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Énergies renouvelables

Figure 1 - Carte d'altitude avec le transect Z et les emplacements des mâts de mesure utilisés pour le benchmark

Benchmark ALEX17 : Le BIAS de la vitesse du vent du modèle WRF-MeteodynWT est inférieur à 1%, avec moins de 2 heures de calcul

Le benchmark des cycles diurnes en terrain complexe ALEX17 (J. Sanz Rodrigo et al 2021 J. Phys. : Conf. Ser. 1934 012002) était la dernière expérience du projet New European Wind Atlas (NEWA). Son objectif est de caractériser les conditions de vent en amont du site d'Alaiz (image de gauche), un terrain complexe situé près de Pampelune, en Espagne, pour la validation des modèles d'écoulement.

Ce benchmark était destiné aux modèles d'écoulement capables de reproduire les conditions de vent à micro-échelle, pertinentes pour l'implantation des éoliennes et l'évaluation du rendement énergétique, avec un forçage à grande échelle réaliste, caractérisé par une modélisation à méso-échelle. Meteodyn y a participé, aux côtés de Siemens Gamesa Renewable Energy, du National Renewable Energy Centre, de Fraunhofer IWES, de l'Université technique du Danemark, d'UL Services et du Barcelona Supercomputing Centre.

Paramètres du benchmark ALEX17

Le benchmark, consacré à l'évaluation des prévisions de vent, est basé sur l'analyse des données de vitesse du vent, moyennées sur une base horaire, provenant de sept mâts météorologiques d'un épisode de 4 jours de vents persistants du nord.

Plusieurs méthodologies méso-micro - utilisant toutes le modèle Weather Research and Forecasting (WRF) à méso-échelle - ont été employées :

  • WRF Méso-échelle,
  • WRF-LES multi-échelle,
  • WRF-Alya (URANS et LES) avec des tendances 1D,
  • WRF-Elypsis3D (URANS) avec des tendances 3D,
  • WRF-MeteodynWT (RANS) avec désagrégation statistique.

La méthodologie de Meteodyn

"Une méthode de couplage statistique méso-micro pour l'évaluation de la ressource en vent est développée dans Meteodyn. Les sorties du modèle WRF à une résolution de 9 km sont classées en fonction de la direction du vent et des classes de stabilité (basées sur la longueur de Monin-Obukhov obtenue à partir du modèle WRF et des classes de stabilité du premier tableau de l'article) afin d'obtenir des conditions limites d'entrée et des conditions limites supérieures pour le modèle RANS k-l de MeteodynWT.

Trois classes de stabilité atmosphérique (instable, neutre et stable pour 0-2) sont simulées via l'énergie cinétique de la turbulence et l'échelle de longueur de la turbulence [1]. Un terme de force est ajouté pour relaxer l'écoulement à micro-échelle aux profils de vent à méso-échelle dans la zone méso qui commence à 500 m au-dessus du sol, les profils verticaux de la sortie du modèle à méso-échelle étant assimilés dans le modèle CFD comme une force corporelle [2] [3] [4]. En dessous de ce niveau, aucune relaxation n'est appliquée en raison de la résolution élevée de la topographie dans le modèle CFD à micro-échelle. Un domaine à micro-échelle de 20 km est simulé avec une résolution horizontale de 25 m et une résolution verticale de 4 m, résultant en un maillage de 16 millions de points." (J. Sanz Rodrigo et al 2021 J. Phys. : Conf. Ser. 1934 012002).


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overall mean normalized bias Sanz_Rodrigo_2021_J._Phys. _Conf._Ser

Figure 2. Biais normalisé moyen global (J. Sanz Rodrigo et al 2021 J. Phys. : Conf. Ser. 1934 012002).

Résultats initiaux du benchmark ALEX17

Les résultats confirment la valeur ajoutée du couplage méso-micro et de la CFD pour reproduire des conditions de vent non conventionnelles en terrain complexe. Ces méthodologies réduisent le biais moyen de la vitesse du vent de 32%, à 3 km de méso-échelle, à +5% (J. Sanz Rodrigo et al 2021 J. Phys. : Conf. Ser. 1934 012002).

Nous sommes très fiers des résultats du modèle de Meteodyn dans ce benchmark, atteignant un BIAS de la vitesse du vent proche de zéro (-0.55 %).

Vous trouverez les détails de nos résultats dans le dernier paragraphe de la page 9 et dans le paragraphe Conclusions du document.


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Références

[1] Manuel Utilisateur 2019, Meteodyn

[2] Zajaczkowski F J, Haupt S E and Schmehl K J 2011 J. Wind Eng.Ind. Aerodyn. 99 320-329

[3] Duraisamy V J, Dupont E and Carissimo B 2014 Journal of Physics: Conference Series 555 012031

[4] Buhr R, Kassem H, Steinfeld G, Alletto M, Witha B and Dörenkämper M 2021 Energies 14 ISSN 1996-1073 URL https://www.mdpi.com/1996-1073/14/4/1191

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