, înălțimea butucului, puterea nominală a turbinei și producția anuală de energie a turbinei.
Costul inițial al capitalului turbionar (CPI) [23]. (R-raza rotorului turbinei, puterea nominală a turbinei, înălțimea H-butuc)
Sistem mecanic
Blade Gearbox
Arbore de viteză redusă Rulmenți principali Frână mecanică Sistem electric Generator
Viteze electronice cu viteză variabilă
Conexiune electrică Sistem de comandă Sistem de trecere
Sistemul de răsturnare
Control, sistem de siguranță
Sistem auxiliar
Sistem hidraulic de răcire
butuc
Consola pentru nas Conducta pentru mainframe Nacelle
Turn
Soldul costului stației
infrastructurile
fundație
Drumuri, lucrări civile
Interfața / conexiunile electrice Inginerie, autorizații
Instalare și transport Transport
Instalare
|(0,4019R3-955,24 + 2,7445R2,5025) / 0,72 16,45x (0,001Pr) 1,249
0,1 x (2R) 2,887
(0,64768R / 75-0,01068672) × (2R) 2,5 1,9894 × 10-3Pr-0,1141
0.065Pr
0.079Pr
0.04Pr
0,480168 x (2R) 2,6578
0,0678 x (2R) 2,964
35.000
0.012Pr
2.0061666R2.53 + 24141.275
206.69R-2899.185
11,9173875 x (2R) 1,953
1,1537 × 10-2Pr + 3849,7
0.59595πR2H-2121
303,24 x (πR2H) 0,4037|
. Cheltuielile anuale de funcționare a turbinei eoliene (AOE) [23]. (Pr-turbine putere nominală,
AEP – producerea anuală a energiei).
Cost de înlocuire echilibrat
Operațiuni și întreținere operative
Costuri de închiriere a terenurilor|0.00107Pr
7 × 10-6AEP
1,08 × 10-6AEP|
Potrivit Eq. (18), turbina AEP este determinată de următoarele
factori de scădere: puterea nominală a turbinei, înălțimea butucului, turația, viteza vântului nominală și decuplată. Prin urmare, costul total al turbinei este o funcție a razei rotorului turbinei, puterea nominală a turbinei, înălțimea butucului, viteza vântului, viteza nominală și decuplarea vântului:
(20)
4. Costul studierii energiei turbinei eoliene
4.1. Costul turbinei de energie
Obiectivul acestui studiu este de a oferi o abordare matematică pentru minimizarea costului energiei turbinei (COE). Turbina COE arată costul mediu de ieșire al turbinei și se determină din costul turbinei și al turbinei AEP.
; (21)
Pe baza analizei din secțiunea anterioară, există valori variabile în ecuația turbinei AEP: Pr, H, υc, υr, υf și există șase variabile în ecuația costurilor turbinei: R, Pr, H, υc, υr, υf . Prin urmare, variabilele de optimi- zare în funcția COE a turbinei sunt: R, Pr, H, υc, υr, υf. Pentru a minimiza COE al turbinei, trebuie simplificată în continuare.
Ieșirea turbinei atinge puterea nominală a turbinei la viteza nominală a vântului. Având în vedere eficacitatea tractoarelor în sistemul turbinelor eoliene, raza rotorului turbinei este exprimată ca:
; (22)
unde Cpr, ηmf și ηgf sunt eficacitatea aerodinamică a lamei, eficacitatea cutiei de viteze și eficiența generatorului la puterea nominală a turbinei. Raza rotorului turbinei este reprezentată în funcție de valoarea nominală
puterea turbinei și viteza nominală a vântului. Aceasta reduce în continuare numărul variabilelor din COE al turbinelor.
Pe baza datelor disponibile pentru turbinele eoliene comerciale, Asociația Europeană a Energiei Eoliene a propus următoarea formulă empirică pentru a exprima relația dintre înălțimea nodului și raza rotorului turbinei [50].
