目前,风力发电业务快速增长以前所未有的速度在世界各地。这是由于它拥有最好的性价比达到避免化石燃料和减少有限公司₂在所有的可再生能源。在日本,风力发电是可再生能源的主要来源;风力发电在世界范围内的进一步流行肯定会导致全球变暖的克服(绿色创新)。要解决的技术问题之一在未来风力发电领域的是正确理解当地的风力条件生成的风力涡轮机和周围建立一个计算风勘探技术比以前更高的精度,可以应用于调查之前介绍的风力涡轮机( 1- - - - - - 11]。作者的组缩小了范围从几米到几公里,正在开发一种计算风勘探模型能够再现当地的风力条件与高精度(RIAM-COMPACT) [ 12- - - - - - 21]。采用LES大涡模拟湍流模型,就可以再现不稳定风条件改变时间与空间。

最近,交通事故的数量关于风力涡轮机在陆上风力发电场对复杂构造列车已迅速增加。依照最近的一项调查由作者和其他人来说,它已经指出,这些风力发电机事故密切相关地形扰动(湍流流场来自地形)。除了地形扰动的问题,正如上面提到的,多个大型风力涡轮机是集中在山区建造陆上风电场的实际情况在日本无法避免。因此,为了防止整个数量的降低风电场的电力生成每个风力涡轮机的相互干预造成的,之后的发展模型,确定合适的风力涡轮机之间的距离为未来的调查已经成为最重要的课题。对于海上风力发电场,一直受到关注,风力涡轮机之间的距离的问题,即。风力发电机的最合适的安排,已经变得明显。

在这个研究中,计算流体动力学方法,已应用于风力发电领域,应用于当地强风地区在铁路领域的问题,及其产生机制进行了讨论。在串联,应用程序的有效性的铁路领域的计算流体动力学方法进行了讨论。铁路行业也有问题发生的强风沿着铁轨( 22- - - - - - 28]。超过50例意外出轨和翻转造成的大风已经记录在日本,包括1889年发生在当下Tokaido线(明治22)。强风在铁路领域的措施主要包括结构性措施(改善防风林栅栏)和非结构化措施(操作规程)。这些措施已经过了这些事故教训。目前,沿着铁路大风监测是由观察瞬时风速风速计。这是因为意外破坏的调查和翻转Sanin主线,发生在1986年验证,极大地影响了事故是瞬时风速。

日本铁路线程通过狭窄陡峭的地形,也和他们的环境改变从农村到城市地区山区。顺风地区复杂的地形,特别是,一旦出现强风,有恐惧强化地形影响和地形引起的风动荡。为了防止列车脱轨和展期,重要的是线性评估发生的强风环境中沿着铁轨的瞬时风速;但是,为此目的,它是不够的只有用一个风速计测量风沿着铁路,非稳定风力条件通过CFD的分析也是必需的。

在这个研究中,当地的强风的问题发生在铁路的冬天了。铁路,火车的延误的问题在强风在冬天经常讨论。针对这些问题,当地的风力条件的特点强风地区周围生成的基础上,论述了铁路测量数据和天气(世)数据网格点值。风的方向产生强风地区,特别是估计。之后,风条件几十公里的狭窄空间或更少被复制使用计算风勘探技术(RIAM-COMPACT),和当地强劲的风力发电的机理进行了讨论。同时,计算面积的大小的影响和空间网格分辨率对计算的结果进行了讨论。最后,讨论了大气稳定性的影响。

本文的结构如下。部分 2解释了风条件特征的测量数据和天气世数据。部分 3数值计算技术的大纲解释道。部分 4阐述了计算结果和讨论。部分 5解释的影响大小的计算区域和网格分辨率在水平方向上。部分 6解释了大气稳定性的影响。最后,部分 7是结论。

