Turbulence measurements with fixed and floating profiling wind lidar
Abstract
Knowledge about turbulence in the wind helps estimate and optimize the profitability of wind turbines. Light detection and ranging (lidar) is a cost-efficient, flexible, and accurate remote sensing technology for measuring wind velocities. Comparisons of mean wind data from lidar and in situ anemometry show good agreement, but estimates of turbulence such as turbulence velocity spectra and turbulence intensity deviate significantly.
In this thesis, we present methods to predict lidar-derived turbulence velocity spectra. For the case of a velocity–azimuth display (VAD) scanning continuous-wave wind lidar, we introduce a numerical model that filters a spectral tensor so the resulting spectra resemble those derived from lidar measurement data. For a Doppler beam swinging (DBS) pulsed wind lidar, we sample computer-generated turbulence data in a similar way to how a lidar measures real wind velocities. Averaging the results from many data series leads to comparable results between simulated and measured lidar spectra. With the help of the spectra, we then identify the causes of systematic deviations between lidar measurements and in situ anemometry. These are, first, spatial averaging along the measurement volumes and, second, cross-contamination between the three turbulence components, which we show has a strong influence on the shape of the spectra and the total variance of the measurement signal.
Two methods are presented to improve lidar measurements of the longitudinal and vertical components of turbulence. First, we describe the method of squeezing that reduces the cross-contamination effect and can be applied to DBS and VAD scanning lidar. The method successfully reduces the effective separation distances between the line-of-sight measurement locations involved in the wind vector reconstruction. Second, we present a two-beam method that removes the spatial averaging along the measurement cone of VAD scanning lidars by only using the two lidar beams that point into the upstream and downstream directions.
Floating lidar introduces additional challenges in accurately measuring turbulence, since the translational and rotational movement on water influences the measurement data. Using data collected on a VAD scanning lidar mounted on a floating buoy, we investigate the influence of motion in all six degrees of freedom on the wind measurements. We present a motion-compensation method that can correct for the motion-induced error on estimates of turbulence intensity, in cases when time series of motion data and line-of-sight velocities are available.
This thesis concludes that turbulence measurements with currently available profiling wind lidars deviate significantly from one-point measurements. The data processing methods proposed here can overcome some of the measurement errors and can be implemented with existing lidars without changes to their hardware. Turbulence measurements from motion-compensated floating lidars can have an accuracy similar to measurements from fixed lidars. Overall, more work is needed to decrease the remaining uncertainty. Sammendrag
Kunnskap om vindens turbulens er viktig for å bestemme og optimalisere lønnsomheten til vindmøller. Lidar (engelsk for light detection and ranging) er en kostnadseffektiv, fleksibel og nøyaktig teknologi for fjernmåling av vindhastigheter. Sammenligninger mellom målte middelhastigheter fra lidar og lokale vindmålinger viser godt samsvar. Karakteristiske verdier som turbulensspektra og turbulensintensitet, som gir informasjon om styrken til fluktuasjoner i vindhastigheten, skiller seg betydelig fra referansemålingene når det gjelder målinger med fjernmåling.
I denne avhandlingen presenterer vi metoder for å forutsi turbulensspektre basert på lidarmålinger. Når det gjelder målinger med kontinuerlige bølgelasere i VADmodus (engelsk for velocity–azimuth display) presenterer vi en numerisk modell som filtrerer en spektral tensor slik at de resulterende spektrene ligner dem i lidarmålingene. For målinger med pulserte lasere i DBS-modus (engelsk for Doppler beam swinging) forarbeider vi datamaskingenererte turbulensdata på samme måte som en ekte lidar-enhet måler vinden. Hvis resultatene er gjennomsnittet for mange dataserier, er de resulterende spektrene fra simulering og måling sammenlignbare. Vi bruker deretter spektrene for å identifisere årsakene til systematiske avvik mellom lidar-målinger og lokale vindstyrkemålinger. Årsakene er for det første gjennomsnittet av de romlig fordelte målte verdiene langs målevolumene, og for det andre kryssforurensningen mellom de tre turbulenskomponentene, som har en sterk innflytelse på spektrumsformen og målesignalets totale varians.
To metoder blir presentert for å forbedre lidemålingene av de longitudinale og vertikale turbulenskomponentene. Først beskriver vi klemmetoden, som reduserer kryssforurensning og kan brukes både i DBS-modus og i VAD-modus. Metoden reduserer de effektive avstandene mellom måleplassene for siktlinjer som er involvert i rekonstruksjonen av en vindvektor. Etterpå presenterer vi en to-stråle metode som forhindrer romlig gjennomsnitt langs målekjeglen i VAD-modus ved bare å bruke de to lidarstrålene som peker i og mot den midlere vindretningen.
Flytende lidar-enheter innebærer ytterligere utfordringer for nøyaktige turbulensmålinger fordi translasjonen og rotasjonen av måleenheten på vann påvirker dens måledata. Basert på data fra en flytende målebøye med en lidar-måleenhet som opereres i VAD-modus, undersøker vi påvirkning av bevegelse i alle seks frihetsgrader på vindmålingene. Vi presenterer en metode som kan kompensere for feilen forårsaket av bevegelsen på målinger av turbulensintensitet når tidsserier med bevegelsesdata og de radielle vindhastighetene målt langs strålens retning er tilgjengelige.