(23)
Turbinele eoliene comerciale au o viteză a vântului de 3-4 m / s și o viteză a vântului de 25 m / s. Cu vitezele vântului cunoscute și decuplate, minimizarea COE a turbinelor poate fi simplificată și mai mult. În final, există doar două variabile în funcția COE a turbinei: puterea nominală a turbinei și viteza nominală a vântului
. (24)
4.2. Procedura de minimizare a COE a turbinei
 Un alt obiectiv important al acestui studiu este de a oferi o procedură generală pentru a minimiza costul energiei turbinei. Diagrama fluxului de minimizare a COE al turbinei eoliene este prezentată în figura 4. În timpul minimizării COE a turbinei, parametrii statistici de vânt, cum ar fi factorul de scalare c0, factorul de formă k0 și înălțimea nodului de referință H0, sunt luați ca intrări. Se calculează costul turbinei AEP și al turbinei, iar apoi COE pentru turbine eoliene este determinată de șase variabile: puterea nominală a turbinei, raza palei turbinei, înălțimea butucului, turația vântului, viteza nominală și decuplarea vântului. Conform
SCM. (22) – (24), COE al turbinei este o funcție simplificată a puterii nominale a turbinei și a vitezei nominale a vântului. Apoi, intervalul variabil și treapta incrementală a puterii nominale a turbinei și viteza nominală a vântului sunt setate. Puterea nominală a turbinei și viteza nominală a vântului sunt introduse în funcția COE a turbinei simplificate pentru a calcula COE al turbinei. Acest pas nu se va termina până când nu se va repeta toată puterea nominală și viteza nominală a vântului. În cele din urmă, o soluție optimă pentru puterea nominală a turbinei și viteza nominală a vântului este obținută prin minimizarea COE a turbinei. Raza rotorului turbinei poate fi determinată folosind Ec. (22).
Pentru a ilustra avantajele abordării propuse, se face o comparație cu abordările existente, așa cum este detaliat în tabelul 3.
factorul de capacitate al turbinei, raportul dintre puterea medie de ieșire a turbinei și puterea nominală a turbinei este rezultatul multor parametri de funcționare ai turbinei. Raportul vitezei vârfului, determinat de viteza vântului și viteza rotorului, se modifică odată cu viteza vântului. În aceste două metode, parametrii operaționali ai turbinei, cum ar fi raportul vârf-viteză și factorul de capacitate, sunt destul de complexe și variază în timpul funcționării turbinei. De exemplu, măsurarea vitezei vârfului este mai mică decât viteza nominală a vântului menținută constantă pentru a capta energia eoliană maximă, dar viteza vântului scade, deoarece viteza vântului depășește viteza nominală a vântului.
În loc să se utilizeze parametrii operaționali turbinați complexi, cum ar fi raportul vârf-viteză sau factorul de condensator, acest studiu are un parametru operațional simplu, dar simplu, turbină, viteza nominală a vântului în minimizare, împreună cu puterea nominală a turbinei. Calculul turbinelor AEP în acest studiu este, de asemenea, diferit de studiile anterioare. În loc să utilizeze un model aerodinamic complex de lame sau un model de creștere a populației, acest studiu utilizează un model matematic pentru a reprezenta puterea de ieșire practică a turbinei. Acest lucru face ca calculul AEP al turbinelor să fie mai practic din punct de vedere tehnic. În afară de reducerea numărului de variabile pentru modelul COE al turbinei, această abordare reduce foarte mult diversitatea optimizării turbinelor.
4.3. Studiu de caz
Pentru a arăta cum să minimizeze costul energiei turbinei pas cu pas, trei situri reale sunt considerate studii de caz: site-ul de vânt Huitengxile din China, Golful ZI-Zayt site-ul eolian în Egipt și site-ul eolian Manisa din Turcia. Datele statistice eoliene pentru aceste situri pot fi găsite, de exemplu, în [51] pentru Huitengxile [52] pentru Manisa și [53] pentru Golful ZI-Zayt și sunt enumerate în tabelul 4. Este de menționat faptul că vântul viteza va varia în funcție de înălțimea butucului datorită forfecării vântului. Astfel, distribuția Weibull de viteză a vântului pentru fiecare înălțime este calculată folosind Eqs. (13) – (15).
