Đề tài Phương pháp đánh giá tiềm năng của năng lượng gió

PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ TIỀM NĂNG CỦA NĂNG LƯỢNG GIÓ ASSESSMENT METHODS FOR THE WIND POWER POTENTIAL NGUYỄN NGỌC DIỆP Hội Kỹ sư Ô tô Việt Nam TÓM TẮT Đánh giá đúng tiềm năng gió cho địa điểm sẽ đặt cụm các tuabin gió phát điện lá rất quan trọng bởi lẽ nó sẽ xác định tính hiệu quả, tính kinh tế của một dự án phong điện. Bài báo này trình bày cơ sở lý thuyết của việc xử lý số liệu về gió và thử áp dụng để tính khả năng phát điện cho dự án Phương Mai với các trụ gió cao 78 m, đường kính cánh quạt D=82 m. ABSTRACT The assessment of wind potential of a prospective place is very important because it will specify the effectiveness, the economy of a wind-genereated electrical project. This article presents fundamental theory of data processing process. It also estimates the electrical capacity of the wind-generated electrical Phuong Mai project. The project has wind tower’s height of 78 m with blade diameter of D = 82 m. 1. Đặt vấn đề Loài người càng ngày càng tin rằng để phát triển bền vững cần phải áp dụng những công nghệ không làm tổn hại đến môi trường sống, không bóc lột quá đáng thiên nhiên, tránh làm ô nhiễm môi trường sống không chỉ dành riêng cho loài người mà cho cả mọi sinh vật, hơn nữa, không chỉ mọi sinh vật trên trái đất mà cả những thứ vô tri vô giác như sông hồ, biển cả, đất đai. Năng lượng giành cho sự phát triển được lấy từ than đá, dầu mỏ, thậm chí từ các chất phóng xạ... rồi sẽ cạn kiệt. Các dự báo về năng lượng đều khẳng định điều đó. Năng lượng mà Trái Đất nhận được từ mặt trời rất khổng lồ. Nhưng đến nay loài người chỉ mới khai thác đáng kể thuỷ năng. Dạng khác của năng lượng mặt trời là năng lượng gió chưa được nghiên cứu và khai thác đúng mức. Lý do chủ yếu là mật độ năng lượng của sức gió bình thường nhỏ hơn khoảng 1000 lần so với dòng nước. Nhưng nếu biết khai thác sức gió bằng công nghệ hiện đại và với quy mô lớn thì loài người sẽ được hưởng lợi bởi môi trường sống không bị ô nhiễm của nguồn tài nguyên này. Muốn đánh giá đúng đắn tiềm năng năng lượng gió cần phải có những hiểu biết vững chắc về lĩnh vực khoa học này. Đã có nhiều công trình sử dụng năng lượng gió không hiệu quả do không đánh giá đúng tiềm năng gió tại nơi lắp đặt tuabin gió. Bài báo này trình bày một số phương pháp đánh giá tiềm năng gió, tổng kết từ những nghiên cứu gần đây nhất. Và tác giả thử áp dụng trên cơ sở những phương pháp luận được nêu để đánh giá tiềm năng gió cho dự án phong điện Phương Mai của tỉnh Bình Định là một dự án về sử dụng năng lượng gió lớn nhất tại Việt Nam và Đông Nam Á. 2. Một dự án về năng lượng gió phải được bắt đầu từ số liệu điều tra cơ bản được tiến hành trong nhiều năm Ở quy mô toàn cầu nên có một bản đồ gió. Đáng tiếc là chưa có tổ chức, định chế nào làm việc đó. Mới có bản đồ gió tỉ lệ xích nhỏ và không đầy đủ. Ở nước ta cũng chưa có tổ chức nào, chương trình quốc gia nào làm công việc đo và lập bản đồ gió của Việt Nam. Một số nước như Trung Quốc, Nhật Bản... họ đã có bản đồ các đường đồng giá trị về vận tốc gió 24 24 1   i ii tb tV V 30 30 1   i ii tb tV V trên quy mô cả