CFD를 활용한 MW급 풍력발전기 블레이드 와류 발생기 형상 최적화 및 공력 특성 분석(Multi-MW wind turbine blade vortex generator design optimization and aerodynamic characteristics analysis using CFD)
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(2) CFD를 활용한 MW급 풍력발전기 블레이드 와류 발생기 형상 최적화 및 공력 특성 분석 [2-4]이 적용된다. 하지만 블레이드의 대형화 및 블레 이드 팁의 테이퍼에 의해 다양한 손실 보정 모델을 BEMT에 적용함에 있어 신뢰성의 문제가 지속되고 있 다. 따라서 BEMT를 기반으로 한 블레이드 형상설계 를 수행한 후 CFD를 이용한 3차원 정상 유동해석을 실시하고 있다. 이를 통해, 블레이드의 공력성능과 하 중 및 블레이드 팁과 허브 근방에 걸친 복잡한 3차원 점성 유동장을 평가 [5]하고 블레이드 팁 형상 설계를 수행 [6]하였다. 와류 발생기(Vortex generator, VG) 기술이 풍력 발 전에 가져올 수 있는 잠재적 이점은 오래 전 알려져 있다 [7-9]. 본 연구에서는 CFD 상용 S/W인 ANSYS CFX를 활용한 MW급 수평축 풍력발전기 블레이드 공 력 특성 분석 및 GH-Bladed 코드 해석결과와의 비교 검증을 수행하였다. 풍력발전기 성능 향상 장치인 와 류 생성기(VG, Vortex generator)를 익형 및 블레이드 에 적용 및 해석을 수행하여 유동장 및 공기역학적 특 성 분석 및 형상 최적화를 수행하였고 MW 급 풍력발 전기 블레이드에 VG 적용 타당성 분석을 수행하였다. 풍력발전기에 VG 적용 타당성을 입증하였다.. Table. 2 Wind turbine specification Category Value Simulation region Volume [-] Number of blades 3 Rotor diameter 113[m] Rotational speed variable Rated wind speed 10[m/s] Rated wind power 2.3[MW] clockwise (viewed from Rotational direction upwind) Blade profile DU airfoils Target wind class Class Ⅱ DU-X05. DU-X5. Cylinder DU-X0. Fig. 2 3-D wind turbine blade shape DU-X1. 2. 본 론 2.1 해석 대상. 본 연구의 해석 대상은 MW급 풍력발전시스템의 블레이드, VG가 장착된 에어포일과 블레이드이다. 블 레이드의 공력 및 구조적 측면을 고려하여, Fig. 1에 나타낸 에어포일을 스팬방향으로 Fig. 2과 같이 배치 하고 있다. Fig. 3에 VG의 개략도를 나타내었다. Table 1은 블레이드 설계 사양을 나타내며, Table 2에 VG의 형상 및 부착간격을 무차원화하여 나타내었다. 0.5. CIRCLE. 0.4. DU-X5 DU-X0. 0.3. DU-X05 DU-X1. 0.2 0.1 Y 0 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 -0.5 0. 0.1. 0.2. 0.3. 0.4. 0.5 X/C. 0.6. 0.7. Fig. 1 Airfoil series. 0.8. 풍력에너지저널: 제12권, 제2호, 2021. 0.9. 1. Fig. 3 Schematic graphic of VG and design parameters Table. 3 VG specification Category Value Number of VGs per 45ea blade 10~30% of blade length from Mounting position blade root, 20% of chord length from leading edge Parameter 1(L) 1.5% of chord length Parameter 2(l) 1.5% of chord length Angle to the 11° direction of the chord Parameter 3(h) 1% of chord length Top side length 0.2% of chord length Thickness 0.05% of chord length Pair distance 6% of chord length 31.
