你知道嗎,再生能源技術持續向前推進ing..... 透過尾流轉向技術,讓風機彼此「攜手合作」提高整體風場發電量 (07/01/2021 TechNews科技新報)
作者 Daisy Chuang
為了減少風機尾流效應、提高風力發電場電廠整體發電量,現在已有科學家將目標瞄準控制前排風機角度,讓風機能作為一個成熟產業、聰明地調整偏航角與俯仰角,讓尾流順利避開下游的風機。
幾乎所有風力發電場都會面臨到風機尾流(wake effect)難題,當風吹過風機時,風機會攔截部分風並轉化為機械能,因此後方的風強度跟風速都會減弱,使後排風機發電效率下降,衝擊整體發電場的表現,對此美國伊利諾大學厄巴納-香檳分校(U of I)研究人員認為,如果我們把風場當成耦合網路(coupling network)來設計,能更有效地將風轉換成電力。
U of I 工業與企業系統工程系研究生顧問 Lucas Buccafusca 表示,設想風場裡面的每一支風機都貪婪地、試圖捕獲更多的風能資源,那麼這就不是理想的風電系統,風電場設計應該要讓每支風機「攜手合作」,最終提高整體性能。
對此團隊首先針對不同風速設定模型預測控制(Model predictive control)框架,再結合風機尾流轉向技術,證明這些方法的可行性。其中尾流轉向技術是調整風機和葉片的角度,使尾流具有偏移效應,不會干擾到後方順風的渦輪機,雖然減少正向風向該有的產量,但也有效減少了尾流所帶來的發電損失。Buccafusca表示,團隊發現即使是小型風機陣列,僅僅透過尾流轉向技術,也能獲得高收益。
研究人員發現,若控制算法有考量到下游效應,風場表現可明顯提高。該控制系統透過軸向誘導係數(induction factors )和偏航誤差控制(yaw misalignment),以尾流轉向模擬技術來驗證結果。
研究人員未來還計劃擴大應用,將類似的方法套用在分散式風電問題,打算在每支風機內設置電池,儲存風力發電產出的過多電力、然後當風速過低發電量下降時,就可將電池儲存起來的電力供給電網。團隊雖然主要關注是風電功率追踪問題,但這種多目標模型預測控制框架也可以用於各種分散式最佳化或共識控制問題。
參考資料:
Steering Wind Turbines Creates Greater Energy Potential(06/29/2021 JOURNAL OF RENEWABLE AND SUSTAINABLE ENERGY)
https://publishing.aip.org/publications/latest-content/steering-wind-turbines-creates-greater-energy-potential/
完整內容請見:
https://technews.tw/2021/07/01/wake-effect
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不論訓練的強度是低或高,肌力訓練後的持續疲勞都是由相同機制所引起的。這對週期訓練的負重選擇上來說有重要的意義,因為在不同1RM的百分比下訓練,疲勞的性質都不會改變。
造成疲勞的三個元素分別是:excitation-contraction coupling failure興奮-收縮耦合失敗,myofibrillar damage肌纖維損傷,和中樞神經CNS疲勞。不管怎樣,輕的負荷比重負荷造成更多的持續疲勞。
個人認為,因為低強度疲勞需要較長的恢復時間(更久的痠痛、神經疲勞),會影響到下次的訓練,所以對於訓練效益來說強度選擇上就需要去考慮。這讓我想到了一句話「任何白痴都能夠把海軍陸戰隊操爆,但是要讓運動員能夠持續進步就是一種藝術。」
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