图 1显示了铁路线的位置和观察桅杆和世卫的天气数据的评估点附近的观察桅杆上。测量数据,只有一个风速传感器安装在顶部的观察桅杆上,离地面5米,但没有风向传感器安装。数据记录是9个月期间从2014年7月到2015年3月。这些测量数据的验证,LFM_S(当地预报模式; 年代指表面数据),包括天气世(网格点值数据)在10米地面2公里的空间分辨率,由日本气象厅提供使用。在这个研究中,世卫的天气数据点(东经130.15度,北纬33.52度)最近观察桅杆(东经130.1503333度,北纬33.5245度)。点之间的水平距离的观测桅杆和天气世数据大约是500米。

图 2显示变化的时间(一小时的时间间隔)的风速和风向的整个期间的数据收集(9个月从2014年7月到2015年3月)。对于风速,测量数据(离地面5米),红线所示和天气世数据(10 m地面)与蓝线所示,两个在相同的图。关于风向对应上面的,因为没有测量数据,只显示天气世数据。关于测量的风速数据之间的比较和天气世卫的数据,没有大的变化观察到天气的繁殖世数据;然而,变化与日常风速变化复制。图 3显示了风速和风向的日常变化从2014年12月到2015年1月期间在冬天的样本数据。图中描述 2风速的比较表明,没有大变化是观察到天气世数据的复制(离地面10米)中观察到的测量数据(离地面5米);然而,变化与日常风速重现。将详细解释后,它可以被理解的出现频率风向(如图所示,红色框)的北北顺时针方向(角度定义281.25度以上至小于303.75度)高。图 4显示了一个散点图有关的风速数据测量数据和天气世数据。相关系数是大约0.9(见公式( 1)),这表明有很强的相关性之间的测量数据(离地面5米)和天气世数据(10 m地面)。之间有很强的相关性的风速数据,天气世卫的风力数据被用作相对应的风向数据测量数据在这个研究。风玫瑰(9个月整个时期收集的数据从2014年7月到2015年3月)如图 5,时间序列数据集组成的测量数据(离地面5米)和相应的天气风向世数据(10米地面)评估。图中描述 3展开进一步调查,这个数字表明,风从西西北的出现频率极高,它被定义为这一领域的主要风向。基于分析的结果图 5风向下,所有的数据范围向西西北的连续排列在时间方向,如图 6。有773数据点落在西西北的风向的愤怒,他们占了大约12%的所有数据。的平均风速773数据点大约是8.7 m / s,和相应的湍流强度为57%;澄清,均显示高值。从上面的结果,定量地表明,当风从西北吹在这个地区,当地的强风区域生成。在下一节中,计算模拟风力条件针对风从莱斯将向西西北的,和当地的产生机制强风区将详细讨论。 (1) r x y = 1 / n ∑ 我 = 1 n x 我 − x ¯ y 我 − y ¯ 1 / n ∑ 我 = 1 n x 我 − x ¯ 2 1 / n ∑ 我 = 1 n y 我 − y ¯ 2 。

平均风速风向从测量数据(实线)和风向出现频率从天气世数据(虚线)。

在这个研究中,为了避免数值不稳定和预测当地的风力在复杂地形与流精度高、集中的广义曲线坐标系统的电网使用。对于数值计算技术,基于有限差分法(FDM),大涡模拟(LES)采用湍流模型。在莱斯,在流场中,提供了一个空间滤波器和网格规模(GS)涡流比计算细胞和次网格尺度(SGS)涡流小于GS漩涡和湍流分离不同大小的漩涡。直接GS大型涡流场进行数值模拟,独立于物理模型。同时,能量耗散行动由SGS小漩涡建模主要的物理考虑SGS压力。请参考过去文献的详细计算方法。

计算在这个研究领域的空间12.3 ( x)×3.5 ( y)×0.65 ( z公里,主流方向 x),在直角方向主流( y),在垂直方向( z)。计算区域的最大高度是180米,最低纬度是0 m。3 d形状复杂的地形是基于复制数据的空间分辨率10米从日本的地理空间信息的权威(GSI)。计算细胞的数量大约是1800万,总数为1231 ( x)×351 ( y)×41 ( z在每个方向)。网格的宽度 x方向和 y方向被认为是均匀间隔10米。网格宽度是不均匀的 z方向的密度网格点顺利向地面(Δ增加 z_最小值= 0.5美元)。正如上面提到的,该地区有针对性的风向研究被认为是向西西北。这个风向是这个地区的主要风向。对于边界条件,风速分布遵循幂律( N值= 20)是应用于入口边界面。滑动条件应用于侧边界表面和表面上边界,以及对流流出流出边界条件应用于表面。无滑动条件应用于地面。雷诺数,一个无量纲参数,被认为是Re = 10⁴在这个仿真,和无量纲时间步是假定为0.002。