(3) 문현기․박선호․하광태․정재호 2.2 수치 해석 기법. 난류 유동장의 수치해석기법은 일반적으로, DNS (Direct Numerical Simulation), LES(Large Eddy Simulation), RANS(Reynolds Averaged NavierStokes simulation)의 3가지 종류로 나눌 수 있다. 크 고 작은 다양한 스케일(Scale)의 와류가 혼재하는 난류 유동장에서 전체 와류의 거동을 정확히 해상하기 위해 서는 계산 격자 크기를 와류 구조의 공간 스케일 이하로 하면서 시간 간격을 와류 변동의 시간 스케일 이하로 할 필요가 있다. 이것에 비해 LES에서는 공간 적으로 평균화된 Navier-Stokes 방정식을 계산하는 것 으로 격자 스케일보다 큰 와류는 직접 계산하고 작은 와류는 SGS 모델에 의해 계산하게 된다. 하지만, DNS 와 LES는 와류를 해상하기 위해 방대한 계산 자원을 필요로 하여 공학적인 실용 문제에 적용하기가 어렵다. 이에 비해, RANS는 시간적으로 조화롭게 평균화된 Navier-Stokes 방정식을 계산하며 난류의 영향을 모두 모델화한다. RANS는 DNS나 LES에 비해 유동장의 해상정도는 낮지만 고해상도의 계산격자를 필요로 하 지 않기 때문에 공학적으로 실용적 측면에서 가장 많 이 적용되고 있다. RANS 수치해석의 난류모델에 있어, k-ε, k-ω, SST(Shear Stress Transport)등의 모델이 공학적으로 널리 사용되어 지고 있다. k-ε [10] 난류모델은 압력구 배가 작은 자유난류영역에서 난류의 거동을 정확히 해 상하지만 점성저층영역에서의 경계층 박리 예측이 부 정확하다. Wilcox의 k-ω [11] 난류모델은 역 압력구배 에 의한 박리를 정확히 해상하지만, 유입되는 자유난 류에 민감하다. 이에 Menter는 [12] k-ε, k-ω난류모델 의 장점만을 이용하여, SST모델을 제안하였다. 상기의 난류모델들은 유동장을 완전난류(fully turbulent)로 가 정하여 층류 경계층에서의 유동박리가 난류 경계층에 서의 유동박리보다 빠르게 진행되어, 해석결과는 실제 실험결과와의 차이를 발생시키는 중요한 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 SST모델을 베이스로 한 천이모 델을 난류모델로 사용하였다 [13].. Fig. 4 Blade and VG mesh for simulation. 레이드 계산 영역을 나타내었다. 계산 영역에 유입 방 향으로 로터 반경의 7배, 후류에 10배, 반경 방향으로 10배의 공간 해상도를 확보하였다. VG를 포함한 블레 이드 표면은 점착 조건(no-slip condition), 입구는 자 유유동(freestream) 조건을 적용, 120°의 하나의 블레 이드에 대한 해석 영역을 형성하였다. 120°를 주기로 회전 방향의 주기성 경계 조건(periodic boundary condition)을 적용하여 총 3개의 블레이드 간 상호 작 용을 모의하였다. 회전부와 고정부의 경계면은 고정 인터페이스(frozen interface)를 사용하여 해석을 수행 하였다. 3. 결 과 3.1 BEMT 및 CFD 해석 비교 검증. 공력 성능을 통해 설계한 VG를 장착하지 않은 블 레이드 형상에 대하여 CFD 툴인 ANSYS CFX와 BEMT 기반 다양한 손실보정 모델을 적용한 상용 전 문 프로그램 GH-Bladed를 이용하여 성능해석을 각각 수행하였고 결과를 비교하였다. Fig. 5에 해석에 사용된 블레이드의 표면 격자를 나 타내었고 Table. 3에 해석에 사용된 격자 수를 나타내 었다. 한 개의 블레이드에 대한 해석을 수행하였고 블 레이드 간 상호작용을 고려하여 회전 방향으로 120° 주기로 주기성 경계 조건을 활성화하였다. 2.3 해석 격자 및 계산 영역 Fig. 6, Table 4에 BEMT와 CFD를 이용한 블레이 드 해석 결과를 나타내었고 7.5 m/s의 풍속에서 0.24 ω(specific dissipation)의 엄밀 해를 구하기 위해 블 %, 10 m/s의 풍속에서 2.36 %의 오차 범위 내에서 일 레이드 벽면의 최소 격자 높이는 y+<1 [14]의 조건을 치함을 확인하였다. 만족해야 해석의 정밀도를 높일 수 있다. Fig. 4에 블 32. 풍력에너지저널 : 제12권, 제2호, 2021.
