The P.O.W.E.R.E.D. project (www.powered-ipa.it) has been funded aiming to the definition of shared guidelines for the future development of offshore wind energy in the Adriatic Sea. Several activities have been planned in order to achieve such strategic goal. By means of a mesoscale meteorological model of the whole Adriatic basin (implemented in the numerical code PSU/NCAR MM5v3), has been performed the hindcasting analysis of the regional anemometric resources for the period 2009-2011. Further investigations have been completed for 2008 and 2012, beyond the project’s requirements. The obtained results allowed elaborating a middle term characterization of the wind energy potential in the area: the major wind energy resources are all localized between the coasts of Apulia Region, Montenegro and Albania. Thus, the southern portion of the Adriatic basin appears the most promising area for the future installation of offshore wind farms. The validation of the mesoscale meteorological model requires observed wind data, collected by anemometric stations able to perform high quality wind measurements. Numerical results exhibit a good agreement with observations of some sample stations, awaiting the completion of the P.O.W.E.R.E.D. network of anemometric towers. One of these measuring stations should be of offshore type: a CFD (Computational Fluid Dynamics) analysis of an existing marine platform proved the technical feasibility of exploiting such type of structures as supporting system of an offshore anemometric tower. Finally, a short-term (24-48 h) wind power forecasting approach has been developed in order to elaborate accurate predictions of the energy production of a wind farm: key features of such method are in the integrated use of a physical model (MM5v3) and ANNs (Artificial Neural Networks). A test case in an existing wind farm confirmed the ability of the proposed hybrid forecasting system to produce accurate wind energy estimations.

Il progetto P.O.W.E.R.E.D. (www.powered-ipa.it) ha avuto come principale obiettivo la definizione di linee guida condivise per il futuro sfruttamento energetico del potenziale eolico del Mare Adriatico. Mediante un modello meteorologico di mesoscala dell’intero bacino Adriatico (implementato nel codice numerico PSU/NCAR MM5v3) è stata effettuata un’analisi di hindcasting delle risorse anemometriche dell’area nel periodo 2009-2011, ampliando lo studio anche agli anni 2008 e 2012, sebbene non richiesto dal progetto. Si è così ottenuta una caratterizzazione di medio termine del potenziale anemometrico di tutta l’area, le cui maggiori risorse anemometriche sono concentrate fra Puglia, Montenegro e Albania: è dunque il basso Adriatico la zona più promettente per la futura installazione di wind farm offshore. La validazione del modello fisico utilizzato nelle analisi di hindcasting richiede il confronto con dati anemometrici acquisiti da stazioni di misura di elevata qualità. Non essendo ancora operativo il network P.O.W.E.R.E.D. di torri anemometriche, i risultati numerici sono stati validati con le osservazioni ricavate da alcune stazioni meteorologiche campione, evidenziando un buon grado di accordo con i dati sperimentali. Tramite un’analisi CFD (Computational Fluid Dynamics), è stata poi accertata la fattibilità tecnica dell’utilizzo di una piattaforma offshore esistente come struttura di supporto di una torre anemometrica da installare in mare aperto, come previsto dalle richieste del progetto. Infine, è stato sviluppato un approccio alla previsione di breve termine (24-48 h) della producibilità energetica di un parco eolico. Il metodo proposto, basato sull’integrazione di un modello fisico (MM5v3) e di reti neurali artificiali (ANN: Artificial Neural Network), è stato testato su una wind farm esistente, confermando la capacità di tale sistema di forecasting di ridurre l’errore associato alla stima dell’energia prodotta dall’impianto.

Sviluppo dell'eolico offshore nel Mare Adriatico: ricostruzione del campo di vento di mesoscala e uso di reti neurali artificiali per la previsione di producibilità energetica a breve termine

Tartuferi, Mariano
2015-03-09

Abstract

Il progetto P.O.W.E.R.E.D. (www.powered-ipa.it) ha avuto come principale obiettivo la definizione di linee guida condivise per il futuro sfruttamento energetico del potenziale eolico del Mare Adriatico. Mediante un modello meteorologico di mesoscala dell’intero bacino Adriatico (implementato nel codice numerico PSU/NCAR MM5v3) è stata effettuata un’analisi di hindcasting delle risorse anemometriche dell’area nel periodo 2009-2011, ampliando lo studio anche agli anni 2008 e 2012, sebbene non richiesto dal progetto. Si è così ottenuta una caratterizzazione di medio termine del potenziale anemometrico di tutta l’area, le cui maggiori risorse anemometriche sono concentrate fra Puglia, Montenegro e Albania: è dunque il basso Adriatico la zona più promettente per la futura installazione di wind farm offshore. La validazione del modello fisico utilizzato nelle analisi di hindcasting richiede il confronto con dati anemometrici acquisiti da stazioni di misura di elevata qualità. Non essendo ancora operativo il network P.O.W.E.R.E.D. di torri anemometriche, i risultati numerici sono stati validati con le osservazioni ricavate da alcune stazioni meteorologiche campione, evidenziando un buon grado di accordo con i dati sperimentali. Tramite un’analisi CFD (Computational Fluid Dynamics), è stata poi accertata la fattibilità tecnica dell’utilizzo di una piattaforma offshore esistente come struttura di supporto di una torre anemometrica da installare in mare aperto, come previsto dalle richieste del progetto. Infine, è stato sviluppato un approccio alla previsione di breve termine (24-48 h) della producibilità energetica di un parco eolico. Il metodo proposto, basato sull’integrazione di un modello fisico (MM5v3) e di reti neurali artificiali (ANN: Artificial Neural Network), è stato testato su una wind farm esistente, confermando la capacità di tale sistema di forecasting di ridurre l’errore associato alla stima dell’energia prodotta dall’impianto.
The P.O.W.E.R.E.D. project (www.powered-ipa.it) has been funded aiming to the definition of shared guidelines for the future development of offshore wind energy in the Adriatic Sea. Several activities have been planned in order to achieve such strategic goal. By means of a mesoscale meteorological model of the whole Adriatic basin (implemented in the numerical code PSU/NCAR MM5v3), has been performed the hindcasting analysis of the regional anemometric resources for the period 2009-2011. Further investigations have been completed for 2008 and 2012, beyond the project’s requirements. The obtained results allowed elaborating a middle term characterization of the wind energy potential in the area: the major wind energy resources are all localized between the coasts of Apulia Region, Montenegro and Albania. Thus, the southern portion of the Adriatic basin appears the most promising area for the future installation of offshore wind farms. The validation of the mesoscale meteorological model requires observed wind data, collected by anemometric stations able to perform high quality wind measurements. Numerical results exhibit a good agreement with observations of some sample stations, awaiting the completion of the P.O.W.E.R.E.D. network of anemometric towers. One of these measuring stations should be of offshore type: a CFD (Computational Fluid Dynamics) analysis of an existing marine platform proved the technical feasibility of exploiting such type of structures as supporting system of an offshore anemometric tower. Finally, a short-term (24-48 h) wind power forecasting approach has been developed in order to elaborate accurate predictions of the energy production of a wind farm: key features of such method are in the integrated use of a physical model (MM5v3) and ANNs (Artificial Neural Networks). A test case in an existing wind farm confirmed the ability of the proposed hybrid forecasting system to produce accurate wind energy estimations.
ANN
Computational Fluid Dynamics
Energy Forecasting
Numerical Weather Prediction
Numerical Weather Prediction, Wind Energy.
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