Datele statistice de vânt de la situl specific sunt date ca intrări la minimizarea COE a turbinei. Parametrii principali ai turbinei modelului COE al turbinei sunt detaliate în tabelul 5. Cu datele statistice de vânt date, se calculează producția anuală de energie a turbinei și costul total al turbinei. Apoi, costul energiei turbinei este calculat și simplificat folosind Eq. (22) – (24). În cele din urmă, un cost al turbinei 3D a hărții energetice este generat cu două variabile: puterea nominală a turbinei și viteza nominală a vântului. În timpul minimizării, puterea nominală a turbinei variază de la 1,0 până la 3,0 MW cu o treaptă incrementală de 0,1 MW, iar viteza nominală a vântului variază de la 8 la 16 m / s cu o treaptă incrementală de 0,5 m / s pe hartă.
Costul minim al turbinei pentru energie poate fi găsit prin alegerea puterii nominale a turbinei și a vitezei nominale a vântului.
Fig.5. Distribuția vitezei vântului la înălțimi diferite (Huitengxile, China).
4.3.1. Huitengxile
Huitengxile site-ul eolian este un flut și site-ul de sus, care este situat pe platoul interior mongol. Datorită altitudinii mari și terenului deschis, situl vântului Huitengxile este o resursă eoliană bogată, deoarece viteza medie anuală a vântului la 10 m este egală cu 5,4 m / s și 7,6 m / s la 50 m. Distribuțiile vitezei vântului la înălțimi diferite sunt prezentate în figura 5. Bazându-se pe abordarea matematică propusă, datele statistice eoliene ale sitului vântului Huitengxile sunt de intrare și costul turbinei 3D a hărții energetice în funcție de puterea nominală a turbinei și viteza nominală a vântului se obține, așa cum se arată în figura 6. Se poate observa că costul minim al turbinei de energie poate fi găsit prin alegerea puterii nominale a turbinei și a vitezei nominale a vântului. Rezultatele arată că turbina eoliană are COE minim
41,06 $ / MWh la puterea nominală a turbinei de 1,9 MW și o viteză nominală a vântului de 11 m / s. Din puterea nominală a turbinei și viteza nominală a vântului, se calculează raza rotorului turbinei (42,07 m). Rezultatul este similar cu COE al altor turbine: 30-60 $ / MWh [21-23].
Turbinele eoliene mari, instalate pe amplasamentul vântului Huitengxile, includ GE Energy 1.5 s și Vestas V80 / 2000 [54]. Parametrii principali ai celor două turbine sunt detaliate în tabelul 6. Acesta arată că rezultatele opti- mizării sunt apropiate de valorile celor două turbine eoliene reale. În comparație cu cele două turbine reale, puterea nominală a turbinei optime este între puterea nominală a turbinei eoliene GE Energy 1.5 s și puterea nominală a turbinei eoliene Vestas V80 / 2000.
Fig.6 Turbine COE rezultate de optimizare în Huitengxile, China. (COE turbină minimă de 41,06 $ / MWh la puterea nominală a turbinei de 1,9 MW și viteza nominală a vântului de 11 m / s).
Fig.7 Distribuția vitezei vântului la diferite înălțimi (Manisa, Turcia).
Fig.8 Rezultatele de optimizare a turbinei COE în Manisa, Turcia (COE minim de turbină de 36,36 $ / MWh la puterea nominală a turbinei de 1,8 MW și viteza nominală a vântului de 12 m / s).
Turbina eoliana optima are o raza mai mare a rotorului si viteza vantului mai mica decat turbinele reale. Deși acest lucru va crește costul total al turbinelor, turbina va genera și mai multă energie. Creșterea turbinei AEP este mai mult decât creșterea costului total al turbinei și, prin urmare, are ca rezultat un COE mai scăzut.
