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문제 정의
- 본 연구에서는 전산해석 기법을 이용하여 풍력 블레이드 표면의 결빙이 공력특성에 미치는 영향성을 분석하였으며, 이를 바탕으로 블레이드의 성능변화를 예측하였다. 먼저 결빙 해석을 위하여 액적이 없는 상태에서의 유동장 계산을 수행하였으며, 계산된 결과를 바탕으로 일정한 액적크기를 갖는 Mono-disperse를 가정한 액적 유동장 계산 및 Rime Ice에 대한 결빙증식 계산을 수행하였다.
- 이러한 이유로 최근 전산해석을 이용한 결빙예측이 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 최신 CFD 기법을 통한 전산해석을 통해 결빙 증식 계산을 수행하였다. 또한 복잡한 삼차원 블레이드의 유동을 계산하기 위해서는 막대한 계산 용량이 요구되기 때문에, 이를 단순화하기 위하여 블레이드 특정 단면에서의 유동을 고려한 다음 마지막 단계에서 Blade Element Momentum(BEM) 기법을 이용하여 삼차원 블레이드의 동력 계수를 계산하였다.
- 본 연구에서는 풍력 블레이드의 결빙에 의한 공력영향성과 그에 따른 성능변화를 연구하였다. 풍력 블레이드의 성능 예측을 위하여 실험적인 방법을 사용할 수도 있으나, 규모 및 실제 결빙 환경을 규정하기가 매우 까다롭다.
가설 설정
- BEM 기법에서는 날개요소(Blade Element) 이론과 운동량 이론이 결합된다. 날개요소 이론의 기초가 되는 두 가지 가정으로는 각 블레이드를 따라 이웃한 블레이드 요소 사이의 간섭을 무시하는 것과 날개요소에 작용하는 힘은 날개요소의 단면 형상의 양력계수 및 항력계수에만 의존하는 것이다. 이에 따라 각 미소 날개요소에 작용하는 힘을 계산하고, 이것을 블레이드 길이 방향에 걸쳐 계산한 것이 날개요소 이론이다.
제안 방법
-
3.2 전산해석 결과
결빙 증식에 앞서 액적이 없는 상태의 순수한 유동장에 대한 해석을 수행하였으며, 이를 위해 63m 반경을 갖는 블레이드의 회전속도를 12.1 RPM으로 고정한 채 자유류의 속도를 변화시켜 TSR을 지정하였다. 그 결과 TSR이 증가할 경우 자유류에 의한 상대속도는 낮아지고 유입 받음각이 작아지게 된다.
- 0 FLUENT를 사용하였으며, 이는 Park[6]에 의해 수행된 연구에 자세히 정리되어 있다. 다음 단계로 액적이 물체에 부딪히는 정량적인 비율인 축적율을 계산하였다. 그 계산 결과를 이용하여 결빙증식 정도 및 형상을 예측할 수 있었으며, 결빙 전/후의 공력계수를 비교 할 수 있었다.
- 본 연구에서는 전산해석 기법을 이용하여 풍력 블레이드 표면의 결빙이 공력특성에 미치는 영향성을 분석하였으며, 이를 바탕으로 블레이드의 성능변화를 예측하였다. 먼저 결빙 해석을 위하여 액적이 없는 상태에서의 유동장 계산을 수행하였으며, 계산된 결과를 바탕으로 일정한 액적크기를 갖는 Mono-disperse를 가정한 액적 유동장 계산 및 Rime Ice에 대한 결빙증식 계산을 수행하였다. 계산 결과 받음각 및 속도 변화에 따라 결빙생성 위치 및 증식 정도가 달라짐을 알 수 있었다.
- 본 연구에서는 날개 끝 손실정도(Q)를 1, 항력 계수(CD)를 0으로 지정하여 외부로 부터의 손실이 없는 상태로 가정한 후 블레이드 길이방향으로 적분하여 동력계수 CP를 도출하였으며, 수치적분은 사다리꼴 근사법칙을 사용하였다.