nước. Tuy vậy bản đồ gió cho từng vùng, nhất là những vùng có tiềm năng khá về gió thì không có ngay mà cần thời gian đo đạc trong nhiều năm khi cần chú ý lập dự án cho vùng đó. Việc đo gió ở quy mô một dự án cũng không phải là không tốn kém: cần trang bị các máy đo gió ghi tự động lưu trữ số liệu hoặc truyền trực tiếp số liệu xuống máy tính. Cần xây lắp các trụ đặt thiết bị đo hướng gió, vận tốc gió có chiều cao từ vài chục mét đến 60, 80 mét. Từ số liệu đo gió đủ tin cậy với thời gian đo liên tục trong một số năm thì mới có căn cứ ban đầu cho việc phân tích và đánh giá tiếp theo. Các máy đo gió này phải có tính năng đo 2 giây một lần và cứ 10 phút thì lấy giá trị trung bình. 3. Công việc xử lý số liệu đo Từ số liệu đo được, ta sẽ lập các biểu mẫu: 1- Vận tốc gió theo từng giờ trong ngày (từ giờ thứ 1 đến giờ thứ 24 trong ngày) vào mùa đông, vào mùa hè và trung bình trong năm. 2- Vận tốc gió trung bình theo từng ngày trong năm. 3- Vận tốc gió trung bình theo từng tháng trong năm. Từ các biểu mẫu này, ta lập các đồ thị: 1) Đồ thị bar V=f (giờ trong ngày) v- m/s giờ trong ngày: 1,2,..,24 Từ đồ thị này tìm: - Vận tốc gió trung bình trong ngàyVtb: 2) Đồ thị bar V=f (giờ trong tháng) Vận tốc gió trung bình trong tháng 3) Căn cứ biểu mẫu V=f (giờ trong ngày) (của giá trị trung bình trong cả năm), ta lập bảng tần suất xuất hiện từng vận tốc gió theo số giờ trong ngày hay theo số giờ trong tháng. Từ bảng này, lập đồ thị bar tần suất xuất hiện=f(V) (tần suất xuất hiện – tính theo thời gian: số giờ trong tháng) Lập thêm đồ thị XY-Scatter tần suất xuất hiện=f(V). 4- Lập bảng phân bố luỹ tích số giờ có gió mà V gió < V gió tham chiếu. Cột thứ I của bảng này là các khoảng vận tốc gió, cột thứ II là số giờ có vận tốc gió đó xuất hiện, cột thứ III là số giờ luỹ kế. Cụ thể, gọi cột 1 của hàng thứ i là cột i,1. Cột thứ 2 là cột i,j-1 thì cột luỹ kế là cột i,j. Giá tri của cột i,3= Giá trị của cột i-1, j + giá trị cột i,2. Vẽ đồ thị phân bố luỹ tích số giờ có gió mà V gió < V gió tham chiếu. (trục tung là % luỹ kế (cột 4). Trục hoành là các khoảng giá trị của V. (cột 1) Lấy phương trình giải tích của đồ thị phân bố luỹ tích số giờ có gió mà V gió < V gió tham chiếu. Phương trình này * cần ở dạng tuyến tính. Và chú ý tuyến tính hoá đường cong đồ thị tần suất xuất hiện=f(V) trong phạm vi V=0.7*Vtb đến V=2*Vtb. Từ đồ thị tần suất xuất hiện=f(V) và đồ thị phân bố luỹ tích số giờ có gió mà V gió < V gió tham chiếu ta có thể định tính được trạng huống của gió tại vùng khảo sát. Song để có cách nhìn tổng quan, và chính xác, ta cần sử dụng hàm phân bố thống kê toán học Weibull. Sử dụng hàm Weibull sẽ vừa định tính và định lượng trạng huống của gió tại vùng này, vừa có thể từ đó tính được mật độ năng lượng gió. Có thể căn cứ thêm vào các thông số của tuabin gió dự kiến sẽ được lắp đặt để tính ra điện năng mà nó sản xuất. 4. Phân bố Weibull Nhận xét từ đồ thị tần suất vận tốc gió và đồ thị phân bố luỹ tích đã nói ở trên, nếu ta lấy trục hoành theo V/Vtb thì ta sẽ có đồ thị của các đại lượng tương tự, rất tiện lợi cho việc so sánh trạng huống của các vùng gió khác nhau. Những trạng huống này có thể được mô )1( )2(    0 )( dVVVfV dVVfVV )()( 2 0 2     )7(                k c V VF exp1)( )8(                       kk c V c V c k dV dF Vf exp)( 1 )9( dyeyX yx     0 1)( )10(         k cV 1 1 )11(                         k k V V k VF 1 1exp1)(                                        k kk k V V kk V V V k Vf 1 1exp 1 )( )12( )13( hình hoá bằng hàm thống kê toán học Weibull hay Rayleigh. Nhờ hai hàm phân bố này ta có thể đoán định số giờ làm việc có hiệu quả của tuabin gió và điện năng thu được từ các máy phát điện bằng tuabin gió. Hàm Weibull: Hàm Weibull F(V) mô tả số thời gian hoặc số % thời gian mà gió có vận tốc nhỏ hơn một vận tốc quy chiếu: F(V)=P (V<=V) (không thứ nguyên) (3) Hàm Weibull f(V) mô tả mật độ phân bố tần suất Vgió: f(V)=dF(V)/dV (s/m) (4) hoặc Hàm S(V) được định nghĩa là thời gian mà V>=V tức là S(V)=1 - F(V) = P (V>=V) Vận tốc trung bình có thể tìm được từ biểu thức: (m/s) Và lệch sai tiêu chuẩn  bằng: (m 2 /s 2 ) Phân bố Weibull: Đặc tính của phân bố Weibull biểu thị bởi hai nhân tử đặc tính: nhân tử k (không thứ nguyên) và nhân tử thang độ c (m/s). Nhân tử k đặc trưng cho dạng đường cong phân bố. Nhân tử c đặc trưng cho thang độ của trục toạ độ gọi là tham số tiêu độ. Hàm số phân bố luỹ tích F(V): Hàm phân bố tần suất mật độ vận tốc f(V): Vtb có thể biểu thị qua k và c; hoặc c là hàm của Vtb và k. Các tích phân trên rất khó : giải, do vậy để đơn giản người ta đưa vào hàm Gamma Suy ra Thay (11) vào biểu thức F(V) và f(V) ta được: Hàm phân bố Rayleigh là trường hợp riêng của hàm Weibull, khi k=2. Do khi k=2 thì 2(1+1/2)=/4, lúc này F(v) và f(v) trở thành: ``)()( 0 dVVfvF V  )5( )6(                   2 4 exp1)( V V VF                    2 2 4 exp. 2 )( V V V V Vf  )14( )15( 3____ ____ tb E Vtheotinhluongnang dungkhaluongnangtong k  )16( ) 1 1(/) 3 1( 3 kk kE  3 1 1 3 1 1            N n n N n n E V N V Nk )17( 3 2 1   Vk A P E  )18( Hàm k(1+1/k) có thể được tính gần đúng bằng hàm Gamma G hoặc tra từ số tay toán học. G=0.2869 1/k + 0.6880 k0.1. Chú ý rằng cần lấy giá trị trục tung của đồ thị f(V) nhân lên 10 lần. Tìm các nhân tử Weibull từ bảng số liệu về gió: Sau khi đã có các số liệu đo đầy đủ, ta có thể tính được các giá trị của các nhân tử k và c của hàm Weibull. Có ba phương pháp để xác định các giá trị này: - Phương pháp dùng đồ thị hệ trục toạ độ Weibull - Phương pháp phân tích lệch sai tiêu chuẩn - Phương pháp phân tích hệ số đường cong năng lượng. Trong bài này tác giả trình bày phương pháp thứ nhất và thứ ba. Phương pháp dùng đồ thị hệ trục toạ độ Weibull Bằng cách chuyển đường cong đồ thị Weibull sang dạng tuyến tính thì dễ dàng xác định giá trị của k và c. Lúc này tang của góc nghiêng đường Weibull tuyến tính chính là k. Cách làm: Trục tung (hàm luỹ tích F(V)) có thang độ chia theo lnln[1-F(V)]-1. Trục hoành có thang độ chia theo ln(V).Lúc này đồ thị hàm Weibull sẽ có dạng đường thẳng. Đường thẳng này được đặt vào đồ thị qua hai cặp giá trị của phương trình giải tích của đố thị phân bố luỹ tích số giờ có gió mà V gió < V gió tham chiếu (đã nói ở phần *). Đo độ nghiêng của đường đồ thị tuyến tính này, chính là hàm lượng giác tang của nó. Chính là k. Từ giao điểm của