4.3.2. Manisa
Locația vântului Manisa din Turcia este un sit montan înalt, cu un teren destul de complex. Viteza medie anuală a vântului este de 6,79 m / s la 10 m și de 9,18 m / s la 50 m. În comparație cu vântul Huitengxile
site-ul, are o viteză medie mai mare a vântului. Distribuțiile vitezei vântului la acest loc la înălțimi diferite sunt prezentate în figura 7. Fig.8 ilustrează rezultatele optimizării COE a turbinei în situl vântului Manisa. Rezultatele arată că turbina poate atinge costul minim de energie al turbinei (36,36 $ / MWh) atunci când puterea nominală a turbinei este egală cu 1,8 MW, iar viteza nominală a vântului este de 12 m / s. Potrivit Eq. (22), raza rotorului turbinei este 35,94 m. Turbinele eoliene Nordex N90 / 2500 și Nordex N100 / 2500 sunt principalele tipuri instalate în vântul Manisa [54]. Parametrii principali ai celor două turbine sunt ilustrați în tabelul 7, care arată că turbina eoliană optimă are o putere nominală mai mică decât două turbine eoliene reale.
Fig.9 Distribuția vitezei vântului la diferite înălțimi (Golful Zi-Zayt, Egipt).
Fig.10 Rezultatele de optimizare a turbinei COE în Golful EL-Zayt, Egipt. (COE turbină minimă de 27,35 $ / MWh la puterea nominală a turbinei de 1,8 MW și viteza nominală a vântului de 13 m / s).
Viteza nominală a vântului și raza rotorului sunt aproape compatibile cu cele două turbine eoliene reale.
4.3.3. Golful ZI-Zayt
Golful EI-Zayt este situat pe coasta de vest a Mării Roșii. Este un loc de vânt superb, deoarece viteza medie anuală a vântului este de 8,8 m / s la 10 m și de 11,7 m / s la 50 m. Printre cele trei studii de caz, Golful Zi-Zayt eolian are cea mai mare viteză medie a vântului. Figura 9 prezintă detaliile distribuțiilor vitezei vântului de la vântul din Golful Zi-Zayt la înălțimi diferite. După cum se arată în figura 10, costul minim al turbinei pentru energie este de 27,35 $ / MWh la o putere turbină de 1,8 MW și o viteză a vântului de 13 m / s. Raza rotorului turbinei este calculată (31,88 m) folosind Eq. (22). Golful EI-Zayt este alimentat de turbine eoliene 100 Gamesa G80 / 2000, după cum este detaliat în tabelul 8 [54]. Rezultatele arată că puterea nominală a turbinei și viteza nominală a vântului pentru turbina eoliană optimă sunt aproape în concordanță cu viteza reală a vântului.
4.4. Discuție
Deși cele trei zone eoliene: Huitengxile, Manisa, Golful ZI-Zayt au distribuții diferite ale vitezei vântului, ele au aceeași tendință în costul energiei turbinei. Costul energiei turbinei scade în primul rând și apoi crește odată cu viteza vântului evaluată de turbină. În mod similar, costul turbinei de energie va scădea cu viteza nominală a vântului atunci când viteza nominală a vântului este mai mică decât valoarea optimă și crește cu viteza vântului atunci când viteza nominală a vântului este mai mare decât valoarea optimă. Din rezultatele obținute se poate concluziona că o turbină mai mare nu aduce neapărat un cost redus al energiei turbinei. Acest lucru se datorează faptului că viteza vântului are o rată mai mică de schimbare la înălțimi mai mari, astfel încât creșterea turbinei AEP este mică, dar componentele mai mari ale turbinelor mareresc costul total al turbinei.