- Rime Ice의 경우 결빙 증식 형상은 항공기 표면을 따라 유선형으로 생성되는 반면, Glaze Ice는 매우 불규칙한 형태를 나타낸다. 본 연구에서는 충돌과 동시에 결빙되므로 에너지 방정식을 사용하지 않고 연속 방정식만을 사용한 Rime Ice를 적용하여 해석을 수행하였다. 이에 따라 결빙 증식 방정식은 아래와 같이 간단하게 정의된다[16]
- 2와 같으며, 약 12만개의 정렬격자를 사용하였다. 에어포일 중심부로부터 입구 및 상하 경계면까지 코드 길이의 10배, 출구 경계면까지 코드 길이의 20배의 거리를 두었다. FENSAP-ICE 코드에서는 2차원 해석을 위한 Symmetry 조건 옵션을 제공하므로 이를 이용하여 2차원 계산을 수행하였다.
- 액적의 크기를 동일하게 가정한 Mono-disperse 분포에 비해 액적의 분포 편차가 클수록 반복계산 시간이 증가하게 되는 반면 축적율의 경향성은 Mono-disperse와 Langmuir D 분포가 유사하게 나타난다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 계산 시간이 짧은 Mono-disperse 분포를 적용하고 MVD를 고정한 후 계산을 수행하였다[14]. 계산된 액적의 속도와 밀도를 이용하여 액적이 물체에 부딪히는 정량적인 비율인 축적율을 계산할 수 있다[15-16].
- 받음각이 큰 경우 에어포일 아랫면에 압력이 고르고 넓게 분포되어 비교적 완만한 형상의 결빙이 생성되며, TSR이 증가함에 따라 앞전 주변으로 정체점이 형성되고 결빙의 형상이 급격하게 변하는 것을 확인하였다. 이를 통해 속도가 결빙의 주요인자이긴 하나 속도뿐만 아니라 받음각 등의 조건이 결빙생성에 영향을 미침을 확인하였다. TSR이 4인 경우 상대적으로 느리고 받음각이 큰 자유류의 유입으로 인하여 에어포일 앞전을 기준으로 아래쪽에 넓게 퍼진 형태의 결빙증식이 이루어졌으며, TSR이 증가할수록 결빙의 생성 범위는 앞전으로 집중되어 전체 결빙 영역은 좁아지고 두께는 커짐을 확인할 수 있다.
- 풍력 블레이드의 표면에서 발생하는 결빙을 계산하기에 앞서 풍력 블레이드를 모델링하고, 이를 바탕으로 형상정보를 추출하여 격자를 생성하였다. 풍력 블레이드는 NREL 5MW급 모델을 사용하였으며, BEM 기법을 적용시키기 위해 블레이드 특정 구간을 선정하여 해석을 수행하였다. 해석을 위한 구간은 Fig.
- 풍력 블레이드의 표면에서 발생하는 결빙을 계산하기에 앞서 풍력 블레이드를 모델링하고, 이를 바탕으로 형상정보를 추출하여 격자를 생성하였다. 풍력 블레이드는 NREL 5MW급 모델을 사용하였으며, BEM 기법을 적용시키기 위해 블레이드 특정 구간을 선정하여 해석을 수행하였다.
대상 데이터
- 1과 같이 에어포일 형상과 거리에 따라 선정하였으며, 블레이드의 Root 부분은 배제하였다. 결빙해석을 위한 격자는 Fig. 2와 같으며, 약 12만개의 정렬격자를 사용하였다. 에어포일 중심부로부터 입구 및 상하 경계면까지 코드 길이의 10배, 출구 경계면까지 코드 길이의 20배의 거리를 두었다.
- 향후 Mono-disperse를 이용한 액적장 계산을 확장하여 Langmuir D 분포를 고려한 액적장 계산 및 Glaze Ice 형태의 결빙증식에 대한 계산이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 BEM을 적용하기 위한 2차원 구간을 5개로 선정하였다. 비교적 NERL의 시험값과 비슷한 경향을 보이나, 계산의 정확도를 높이기 위하여 더 많은 2차원 단면을 선정한 후 해석의 질을 높여야 할 것으로 판단되며, 2차원 및 3차원 해석의 차이를 확인하기 위해 3차원에 관한 해석을 추가적으로 수행할 예정이다.