(4) CFD를 활용한 MW급 풍력발전기 블레이드 와류 발생기 형상 최적화 및 공력 특성 분석 Table. 4 Number of elements for numerical analysis Simulation Volume No. of elements region [-] [EA] Rotatory 4,060,800 Blade Stationary 576,000 Total 4,636,800. Table. 5 CFD and BEMT results comparison GH- CFD Wind Angular bladed Case speed velocity Power Power Note [m/s] [rad/s] [kW] [kW] 1 7.5 1.41372 1232.18 1235.7 0.24% 2 10.0 1.41372 2491.71 2432.4 2.36% Table. 6 Number of elements for numerical analysis Simulation Volume No. of elements region [-] [EA] VG 1,932,483 Surrounding VG airfoil 3,924,000 region of VG Total 5,856,483 3.2 대규모 박리 유동장 특성 분석. Fig. 5 Blade surface mesh. Fig. 11(a)은 블레이드의 상부면의 유선을 나타낸다. 블레이드의 흡입면(Suction surface)을 따라 흐르는 공 기는 익형의 두께 비, 풍속에 따른 주속비(tip speed ratio), 블레이드의 표면 상태 등에 영향을 받아 전연에 서 코드 길이의 약 20 % 이상 떨어진 영역에서 유동 박리 특성을 보이는 것을 확인했다. 수평축 풍력발전 기 블레이드에서의 유동박리 영역의 유체는 원심력, 코리 올리 힘, 로터 반경 방향의 압력차 등의 원인으 로 인해 블레이드를 따라 팁 방향의 2차 유동을 형성 하였다. 3.3 VG 적용 익형의 공역학적 특성 분석. (a) Angular velocity. (b) Shaft power Fig. 6 Comparison of GH-bladed and CFD results 풍력에너지저널: 제12권, 제2호, 2021. 블레이드 전산유체해석 결과를 바탕으로 유동박리 가 지배적으로 발생하는 영역의 익형 DU-X0을 VG 적용 해석 대상 익형으로 선정하였다. Fig. 3에 제시한 3개의 VG 설계 변수를 조합하여 총 27개의 케이스에 대해 레이놀즈 수 3.0✕106 조건에서 전산유체해석을 수행하였다. Fig. 7에 해석에 사용된 VG장착 익형의 표면 격자를 나타내었고 Table 5에 해석에 사용된 격 자 수를 나타내었다. 각 케이스에 대한 해석 결과를 바탕으로 유동 방향에 대한 와류의 소산율(viscous diffusivity)이 가장 적은 케이스를 선정하였다. 본 익 형과 VG 장착 익형의 유동방향 속도 분포도를 Fig. 8(a), (b)에 나타내었고 해석 결과를 통해 흡입면을 따 라 가속하지 못하고 유동박리를 형성하는 것을 확인할 33.
