Віртуальна наукова лабораторія «аеродинамічна труба» для дослідження втомної довговічності коренів лопатей вітрових турбін

2025;
: cc. 26 - 34
1
Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів, Україна
2
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра автоматизованих систем управління, Львів, Україна

Через швидке виснаження запасів вичерпних енергоресурсів та загострення екологічних криз, спричинених глобальним потеплінням, людство активно шукає альтернативи у вигляді відновлюваних джерел енергії. Вони не лише стають невід’ємною частиною сучасної енергетичної галузі, але й виступають основою для побудови стійкого майбутнього. Серед цих джерел особливу увагу привертає енергія вітру, яка є однією з найперспективніших як для держав із розвинутою економікою, так і для приватних інвесторів, зацікавлених у довготривалих «зелених» проєктах. Сучасні вітрогенератори стрімко зростають у розмірах, що дозволяє підвищити їхню ефективність. Проте це також створює нові виклики. Лопаті, які є основними компонентами для перетворення енергії вітру в електричну, зазнають постійних циклічних, тобто змінних у часі, механічних навантажень та перебувають під впливом агресивного зовнішнього середовища. Надійність та ефективність роботи вітрових турбін значною мірою залежить від неперервного моніторингу та аналізу їхнього стану, а також прогнозування втомної довговічності компонентів, які є найбільш критичними та зазнають найбільших навантажень. У статті досліджено процеси підготовки вхідних даних для програмних продуктів симулятор турбулентного вітру та відкрите програмне забезпечення для моделювання втоми матеріалів, аеродинаміки, конструкцій та турбулентності, які використовуються в моделі прогнозування втомної довговічності коренів лопатей вітрової турбіни, що використовує метод дощового потоку та гіпотезу лінійного накопичення пошкоджень Пальмгрена-Майнера. Запропоновано метод та програмну модель автоматизації створення конфігураційних файлів для забезпечення точності та коректності моделювання при мінімізації впливу людського фактору на підготовку вхідних даних. Логіку її роботи проілюстровано за допомогою UML- діаграми послідовності. Результати мають високу практичну цінність, оскільки запропонований метод дозволяє зменшити часові затрати та підвищити точність моделювання.

  1. Basalkevych, O. A., & Rudavskyy, D. V. (2023). The modern state of approaches to monitoring the technical condition of wind turbine blades using information technologies. Ukrainian Journal of Information Technologies, 2023, 5(2), 79-87 [in Ukrainian]. https://doi.org/10.23939/jit2023.02.079.
  2. Basalkevych O. A., & Rudavskyy D. V. (2025). Model and software module for calculating fatigue damage accumulation in the wind turbine blade root. Ukrainian Journal of Information Technologies, 2025, 7(1), 45-51 [in Ukrainian].
  3. Chandrasekhar, K., Stevanovic, N., Cross, E. J., Dervilis, N., & Worden, K. (2021). Damage detection in operational wind turbine blades using a new approach based on machine learning. Renewable energy, 168, 1249–1264. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.12.119.
  4. Jonkman, J. (2009). TurbSim User’s Guide: Version 1.50. Technical Report NREL/TP-500-46198 September 2009, National Renewable Energy Laboratory 1617 Cole Boulevard, Golden, Colorado 80401-3393. https://docs.nrel.gov/docs/fy09osti/46198.pdf
  5. Jonkman, J., Butterfield, S., Musial, W., & Scott, G. (2009). Definition of a 5-MW Reference Wind Turbine for Offshore System Development, Technical Report NREL/TP-500-38060 February 2009, National Renewable Energy Laboratory 1617 Cole Boulevard, Golden, Colorado 80401- 3393.
  6. Locke, J., & Valencia, U. (2003). Design Studies for Twist-Coupled Wind Turbine Blades. ASME 2003 Wind Energy Symposium, WIND2003-1043, 324-331. https://doi.org/10.1115/WIND2003-1043. Majewski, P., Florin, N., Jit, J., & Stewart, R. A. (2022). End-of-life policy considerations for wind turbine blades. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2022, 164. https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112538.
  7. Richard, W., & Vesel, Jr. (2012). Aero-structural optimization of a 5 MV wind turbine rotor. Graduate School of The Ohio State University. URL: https://etd.ohiolink.edu/acprod/odb_etd/ws/send_ file/send?accession=osu1331134966&disposition=attachment
  8. Sirigu, M., Faraggiana, E, Ghigo, A., Petracca, E., Mattiazzo, G., & Bracco G. (2022). Development of a simplified blade root fatigue analysis for floating offshore wind turbines. Trends in Renewable Energies Offshore, 2022, 935-941. https://doi.org/10.1201/9781003360773-103.
  9. Wang, W., Xue, Y., He, C., & Zhao, Y. (2022). Review of the Typical Damage and Damage-Detection Methods of Large Wind Turbine Blades. Energies 2022, 15(15), 5672. https://doi.org/10.3390/ en15155672