图 7显示了风速分布的方向主要流( x)(瞬时流场、水平截面离地面5米),计算模拟的结果的风力条件下,投射到谷歌地球。它可以观察到附近的观察肥大严重地影响分离流(复杂的湍流场)来自小规模地形位于一侧的上游(约180米)的高度。

图 8显示风速分布(瞬时流场、垂直截面通过观察桅杆)的主流方向。从这个图中,也可以看到附近的观察肥大是由一个单独的流直接影响来自小规模地形(约180米)的高度定位上游附近。特别是,分离流来自小规模地形坚持地面;一起,在本地形成很强的风区域,它可以观察到,通过观察桅杆(盒装的黑色线条的面积图)。

图 9显示时间变化的风向风的水平截面内(角)通过观察桅杆(离地面5米)。在这个图中,两个红线,显示±25度。通过仔细观察此图,它可以观察到,风向的变化超过25度在水平方向上经常出现,这表明这对一个大型风力负载在火车上。的预测变动风荷载的发生和可能的对策在未来将变得更重要的观点列车的安全运行。

图 10显示的时间变化风速的计算模拟风力条件(离地面5米)。值转换,风速的平均值等于获得的测量值(大约8.7 m / s)如图 6。专注于风速的时间历史波形,结果表明:大型气流变化同时发生在图的测量数据 6。结果,湍流强度计算的计算模拟风力条件也显示出非常大的值(大约32%),类似于测量数据。从上面的结果,建议非常大的扰动强度(大约57%)获得的测量数据图 6主要是来自小规模的分离流引起的地形(纬度大约180米)位于上游站点。

计算模拟的风力条件实现通过改变计算面积的大小和网格分辨率在水平方向上,和这些计算的影响参数的准确性的再生产的面积当地风力条件进行了讨论。如图 113.0(的空间 x)×2.5 ( y)×0.65 ( z)公里主流方向( x),在直角方向主流( y)和垂直方向上( z计算面积)成立。的面积的大小 z图的方向是一样的 12,最高海拔(180米)和最低海拔(0米)在计算领域也一样的人物 12。地形高程数据的空间分辨率也基于这些日本10 m的地理空间信息的权威(GSI)。关于计算细胞,网格的宽度 x方向和 y方向被认为是大两倍图的空间分辨率 12,以均匀的间隔5米。网格宽度是不均匀的 z方向的密度网格点增加顺利向地面。垂直方向的最小网格宽度是0.5米,类似于图 12。计算细胞的总数大约是1200万年,与601年( x)×501 ( y)×41 ( z在每个方向)。与水平方向的网格分辨率的增加,无量纲时间步长设置为0.0001。其他初始条件和边界条件是相同的计算模拟风力条件,如前所述。

图 13显示时间的对比变化的风速10米和5米的决议(离地面5米)。值转换,风速的平均值(无因次量)等于获得的测量值(大约8.7 m / s)如图 6。关注历史波形时,没有观察到显著差异之间的计算结果在10米和5米的空间分辨率。关于湍流强度,大约相同的结果。从上面的,澄清,当空气分离流的流动特性来自小规模的地形有针对性的在这个研究(约180米)的高度复制精度高,计算细胞的空间分辨率水平方向需要大约10米。