(5) 문현기․박선호․하광태․정재호. Fig. 7 AIrfoil with VG surface mesh Velocity. Separation. Airfoil. (a) Chordwise velocity contour without VG Velocity. Airfoil with VG. (b) Chordwise velocity contour with VG Fig. 8 Cross-sectional plane of blade. (a) Lift coefficient 34. (b) Drag coefficient Fig. 9 Lift and drag according to angle of attack. 수 있는 반면 VG 장착 익형은 유동박리가 발생하지 않는 것을 확인할 수 있다. 익형에서 유동박리를 발생 하는 유체는 후류에서 저압영역을 형성하여 CL이 저 하되고 CD가 증가한다. Fig. 9(a), (b)를 통해 약 5.9° 부터 VG를 부착한 익형이 기존 익형 대비 큰 CL을, 14.8°부터 낮은 CD를 획득할 수 있음을 확인하였다. 3.4 VG 적용 블레이드의 공역학적 특성 분석. GGI(General grid interface) 방식을 통해 VG 격자 형성으로 인한 블레이드 전체 격자 개수의 기하학적 증가를 방지하여 해석을 수행하였다. VG 격자를 포함 하여 전체 격자를 육면체(Hexahedron)로 형성하여 격 자 수를 줄임과 동시에 벽면 근처에 정밀하게 격자를 형성하여 정밀한 해석결과를 도출하였다. Fig. 10에 해 석에 사용된 VG 장착 블레이드의 표면 격자를 나타내 었고 Table 6에 해석에 사용된 격자 수를 나타내었다. 한 쌍의 VG는 국소 유동 방향에 대한 받음각을 갖 고 설치되어 각각 반대 방향의 와류를 발생하고 저에 너지 유동장의 경계층 영역에 고에너지의 유체를 유입 시킨다. Fig. 12에 블레이드에 모의한 VG로 인한 유체 의 거동 및 와류 구조 분석 결과를 나타내었다. VG의 팁에서 발생하는 팁 와류(Tip vortex), VG 전면 하단 부의 말굽 와류(Horse shoe vortex) 발생을 확인하였 다. 또한 Fig. 11(a), (b)에서 풍력발전기 블레이드 흡 입면에서 기존 대비 유동 박리가 비교적 감소하는 것 을 확인할 수 있다. 유동 박리가 지배적인 영역인 루 트부에서 8m 떨어진 부근에서 VG가 와류를 형성하여 유동박리를 밀어내는 것을 Fig. 13(a), (b)에 나타내었 다. 풍력에너지저널 : 제12권, 제2호, 2021.
(6) CFD를 활용한 MW급 풍력발전기 블레이드 와류 발생기 형상 최적화 및 공력 특성 분석 Table. 7 Number of elements for numerical analysis Simulation Volume No. of elements region [-] [EA] VG 4,397,440 Rotatory 49,693,662 VG Blade Stationary 1,584,000 Total 55,675,102 (a) Wind turbine blade. Table. 8 CFD results of baseline model and VG blade Wind Baseline blade VG blade power speed power calculated calculated by Note [m/s] by CFD [kW] CFD [kW] 10 2,365 2,433 2.80%. (b) Wind turbine blade with VG Fig. 13 Separation line images taken in same spot and focus 4. 결 론. FIg. 10 Blade with VG surface mesh (a) Wind turbine blade (b) Wind turbine blade with VG Fig. 11 Limiting stream line of wind turbine blade. Fig. 12 Flow characteristics near VG and vortex formed by VG. 본 연구에서는 MW급 풍력발전기 블레이드를 대상 으로 전산유체해석을 수행하였다. 또한 와류 발생기의 형상 최적화 및 블레이드 적용을 통한 성능 향상과 관 련된 공력 특성을 분석하였다. 1. CFD 해석 결과는 실험 데이터를 활용한 GHBladed 해석 결과와 잘 일치하였다. 2. CFD 해석을 통해 VG 형상 최적화를 수행하였고 최적 형상을 반영한 에어포일에 공력 특성이 고 받음각에서 양력 증가와 항력 감소와 직접적인 연관성을 확인하였다. 3. VG 근방의 유동 특성을 분석한 결과 VG에서 발 생한 팁 와류(Tip vortex)는 저에너지를 지닌 경 계층에 고에너지를 가진 유체를 공급함으로써 박 리 영역을 최소화시키는 것을 확인하였다. 4. MW급 풍력발전기에 VG를 장착 함으로써 풍력 발전기의 10m/s의 고풍속에서 발전량이 2.80 % 향상됨을 확인하였다. 후기. 연구는 2020년도 정부(산업통상자원부)의 재원으 해석결과의 회전축에 대한 토크와 각속도의 곱으로 출 로 본한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수 력을 계산하였다. Table. 7에 나타낸 VG 장착 전-후의 행한 연구 과제(No. 20203020020030)입니다. 계산 출력은 2,365kW, 2,433kW로 장착 전 결과 대비 2.80%의 출력 증가를 확인하였다. 풍력에너지저널: 제12권, 제2호, 2021. 35.
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