- 풍력 블레이드는 NREL 5MW급 모델을 사용하였으며, BEM 기법을 적용시키기 위해 블레이드 특정 구간을 선정하여 해석을 수행하였다. 해석을 위한 구간은 Fig. 1과 같이 에어포일 형상과 거리에 따라 선정하였으며, 블레이드의 Root 부분은 배제하였다. 결빙해석을 위한 격자는 Fig.
데이터처리
- 에어포일 중심부로부터 입구 및 상하 경계면까지 코드 길이의 10배, 출구 경계면까지 코드 길이의 20배의 거리를 두었다. FENSAP-ICE 코드에서는 2차원 해석을 위한 Symmetry 조건 옵션을 제공하므로 이를 이용하여 2차원 계산을 수행하였다. 또한 단순하면서도 정확도가 높은 난류모델을 사용하기 위하여 Spalart–Allmaras를 적용하였다.
- 다음 단계로 액적이 물체에 부딪히는 정량적인 비율인 축적율을 계산하였다. 그 계산 결과를 이용하여 결빙증식 정도 및 형상을 예측할 수 있었으며, 결빙 전/후의 공력계수를 비교 할 수 있었다. 축적율 및 결빙증식 계산을 위해서 CFD 기법에 기초한 최신 전산해석 코드인 FENSAP-ICE를 사용하였다[6-8].
이론/모형
- 를 나타낸 것이다. BEM 기법을 이용하여 도출하였으며, Fig. 8의 받음각 별 양력계수를 이용하였다. 결과는 TSR에 비례하여 급격하게 증가하며, TSR이 8일 때 가장 높은 값을 보이는 것을 알 수 있다.
- 대기 중의 과냉각된 액적장을 계산하기 위해 Eulerian 기반의 액적 운동 방정식을 이용하였다. 이는 공기와 액적이 혼합된 다상 유동 모델로 Bourgault 등[16]에 의해 제안되었으며, 액적에 대한 연속 방정식과 운동량 방정식으로 구성되어 있다.
- 두 코드는 공기 유동장의 속도 정보가 FENSAP-ICE에 전달되는 One-Way Loose Coupling으로 연동되어 있다. 또한 2차원 블레이드 단면에 대한 공력계수 정보를 바탕으로 3차원 전체 블레이드에 대한 공력성능을 예측하는 방법인 BEM 기법에 적용시켰으며, 최종적으로 블레이드 전체의 동력계수를 예측하였다[9-11].
- 또한 단순하면서도 정확도가 높은 난류모델을 사용하기 위하여 Spalart–Allmaras를 적용하였다.
- 본 연구에서는 최신 CFD 기법을 통한 전산해석을 통해 결빙 증식 계산을 수행하였다. 또한 복잡한 삼차원 블레이드의 유동을 계산하기 위해서는 막대한 계산 용량이 요구되기 때문에, 이를 단순화하기 위하여 블레이드 특정 단면에서의 유동을 고려한 다음 마지막 단계에서 Blade Element Momentum(BEM) 기법을 이용하여 삼차원 블레이드의 동력 계수를 계산하였다.
- 유동장 계산 후 풍력 블레이드 표면에 충돌하는 액적의 비율을 정량적으로 예측하기 위해 대기에 존재하는 액적의 특성에 대한 조사가 요구된다. 또한 액적궤적 계산을 위해 액적에 대한 연속 방정식과 운동량 방정식을 이용하였다.
- 액적 충돌 및 결빙 증식에 관한 식 (1)-(10)을 유한체적법과 유한요소법에 기초하여 수치적으로 구현한 최신 결빙 시뮬레이션 코드인 FENSAP-ICE 패키지의 하부 모듈인 DROP3D와 ICE3D를 사용하여 연구를 수행하였다[18].