đường này với đường F(V)=0.632 chiếu xuống trục hoành, ta có giá trị của c. Phương pháp dùng hệ số đường cong năng lượng Golding định nghĩa hệ số đường cong năng lượng kE như sau: Mật độ công suất: P(V)/ A= 0.5..V3 (W/m2) Suy từ công thức trên cho hàm f(V), được: Quan hệ giữ kE và k theo đồ thị H.1: Có thể tìm kE theo biểu thức: Như vậy, sau khi đã có kE ta sẽ tính mật độ năng lượng (W/m 2 ) 5. Tính toán cho dự án phong điện Phương Mai III 5.1. Có thể nói dự án Phương Mai là dự án về phong điện lớn nhất Việt Nam. Các nhà làm dự án và lãnh đạo tỉnh Bình Định có một tầm nhìn vượt lên nhiều nhà hoạch định chính sách năng lượng bình thường. Tuy nhiên, với một dự án mà tổng công suất phong điện lớn hơn toàn bộ công suất phát điện của tỉnh Bình Định với các cột cao 78 m và tuabin có đường kính cánh 82 m và tiền đầu tư khoảng 50 triệu đôla thì cần phải tính toán đầy đủ về mọi mặt trong đó có việc đánh giá càng chính xác càng tốt tiềm năng gió và công suất phát từ cụm các tuabin gió đặt tại đây. Câu trả lời từ kết quả tính toán là tổng điện năng phát ra trong một năm là bao nhiêu. Việc đầu tư sẽ có hiệu quả không. Giá thành điện sản xuất ra là bao nhiêu. Thị trường có chấp nhận không. Tác giả dựa trên số liệu đo của các cơ quan làm dự án đo đạc *** để tính toán kiểm tra lại các kết quả tính của họ. Giờ Vtb mùa Hè Vtb mùa Đông Vtb năm 0 -1 4.8 6.7 5.7 1 - 2 4.7 6.7 5.7 2 - 3 5.0 6.8 5.9 3 - 4 5.1 6.8 6.0 4 - 5 5.2 7.0 6.1 5 - 6 5.1 7.1 6.1 6 - 7 4.8 7.0 5.9 7 - 8 4.5 7.0 5.7 8 - 9 4.6 7.0 5.8 9 - 10 5.0 7.2 6.1 10 - 11 5.8 7.9 6.8 11 - 12 6.3 8.6 7.4 12 - 13 6.6 8.8 7.7 13 - 14 6.7 9.0 7.8 14 - 15 6.6 9.0 7.8 15 - 16 6.5 9.0 7.7 16 - 17 6.2 8.9 7.6 17 - 18 6.0 8.7 7.3 18 – 19 5.7 8.4 7.0 19 - 20 5.3 8.2 6.7 20 -21 4.8 7.7 6.3 21 - 22 4.6 7.2 5.9 22 - 23 4.6 7.0 5.8 23 - 24 4.7 6.7 5.7 ii tVE  20 3 3225.1*5.0 H-1 y = 25x - 106.25 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 0 2 4 6 8 Theo công thức của Golding (17) tính được kE=1.04, tra đồ thị được: K>4 Lập bảng số giờ tích luỹ theo V trong năm, được bảng sau: Tu..den so gio V  So gio 5_5.5 0 5.5 0 5.5_6 10 6 10 6._6.5 4 6.5 14 6.5_7 3 7 17 7_7.5 2 7.5 19 7.5_8 5 8 24 = 24 Từ bảng này, dùng Excel vẽ đồ thị  Số giờ=f (khoảng V) như hình H=1 Xấp xỉ đường cong đồ thị này bằng phương pháp Trendline của Excel ta có phương trình tuyến tính. y = 25x - 106.25 trong đó y là % số giờ luỹ tích, x là V gió. Đặt hai cặp giá trị x,y của phương trình (x=20,y=5.04; x=80, y=7.44) này vào đồ thị F(V) với hai trục logarit đã nói ở trên và vẽ đồ thị tuyến tính F(V) (H-3), ta được tang của đường này bằng 5.19, vậy k=5.19. Kiểm tra lại kE theo công thức (17.a) được kE=1.1444. Mật độ năng lượng bằng =1.1444*0.5*1.225*6.52^3 = 194.24 w/m 2 . Tính kiểm tra theo công thức được 6889.875 (tính theo cột V và cột SO GIO), được:=6889.875/1000*365/8760=0.176 kW/m2 Như vậy, qua các cách tính khác nhau, ta có giá trị mật độ năng lượng từ 176 W/m2 đến 194 W/m 2 . Ta chọn giá trị thấp cho an toàn hơn. 5.2. Đồ thị Weibull với k=5.19 - Nhận xét đồ thị tần suất: * Tần suất xuất hiện gió v=7 m/s nhiều nhất, chiếm 47.7% thời gian - Nhận xét đồ thị luỹ tích:  47.25% thời gian