風能以其變化無常而聞名，模式在幾年、幾天甚至幾分鐘內都會發生劇烈變化。
這些變化使得依賴風力渦輪機來滿足日益增長的電力需求的公用事業公司更難安排電力排程。由於在某些地方，風力發電現在與燃煤發電一樣便宜甚至更便宜，因此該行業未來的利潤和挑戰將取決於風力以及他們如何充分利用風力。
因此，科學家們正在介入，利用新的測量和模型來幫助他們更有效地管理電力。
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“風能經常會出現能量快速變化的事件，能量會在短時間內大幅增加或減少。如果出現過載，電網上就會有多餘的能量，”勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的研究員錢德里卡·卡瑪特解釋說。
多餘的電力，可能會在一個小時內增加高達千兆瓦——或一座大型核電站的輸出功率——必須迅速出售給其他公用事業公司，或者在許多情況下會被浪費。“如果能量變化是向下傾斜的，也就是說能量下降，那麼您必須找到額外的能量來保持負載平衡，”她補充道。在電力行業，“不平衡的負載”不僅僅是不整潔，它可能意味著停電和電壓驟降：這對當地經濟來說是壞訊息。
管理電力負載對公用事業公司來說已經是一個挑戰，因為它們必須響應全天燈、電視和電腦的開啟和關閉所帶來的電力需求變化。隨著更多風能被新增到電網中，電力公司必須使日益可變的電力供應與間歇性需求相匹配。正因如此，風能供應商正在尋找更有效、更可靠的電力輸送方式，從規劃建設地點到安排能源輸出。
藉助更好的風力預測，公用事業公司可以更早地以優惠的價格買賣多餘的電力。這也意味著，其他發電機，例如那些使用化石燃料的發電機，可以提前調整其功率輸出，而不是為了補償風力而快速增加或減緩功率輸出，從而提高效率並提高電網的可靠性。
預測價值的提升
克服能源輸出挑戰的一種方法是預測風力發電的峰值和低谷。這就是卡瑪特正在透過 WindSENSE 專案做的事情，該專案的目的是幫助風力渦輪機運營商預測能量激增。
“通常，在控制室中，他們會根據預測來安排風能，”她說。“我們想看看是否可以嘗試改進預測。... 目前，預測能量快速變化的事件非常困難。”
卡瑪特查看了南加州特哈查比山口和俄勒岡州-華盛頓州邊境的哥倫比亞盆地地區的歷史風力資料。透過梳理這些數字，她拼湊出了與能量快速變化事件相關的變數，例如一天中的時間、季節和周圍天氣。
“我感興趣的是看看我們是否可以使用這些天氣資料。理想情況下，我們擁有的資料質量越高，預測就會越好，”卡瑪特說。
然後，她建立了一個風模式計算機模型，並將模擬結果與資料進行比較，以找出她仍然需要哪些資訊。“[WindSENSE 專案的]後半部分主要是開發技術，以確定我們在哪裡需要額外的感測器來改進預測，”卡瑪特說。
有了這些結果，模擬可以得到進一步改進，併為公用事業公司提供更好的工具來管理能源，同時降低成本並提高消費者的可靠性。
地形如何塑造風
但對於風力渦輪機來說，影響其輸出的不僅僅是空氣，還有地面，艾奧瓦州立大學航空航天工程學教授胡輝認為，渦輪機設計師在很大程度上忽略了這一事實。工程師在設計渦輪機和佈置它們時，通常會假設地形是平坦的。
對於海上渦輪機，例如在歐洲海岸附近發現的那些，這種近似是有效的。然而，胡解釋說，即使是看似平坦的陸地，比如在愛荷華州，也可能對風能生產產生顯著影響。
胡和他的團隊正在使用風洞、微型發電機和風力渦輪機的比例模型，以瞭解綿延起伏的丘陵、峽谷和山脊如何影響能量輸出。“最近，我們發現，如果你有一座山 [在風電場附近]，風力渦輪機之間的距離可以大大縮短。能量可以更快地恢復，”胡說。“我們可以量化這種衰減將如何與下一排風力渦輪機相互作用。”
研究人員觀察了旋轉葉片產生的流場和渦流，並將他們的一些發現於去年 11 月線上發表在《視覺化雜誌》上。此外，胡正在研究渦輪機運營商如何補償天氣影響，例如渦輪機葉片上的結冰。
有了這些資訊，能源開發商可以更好地規劃風電場，還可以從現有渦輪機中提取更多能量，同時最大限度地減少硬體的磨損。
輪轂處發生了什麼？
然而，在渦輪機的執行壽命中，氣候成為一個更大的因素。“如果我們以中期來看，即五年為基礎，一些研究表明，在某些時期，風速明顯高於或低於長期平均水平，”愛荷華州立大學農業氣象學教授尤金·塔克爾解釋說。
“這對投資風力發電的人來說是相關的規模，”他說。長期預測還可以幫助公用事業公司規劃新的發電機，以滿足未來的需求。
塔克爾認為，預測與風力渦輪機相關的風速仍然是一個新興的過程。“我們面臨的挑戰之一是，我們使用的大多數模型在預測這些渦輪機輪轂高度的風方面沒有長期的應用和驗證歷史。多年來，我們一直使用這些預測來預測地球表面附近的風，”他說。
他解釋說，這之所以重要，特別是在美國中部地區，是因為風力渦輪機輪轂高度（大約 260 英尺）的風與地表風不同。
像卡瑪特一樣，塔克爾也承認，模擬需要透過實地研究進行驗證，以衡量他們的預測在現實世界中的準確性。他說，科學家可以使用氣象氣球、飛機搭載的儀器和雷射雷達等工具來測試他們的模擬結果。
最終，科學家們希望減少風力預測的不確定性，降低其總體成本並提高其可靠性。
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