- 결빙증식 예측을 위하여 액적이 없는 순수한 상태에서의 유동장 해석이 선행되어야 한다. 이를 위해서 전산해석 코드인 ANSYS V13.0 FLUENT를 사용하였으며, 이는 Park[6]에 의해 수행된 연구에 자세히 정리되어 있다. 다음 단계로 액적이 물체에 부딪히는 정량적인 비율인 축적율을 계산하였다.
- 그 계산 결과를 이용하여 결빙증식 정도 및 형상을 예측할 수 있었으며, 결빙 전/후의 공력계수를 비교 할 수 있었다. 축적율 및 결빙증식 계산을 위해서 CFD 기법에 기초한 최신 전산해석 코드인 FENSAP-ICE를 사용하였다[6-8]. 두 코드는 공기 유동장의 속도 정보가 FENSAP-ICE에 전달되는 One-Way Loose Coupling으로 연동되어 있다.
성능/효과
- 8의 받음각 별 양력계수를 이용하였다. 결과는 TSR에 비례하여 급격하게 증가하며, TSR이 8일 때 가장 높은 값을 보이는 것을 알 수 있다. 그리고 그 이상인 경우 다시 감소하는 경향을 보인다.
- 이에 따라 BEM에 적용하게 될 경우 식 (11)의 각 유도 계수가 1, 축 유도계수가 0에 가까운 값으로 변화하게 된다. 결과적으로 TSR에 따라 증가하던 동력계수는 일정 TSR 이상에서 값이 감소하는 것을 알 수 있다. 또한, 결빙 후에는 이러한 현상이 더 크게 적용되어 동력계수가 아주 미미한 값으로 수렴되는 것을 확인 할 수 있다.
- 양력은 에어포일의 아랫면과 윗면의 압력 차이에 의해 발생하게 된다. 결빙증식 전후의 에어포일 주변 압력분포를 비교한 결과 에어포일의 아랫면과 윗면에서의 압력차이가 결빙 후 상대적으로 감소한 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 결빙 후의 발생 양력이 감소함을 알 수 있다.
- 먼저 결빙 해석을 위하여 액적이 없는 상태에서의 유동장 계산을 수행하였으며, 계산된 결과를 바탕으로 일정한 액적크기를 갖는 Mono-disperse를 가정한 액적 유동장 계산 및 Rime Ice에 대한 결빙증식 계산을 수행하였다. 계산 결과 받음각 및 속도 변화에 따라 결빙생성 위치 및 증식 정도가 달라짐을 알 수 있었다. 또한 블레이드 끝단으로 갈수록 결빙의 정도가 심해지는 것을 확인하였다.
- 또한 Tip Speed Ratio의 증가에 비례하여 발전성능이 증가하는 것만은 아님을 확인 할 수 있었다. 그리고 Tip Speed Ratio가 증가함에 따른 결빙생성 위치 및 결빙두께의 변화에 따라 결빙 전후의 동력계수의 차이가 더 커지는 것을 확인하였다. 이는 결빙의 주요인자인 속도의 변화에 따라 결빙증식 정도가 변화하며, 이에 따른 공력특성 변화 때문인 것으로 판단된다.
- 이는 속도 및 받음각에 따른 결빙의 생성위치 및 형태가 달라짐으로 인해 결빙이 공력특성에 미치는 영향이 다르게 나타나기 때문으로 판단된다. 또한 TSR 4인 경우의 결빙 전후의 공력계수 변화가 거의 나타나지 않음을 확인하였으나, 블레이드 팁에서의 결빙의 영향성뿐만 아니라 BEM 기법의 특성상 블레이드 길이방향으로의 적분을 하여 성능변화를 예측하기 때문에 블레이드 팁 이외의 모든 영역에서의 변화량을 고려할 경우 상당한 성능변화가 일어날 것으로 예측된다.
- 이는 결빙의 주요인자중 하나인 공기속도에 따른 영향으로 판단된다. 또한 Tip Speed Ratio의 증가에 비례하여 발전성능이 증가하는 것만은 아님을 확인 할 수 있었다. 그리고 Tip Speed Ratio가 증가함에 따른 결빙생성 위치 및 결빙두께의 변화에 따라 결빙 전후의 동력계수의 차이가 더 커지는 것을 확인하였다.