Locația vântului cu o viteză medie mai mare a vântului necesită o viteză a vântului mai mare și are drept rezultat o COE inferioară a turbinei. În comparație cu puterea nominală, viteza nominală a vântului are o influență mai mare asupra costului energiei turbinei. Rezultatele arată că COE turbină minimă pentru puterea nominală a turbinei este relativ apropiată. Cu toate acestea, turbina AEP crește considerabil pe măsură ce crește puterea nominală a turbinei. Dacă se cunoaște prețul local al energiei electrice, rezultatele pot, de asemenea, ajuta proprietarul turbinei eoliene să determine dimensiunea adecvată a turbinei eoliene pentru a maximiza pro fi tul de energie eoliană.
5. Concluzii
O abordare matematică privind minimizarea costului energiei turbinei eoliene este propusă și studiată în această lucrare. Abordarea se concentrează asupra turbinelor eoliene cu turație variabilă cu axă orizontală mare. Puterile de ieșire ale turbinei sunt reprezentate matematic, cu un model patrat folosit în regiunea de operare 2. Cu date statistice eoliene date, se calculează producția anuală de energie a turbinei. Un model al costurilor pentru turbine eoliene dezvoltat de NREL este utilizat pentru a determina costul total al turbinei, inclusiv costul inițial al capitalului turbinei și cheltuielile anuale de exploatare ale turbinei. Apoi, costul turbinei pentru modelul de energie este dezvoltat în funcție de puterea nominală a turbinei și de viteza nominală a vântului. Prin urmare, puterea optimă a turbinei și viteza nominală a vântului pot fi determinate pentru a atinge costul minim al turbinei de energie.
A fost elaborată o orientare generală care oferă o procedură pas cu pas pentru a determina puterea nominală optimă a turbinei și viteza nominală a vântului pentru a atinge costul minim al energiei turbinei pentru un anumit loc de vânt. În cele din urmă, abordarea propusă a fost ilustrată prin trei studii de caz. Rezultatele au fost comparate cu turbinele eoliene reale instalate în acele locații. Abordarea propusă nu numai că ajută la determinarea dimensiunii potrivite a turbinelor la un loc de vânt, ci ajută și operatorii de turbine eoliene să determine energia produsă de vânt.
Deși acest studiu vizează turbinele eoliene cu turație variabilă cu tambur mare, abordarea propusă poate fi aplicată și altor tipuri de turbine eoliene, de exemplu turbine eoliene cu direcție directă, turbine eoliene hidrostatice și chiar turbinele eoliene de la sol, având în vedere modelele detaliate privind costurile cu turbinele.
Bibleografie
[1] Global Wind Report. 2017. ; [ac- cessed on February 2018].
[2] Heier S. Grid integration of wind energy conversion systems. 2nd ed. New York: John Wiley & Sons; 2006.
[3] Chehouri A, Younes R, Ilinca A, Perron J. Review of performance optimization techniques applied to wind turbines. Appl Energy 2015;142:361–88.
[4] Capuzzi M, Pirrera A, Weaver PM. A novel adaptive blade concept for large-scale wind turbines. Part I: Aeroelastic behaviour. Energy 2014;73:15–24.
[5] Capuzzi M, Pirrera A, Weaver PM. A novel adaptive blade concept for large-scale wind turbines. Part II: Structural design and power performance. Energy 2014;73:25–32.
[6] Shen X, Chen JG, Zhu XC, Liu PY, Du ZH. Multi-objective optimization of wind turbine blades using lifting surface method. Energy 2015;90:1111–21.
[7] Boukhezzar B, Siguerdidjane H. Nonlinear control with wind estimation of a DFIG variable speed wind turbine for power capture optimization. Energy Convers Manage 2009;50:885–92.
[8] Barambones O. Sliding mode control strategy for wind turbine power maximization.
Energies 2012;5:2310–30.
[9] Wang F, Stelson KA. Model predictive control for power optimization in a hydro- static wind turbine. In: The 13th scandinavian international conference on fluid power, Linköping, Sweden; 2011.