一般来说,大气边界层的分层状态,密度(或温度)的浓度,垂直方向的变化,流在地上逆温层,这常常发生在晚上,形成稳定分层流,密度降低在高海拔地区(如温度变得很高)。众所周知,当稳定分层通过地面流动结构,简单的地形,或复杂的地形,一个负浮力作用于流场和各种波现象和流动现象发生。波现象和流动现象发生在稳定分层领域相关地形强风灾害(本地强风灾害),和他们一样重要的问题环境问题在强风的时候。在该地区的目标在这个研究中,气流通过以上大海在冬季入侵到小规模的地形(海拔约为180米),所以应该考虑安全分层状态。因此,在本研究中,作者集中在大气稳定,李浪(内部重力波)很兴奋的下游一侧小规模地形(约180米)的高度和讨论的速度增加率当地强风地区诱导。速度增加率的平均值时风速稳定分层在5米地面除以平均风速值在一个中立的时间;平均时间是无量纲时间10。有关的无量纲参数对大气稳定本研究中使用弗劳德数(= U/ Nh)。在这里, U风速, h地形的高度, N是浮力频率。

图 14显示了结果的可视化稳定分层流(Fr≒1.0和0.5)超越孤立的山峰可视化使用拖曳水槽。在图 14(a),李长波长的波形成的下游地形,同时,地面转子形成接近地面。在图 14(b),流动更稳定分层,李波的波长度短,同时,它可以观察到高架转子形成以上下游的地形与地面相对应的转子。

图 15显示了风条件下的计算模拟的结果(瞬时流场,Fr = 1.0和0.5)下进行类似的条件图 14,如上所示。图 15显示了一个简化视图绘制的轨迹可视化颗粒释放的上游地形和风速的分布在主流方向( x)。回顾图 15显示波形,地面转子和高架水箱实验获得的转子是复制,并证实风条件下的计算模拟程序复制稳定分层流经过的地形很好。从上面的,这是决定这个程序应用于实际复杂地形。

图 16显示了风的计算模拟的结果稳定分层流动条件(风向WNW, Fr = 1.0),针对计算区域如图 11在水平方向(网格分辨率5米)。图 16显示时间变化在风中条件区域无量纲时间间隔为2.5。李浪感到兴奋的下游地形。此外,逆流地区背后的地形观察到中性时间图 8是抑制。因此,下游的地形,一个当地的强风区发生,如箭头所示,强风地区通过观察肥大可以观察到。速度的增加率在当地强风区域诱导下稳定分层进行了讨论,阐明,风力强劲的大约1.2倍,在中性时生成。速度增加率的平均风速值是在离地面5米稳定分层除以平均风速值在一个中立的时间;平均时间是无量纲时间10。

在这个研究中,计算流体动力学(CFD)的方法,已被应用在风力发电领域,应用作为当地强风的问题的解决方案在铁路领域的领域。风力发电的机理进行了讨论,同时,应用铁路领域的有效性进行了讨论。强大的本土风的问题发生在冬天的铁路线被研究。在铁路、火车延误强风在冬天的时候经常造成问题。针对这一问题,当地的风力条件的特点,强风区域生成在测量数据的基础上,论述了铁路和世卫的天气数据。的调查,结果表明:这种强风西西北的方向。然后,计算模拟风力条件针对这风从西西北莱斯实施,澄清,当地分离流造成的大风区主要是来自小规模地形(约180米)的高度定位在其上游侧。当时,计算面积的大小的影响和空间网格分辨率的结果计算和大气稳定性的影响进行了讨论。是澄清,当气流分离流的特征来自小规模地形(海拔约为180米)有针对性的在这个研究是复制与高精度的计算模拟风力条件特点,大约10米的空间分辨率的计算单元在水平方向上是必需的。由于风力的计算模拟的条件稳定分层流(Fr = 1.0),李浪很兴奋的下游地形。 As a result, the reverse-flow region lying behind the terrain that had been observed at the neutral time was inhibited. This generated a local strong wind area at the downstream of the terrain, and the strong wind area passing through the observation mast was observed. The investigation of the increasing rate of speed of the local strong wind area induced at the time of stable stratification showed that a wind approximately 1.2 times as strong as that at a neutral time was generated. The speed increasing rate is the average wind speed value under stable stratification at 5 m above ground divided by the average value of wind speed at a neutral time; the averaging time is dimensionless time 10.