có vận tốc gió < Vtb  52.75 % thời gian có vận tốc gió > Vtb  40.5% thời gian có gió với V>Vtb; V<10.5 m/s  0.4% thời gian có gió với V>10 m/s; 6.4% thời gian có vận tốc gió < 3 m/s là thời gian tuabin gió không tự khởi động được 5.3. Hiệu suất chuyển đổi phong năng ra điện năng Năm 1926, Betz đã chứng minh rằng, với một tuabin gió lý tưởng: Số cánh là vô hạn, không có chuyển động xoáy của không khí ở mặt sau cánh, tỉ số hệ số lực cản trên hệ số lực nâng cánh bằng không thì H-5 H.2 Đồ thị kE=f(k) Do thi Weibull 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 0 5 10 15 20 25 V (m/s) F(v) -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 f(v) Do thi Luy Tich Do thi Tan Suat H - 4 hệ số lợi dụng công suất =16/27.. Trong thực tế không có tuabin có điều kiện lý tưởng như vậy. Do vậy hệ số lợi dụng công suất của tuabin gió luôn luôn nhỏ hơn giá trị giới hạn mà Betz đã chứng minh là bằng 16/27=0.593. Các tuabin gió hiện nay có hệ số này nằm trong khoảng Cp=0.22 đến 0.47, tuỳ thuộc vào trình độ thiết kế và chế tạo tuabin gió. Đối với tuabin gió của Đan Mạch dự kiến đặt tại Phương Mai, theo giới thiệu của nhà chế tạo là có công suất 1650 kW khi gió có V=11.6 m/s. Vượt quá vận tốc gió này, cánh tuabin xoay để tránh vượt tốc và giữ tần số dòng điện không đổi. Ta tính ngược lại để biết tích của Cp với hiệu suất chuyển đổi cơ sang điện là bao nhiêu. Cp*==1650000/(0.5*1.225*11.6^3*PI()*41^2)= 0.327 5.4. Tính điện năng sản xuất trong một năm Trong một năm có 20 ngày bảo dưỡng máy. Căn cứ theo mật độ năng lượng đã tính và hiệu suất máy đã ước lượng, sẽ tính sản lượng điện của một tuabin gió và của cụm 16 tuabin gió như sau: Ở độ cao 60 m: Một tuabin gió D=82 m: P=176*PI()*41^2*345*24/1000*0.327=2,516,566.108 kWh/năm (2 triệu 516 ngàn kWh) Cụm 16 tuabin gió D=82 m: Có ảnh hưởng của các dòng khí đến và đi ra từng tuabin trong cụm nên hiệu quả giảm 10%. Do vậy: P=176*PI()*41^2*345*24/1000*0.327*16*0.9=36,238,551.95 kWh/năm (ba mươi sáu triệu hai trăm ba mươi chín ngàn kWh/năm) Nếu đặt ở độ cao 80 m để có Vtb=6.9 m/s thì điện năng phát sẽ là P=36,238,551.95/6.52^3*6.9^3=42,951,201.83 kWh/năm (bốn mươi ba triệu kWh/năm) Nếu lấy Cp*= 0.42 và ở độ cao 80 m thì P=(176/6.52^3*6.9^3)*PI()*41^2*345*24/1000*0.42*16*0.9=55,166,681.26 kWh/năm 5.5. Kết luận 1- Việc đánh giá tiềm năng gió phải bắt đầu từ việc điều tra cơ bản vế vận tốc gió liên tục trong 24 giờ mỗi ngày trên nhiều năm vời những thiết bị đủ độ tin cậy. 2- Mục tiêu của việc đánh giá tiềm năng gió là xác định mật độ năng lượng gió (W/m 2). Từ đó sẽ tính được điện năng cung cấp của một tuabin gió có đường kính cánh D, nếu biết thêm hệ số lợi dụng công suất tổng của nó. 3- Hàm phân bố Weibull rất có ích cho việc đoán định trạng huống về gió của vùng khảo sát. GHI CHÚ VÀ TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Tài liệu “Báo cáo nghiên cứu khả thi đầu tư xây dựng nhà máy điện Phương Mai” ***. Sản lượng điện là 67 triệu kWh/nam – 2005. [2] “Wind Energy Handbook” của Jon Wiley & Sone – 2006. [3] “Phong năng khái luận” của E.H. Lysen. 6/1986. [4] “Phong lực cơ thiết kế dữ ứng dụng” của Chu Thành Danh và các tác giả khác – 8/1990.