[10] Dutta R, Wang F, Bohlmann BF, Stelson KA. Analysis of short-term energy storage for midsize hydrostatic wind turbine. J Dyn Syst Meas Control 2014;136:1–9.
[11] Blanco MI. The economics of wind energy. Renew Sustain Energy Rev 2009;13:1372–82.
[12] Kaplan YA. Overview of wind energy in the world and assessment of current wind energy policies in Turkey. Renew Sustain Energy Rev 2015;43:562–8.
[13] Saidur R, Islam MR, Rahim NA, Solangi KH. A review on global wind energy policy.
Renew Sustain Energy Rev 2010;14:1744–62.
[14] Carroll J, McDonald A, Dinwoodie I, McMillan D, Revie M, Lazakis I. Availability, operation and maintenance costs of offshore wind turbines with different drive train configurations. Wind Energy 2017;20:361–78.
[15] Islam MR, Guo YG, Zhu JG. A review of offshore wind turbine nacelle: technical challenges, and research and developmental trends. Renew Sustain Energy Rev 2014;33:161–76.
[16] Ashuri T, Zaaijer MB, Martins JRRA, Bussel GJW, Kuik GAM. Multidisciplinary design optimization of offshore wind turbines for minimum levelized cost of energy. Renew Energy 2014;68:893–905.
[17] Gualtieri G. Improving investigation of wind turbine optimal site matching through the self-organizing maps. Energy Convers Manage 2017;143:295–311.
[18] Chowdhury S, Zhang J, Messac A, Castillo L. Optimizing the arrangement and the selection of turbines for wind farms subject to varying wind conditions. Renew Energy 2013;52:273–82.
[19] Perkin S, Garrett D, Jensson P. Optimal wind turbine selection methodology: a case- study for Búrfell, Iceland. Renew Energy 2015;75:165–72.
[20] Diveux T, Sebastian P, Bernard D, Puiggali JR. Horizontal axis wind turbine sys- tems: optimization using genetic algorithms. Wind Energy 2001;4:151–71.
[21] Mirghaed MR, Roshandel R. Site specific optimization of wind turbines energy cost: iterative approach. Energy Convers Manage 2013;73:167–75.
[22] Eminoglu U, Ayasun S. Modeling and design optimization of variable-speed wind turbine systems. Energies 2014;7:402–19.
[23] Fingersh L, Hand M, Laxson A. Wind turbine design cost and scaling model. Tech.
Rep. Golden, Colorado: National Renewable Energy Laboratory; 2006. NREL/TP- 500-40566.
[24] Burton T, Sharpe D, Jenkins N, Bossanyi E. Wind energy handbook. 1st ed. New York: John Wiley & Sons; 2011.
[25] Savino MM, Manzini R, Selva VD, Accorsi R. A new model of environmental and economic evaluation of renewable energy systems: the case of wind turbines. Appl Energy 2017;189:739–52.
[26] Pérez JMP, Márquez FPG, Tobias A, Papaelias M. Wind turbine reliability analysis.
Renew Sustain Energy Rev 2013;23:463–72.
[27] Lydia M, Kumar SS, Selvakumar AI, Kumar GEP. A comprehensive review on wind turbine power curve modeling techniques. Renew Sustain Energy Rev 2014;30:452–60.
[28] Taslimi-Renani E, Modiri-Delshad M, Elias MFM, Rahim NA. Development of an enhanced parametric model for wind turbine power curve. Appl Energy 2016;177:544–52.
[29] Albadi MH, EI-Saadany EF. Optimum turbine-site matching. Energy 2010;35:3593–602.
[30] Yang HX, Zhou W, Lou CZ. Optimal design and techno-economic analysis of a hy- brid solar-wind power generator system. Appl Energy 2009;86:163–9.
[31] Pallabazzer R. Evaluation of wind-generator potentiality. Sol Energy 1995;55(1):49–59.