Denne avhandlingen konkluderer med at turbulensmålinger med de for øyeblikket tilgjengelige profilskapende lidarmåleinstrumentene avviker betydelig fra enkeltpunktsmålinger. Databehandlingsmetodene som er foreslått her kan forhindre noen av målefeilene og dessuten implementeres på eksisterende lidar-måleenheter uten endringer av maskinvare. Turbulensmålinger av bevegelseskompenserte flytende lidarenheter har en nøyaktighet som er sammenlignbar med den for en fast lidarenhet. Videre arbeid er nødvendig for å redusere den gjenværende unøyaktigheten. Zusammenfassung
Kenntnis über die Turbulenz des Windes hilft bei der Bestimmung und Optimierung der Rentabilität von Windenergieanlagen. Lidar (engl. für light detection and ranging) ist eine kosteneffiziente, flexible und genaue Technologie zur fernerkundlichen Messung von Windgeschwindigkeiten. Vergleiche zwischen gemessenen mittleren Windgeschwindigkeiten von Lidargeräten und lokalen Windmessungen zeigen gute Übereinstimmung. Kennwerte wie Turbulenzspektren und Turbulenzintensität, die Auskunft über die Stärke von Windgeschwindigkeitsschwankungen geben, weichen bei fernerkundlicher Messung jedoch signifikant von Referenzmessungen ab.
In dieser Dissertation präsentieren wir Methoden um auf Lidarmessungen basierende Turbulenzspektren vorherzusagen. Für den Fall von Messungen mit Dauerstrichlasern im VAD-Modus (engl. für velocity–azimuth display) stellen wir ein numerisches Modell vor, das einen spektralen Tensor so filtert, dass die resultierenden Spektren denen von Lidarmessungen ähneln. Für Messungen mit gepulsten Lasern im DBS-Modus (engl. für Doppler beam swinging) tasten wir computergenerierte Turbulenzdaten auf die gleiche Weise ab, wie ein reales Lidargerät den Wind misst. Wenn die Ergebnisse für viele Datenreihen gemittelt werden, sind die resultierenden Spektren aus Simulation und Messung miteinander vergleichbar. Mithilfe der Spektren identifizieren wir anschließend die Ursachen für systematische Abweichungen zwischen Lidarmessungen und lokalen Messungen derWindgeschwindigkeit. Die Ursachen sind, erstens, die Mittelung der räumlich verteilten Messwerte entlang der Messvolumina und, zweitens, die Kreuzkontamination zwischen den drei Turbulenzkomponenten, die einen starken Einfluss auf die Form der Spektren und die totale Varianz des Messsignals hat.
Zwei Methoden werden präsentiert, um Lidarmessungen der longitudinalen und vertikalen Turbulenzkomponenten zu verbessern. Zum einen beschreiben wir die Quetschmethode, die die Kreuzkontamination reduziert und sowohl im DBS-Modus als auch im VAD-Modus angewendet werden kann. Die Methode reduziert die effektiven Abstände zwischen den einzelnen Messpunkten entlang der Sichtlinien, die an der Rekonstruktion eines Windvektors beteiligt sind. Zum anderen präsentieren wir eine Zweistrahlmethode, die im VAD-Modus die räumliche Mittelung entlang des Messkonus verhindert, indem ausschließlich die zwei Lidarstrahlen genutzt werden, die in und gegen die mittlere Windrichtung zeigen.
Schwimmende Lidargeräte stellen zusätzliche Herausforderungen an genaue Turbulenzmessungen, da die Translation und Rotation des Messgeräts auf dem Wasser dessen Messdaten beeinflussen. Auf Grundlage von Daten einer schwimmenden Messboje mit einem im VAD-Modus betriebenen Lidarmessgerät, untersuchen wir den Einfluss von Bewegung in allen sechs Freiheitsgraden auf die Windmessungen. Wir präsentieren eine Methode, die den durch Bewegung verursachten Fehler auf Turbulenzintensitätsmessungen ausgleichen kann, wenn Zeitreihen von Bewegungsdaten und die entlang der Strahlrichtung gemessenen radialenWindgeschwindigkeiten verfügbar sind.
Diese Dissertation schlussfolgert, dass Turbulenzmessungen mit den zurzeit verfügbaren profilerzeugenden Lidarmessgeräten von Punktmessungen signifikant abweichen. Die hier vorgeschlagenen Datenverarbeitungsmethoden können manche der Messfehler verhindern und sind ohne Hardwareänderungen auf existierenden Lidarmessgeräten umsetzbar. Turbulenzmessungen von bewegungskompensierten schwimmenden Lidargeräten haben eine Genauigkeit, die mit der eines fixierten Lidargeräts vergleichbar ist. Weitere Arbeit ist nötig, um die verbleibende Ungenauigkeit zu reduzieren.
Has parts
Paper 1: Kelberlau, Felix; Mann, Jakob. Better turbulence spectra from velocity–azimuth display scanning wind lidar. Atmospheric Measurement Techniques 2019 ;Volum 12. s. 1871-1888 https://doi.org/10.5194/amt-12-1871-2019 This work is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 LicensePaper 2: Kelberlau, Felix; Mann, Jakob. Cross-contamination effect on turbulence spectra from Doppler beam swinging wind lidar. Wind Energy Science 2020 s. 519-541 https://doi.org/10.5194/wes-5-519-2020 This work is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 License
Paper 3: Kelberlau, Felix; Neshaug, Vegar; Lønseth, Lasse; Bracchi, Tania; Mann, Jakob. Taking the Motion out of Floating Lidar: Turbulence Intensity Estimates with a Continuous-Wave Wind Lidar. Remote Sensing 2020 ;Volum 12.(5) https://doi.org/10.3390/rs12050898 This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).