- Figure 5의 결과를 통하여 TSR 변화에 따른 축적율의 분포를 확인할 수 있다. 앞서 Fig. 3-5의 결과를 통하여 TSR이 증가할수록 에어포일 앞전 부근에서의 압력계수의 분포가 집중되어 나타나며, LWC 또한 분포 영역이 앞전으로 집중되는 것을 알 수 있었다. 축적율 분포를 살펴본 결과 앞선 결과들과 유사하게 TSR이 높아질수록 축적율이 에어포일 앞전부근에 집중되어 나타나는 것을 확인할 수 있다.
- TSR 8, 16에서 급격한 축적율 변화가 나타나는데, 이는 에어포일의 형상, 속도, 받음각 등의 조건으로 인해 국부적으로 액적농도가 급격히 줄어드는 영역이 발생하기 때문이다. 이러한 결과들을 통해서 결빙증식에 중요한 영향을 미치는 축적율은 속도뿐만 아니라, 받음각의 조건에도 크게 영향을 받는 것을 알 수 있다.
- 5에서의 축적율 분포 결과와 비교 하였을 때, 매우 유사한 경향을 보이는 것을 확인 할 수 있다. 이를 통해 실제 결빙증식에 축적율 분포가 미치는 영향이 큰 것을 확인하였다. TSR이 높아질수록 상대속도는 낮아지나, 유입속도에 따른 받음각이 작아지므로 에어포일의 앞전 주변으로 유동이 정체되는 것을 알 수 있다.
- 3-5의 결과를 통하여 TSR이 증가할수록 에어포일 앞전 부근에서의 압력계수의 분포가 집중되어 나타나며, LWC 또한 분포 영역이 앞전으로 집중되는 것을 알 수 있었다. 축적율 분포를 살펴본 결과 앞선 결과들과 유사하게 TSR이 높아질수록 축적율이 에어포일 앞전부근에 집중되어 나타나는 것을 확인할 수 있다. TSR 8, 16에서 급격한 축적율 변화가 나타나는데, 이는 에어포일의 형상, 속도, 받음각 등의 조건으로 인해 국부적으로 액적농도가 급격히 줄어드는 영역이 발생하기 때문이다.
- 풍력 블레이드의 결빙 전후의 공력특성 변화를 통하여 풍력 블레이드의 동력계수가 변화하는 것을 확인하였다. 특히 풍력터빈의 중심부에서 끝단으로 갈수록 결빙증식 정도가 더 커지게 된다.
후속연구
- 본 연구에서는 BEM을 적용하기 위한 2차원 구간을 5개로 선정하였다. 비교적 NERL의 시험값과 비슷한 경향을 보이나, 계산의 정확도를 높이기 위하여 더 많은 2차원 단면을 선정한 후 해석의 질을 높여야 할 것으로 판단되며, 2차원 및 3차원 해석의 차이를 확인하기 위해 3차원에 관한 해석을 추가적으로 수행할 예정이다. 최종적으로 결빙의 공력 영향성 최소화를 위해 풍력 블레이드용 방제빙 시스템 장치 해석 및 설계 기술에 관한 연구가 중요할 것으로 예상된다.
- 비교적 NERL의 시험값과 비슷한 경향을 보이나, 계산의 정확도를 높이기 위하여 더 많은 2차원 단면을 선정한 후 해석의 질을 높여야 할 것으로 판단되며, 2차원 및 3차원 해석의 차이를 확인하기 위해 3차원에 관한 해석을 추가적으로 수행할 예정이다. 최종적으로 결빙의 공력 영향성 최소화를 위해 풍력 블레이드용 방제빙 시스템 장치 해석 및 설계 기술에 관한 연구가 중요할 것으로 예상된다.
- 향후 Mono-disperse를 이용한 액적장 계산을 확장하여 Langmuir D 분포를 고려한 액적장 계산 및 Glaze Ice 형태의 결빙증식에 대한 계산이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 BEM을 적용하기 위한 2차원 구간을 5개로 선정하였다.
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