[32] Diaf S, Notton G, Belhamel M, Haddadi M, Louche A. Design and techno-economical optimization for hybrid PV/wind system under various meteorological conditions. Appl Energy 2008;85:968–87.
[33] Chang TP, Liu FJ, Ko HH, Cheng SP, Sun LC, Kuo SC. Comparative analysis on power curve models of wind turbine generator in estimating capacity factor. Energy 2014;73:88–95.
[34] Lee J, Kim DR, Lee KS. Optimum hub height of a wind turbine for maximizing annual net profit. Energy Convers Manage 2015;100:90–6.
[35] Chang TP, Cheng SP, et al. Site matching study of pitch-controlled wind turbine generator. Energy Convers Manage 2014;86:664–9.
[36] Thapar V, Agnihotri G, Sethi VK. Critical analysis of methods for mathematical modelling of wind turbines. Renew Energy 2011;36:3166–77.
[37] Kusiak A, Zheng HY, Song Z. On-line monitoring of power curves. Renew Energy 2009;34:1487–93.
[38] Gottschalk PG, Dunn JR. The five-parameter logistic: a characterization and com- parison with the four-parameter logistic. Anal Biochem 2005;343:54–65.
[39] Lydia M, Selvakumar AI, Kumar SS, Kumar GEP. Advanced algorithms for wind turbine power curve modeling. IEEE T Sustain Energy 2013;4:827–35.
[40] Gualtieri G, Secci S. Methods to extrapolate wind resource to the turbine hub height base on power law: a 1-h wind speed vs. Weibull distribution extrapolation com- parison. Renew Energy 2012;43:183–200.
[41] Grassi S, Junghans S, Raubal M. Assessment of the wake effect on the energy pro- duction of onshore wind farms using GIS. Appl Energy 2014;136:827–37.
[42] Shu ZR, Li QS, Chan PW. Statistical analysis of wind characteristics and wind energy potential in Hong Kong. Energy Convers Manage 2015;101:644–57.
[43] Tegen S, Lantz E, Hand M, Maples B, Smith A, Schwabe P. 2015 cost of wind energy review. Tech. Rep. Golden, Colorado: National Renewable Energy Laboratory; 2017. NREL/TP-6A20-66861.
[44] Manwell JF, McGowan JG, Rogers AL. Wind energy explained: theory, design and application. 1st ed. Great Britain: John Wiley & Sons; 2009.
[45] Nelson V. Wind energy: renewable energy and the environment. Florida: CRC Press; 2009.
[46] Feng J, Shen WZ. Design optimization of offshore wind farms with multiple types of wind turbines. Appl energy 2017;205:1283–97.
[47] Gao XX, Yang HX, Lu L. Study on offshore wind power potential and wind farm optimization in Hong Kong. Appl Energy 2014;130:519–31.
[48] Matías JM, Carta JA, Velázquez S. Comparison between ANNs and linear MCP al- gorithms in the long-term estimation of the cost per kW h produced by a wind turbine at a candidate site: a case study in the Canary Islands. Appl Energy 2011;88:3869–81.
[49] Ashuri T, Zaaijer MB, Martins JRRA, Zhang J. Multidisciplinary design optimization of large wind turbines — technical, economic, and design challenges. Energy Convers Manage 2016;123:56–70.
[50] Zervos A. Wind energy — the facts: a guide to the technology, economics and future of wind power. Brussels: European Wind Energy Association; 2009.
[51] Dong Y, Wang JZ, Jiang H, Shi XM. Intelligent optimized wind resource assessment and wind turbines selection in Huitengxile of Inner Mongolia, China. Appl Energy 2013;109:239–53.
[52] Ucar A, Balo F. Evaluation of wind energy potential and electricity generation at six locations in Turkey. Appl Energy 2009;86:1864–72.
[53] Abul’Wafa AR. Matching wind turbine generators with wind regime in Egypt. Electr Pow Syst Res 2011;81:894–8.
[54] Wind farm. ; [accessed on March 2018]