Low-Frequency Hydrodynamic Modeling of a 12 MW Semi-Submersible Wind Turbine

Abstract

INO WINDMOOR-plattformen er en semi-submersible konstruksjon for å støtte en 12 MW vindturbin. Dens naturlige frekvenser i bølge og tonehøyde er under frekvensene til typisk bølgeenergi, og store resonansbevegelser kan derfor ikke eksiteres av første ordens belastninger. Store bevegelser er kritiske for utformingen av fortøyningssystemet, og nøyaktige spådommer av bevegelsene kan bidra til å redusere kostnadene for vindkraft. En ny metode for bevegelsesforutsigelse er utviklet og testet, med hovedfokus på viskøse strømningseffekter.

En andre ordens potensielle strømningsanalyse blir utført for å forutsi eksitasjonskrefter ved differensfrekvensen til flere bølger ved bruk av en kvadratisk overføringsfunksjon. Første og andre ordens potensielle strømningskoeffisienter med en konstant verdi av kritisk demping, brukes til å forutsi de seks gradene av frihetsbevegelser til plattformen i bare bølgeforhold. De forutsagte bevegelsene sammenlignes med modelltestdata for monokromatiske, bi-kromatiske og uregelmessige bølger. Bølgefrekvensbevegelsene er godt forutsagt. Lavfrekvente overspenningsbevegelser er under-spådd i korte bølgehøyder og er forutsagt i store bølgehøyder. Avvikene tilskrives i stor grad mangel på nøyaktige viskøse effekter.

Når lavfrekvent resonans oppstår, kan bevegelser bli store, og viskøse strømningseffekter kan bli viktige. For de sannsynlige strømningene rundt den semi-submersiblen, er det spådd at de viskøse strømningseffektene best beskrives som en funksjon av KC-tallet. En beregningsvæskedynamikkstudie ble utført i OpenFOAM, inkludert monokromatiske og bi-kromatiske tvungne svingninger over en rekke KC-tall. En distribuert modell av plattformgeometrien ble brukt med vertikale inndelinger. Fra tidsserier av kreftene på hver divisjon ble tre koeffisienter ekstrahert: tilsatt masse, lineær strålingsdemping og kvadratisk viskøs demping. De potensielle strømningsbidragene ble trukket fra, og fjernet frekvensavhengigheten og etterlot bare viskøse korreksjonskoeffisienter. De resulterende funksjonene til KC-nummer ble testet ved å forutsi kreftene til de kombinerte oscillasjonstilfellene.

Korreksjonsfunksjonene ble implementert i tidsdomene bevegelses prediksjon modell. Funksjonene ble testet både med alle de tre viskøse korreksjonskoeffisientene inkludert, og med bare den kvadratiske dempningskoeffisienten inkludert. Den kvadratiske dempingsmodellen resulterte i de mest nøyaktige bevegelsesforutsigelsene. Det ble konkludert med at etterbehandling for tvangssvingninger er veldig følsom, og det er vanskelig å fjerne den potensielle strømningsfrekvensavhengigheten fra resultatene. Fordi viskøse endringer i potensielle strømningskoeffisienter er så koblet til frekvens, er det mer effektivt å forsømme disse for KC-tallbaserte funksjoner, og bare inkludere den kvadratiske komponenten. Etter analyse ble det gjort noen endringer i testprosedyren. Imidlertid ser det ut til at metoden for å legge til KC-tallbaserte viskøse korreksjoner, fra tvungen svingning CFD-simuleringer, kan tilby forbedrede lavfrekvente bevegelsesforutsigelser.

The INO WINDMOOR platform is a semi-submersible designed to support a 12 MW wind turbine. Its natural frequencies in surge and pitch are below the frequencies of typical wave energy, and thus large resonant motions cannot be excited by first order loads. Large motions are critical for the design of the mooring system, and accurate predictions of the motions can help reduce the cost of wind energy. A new method of motion prediction is developed and tested, with a key focus on viscous flow effects.

A second order potential flow analysis is performed to predict excitation forces at the difference frequency of multiple waves through the use of a quadratic transfer function. First and second order potential flow coefficients with a constant value of critical damping are used to predict the six degree of freedom motions of the platform in wave only conditions. The predicted motions are compared to model test data for mono-chromatic, bi-chromatic, and irregular waves. The wave frequency motions are well predicted. The low frequency surge motion is under-predicted in short wave heights and is over-predicted in large wave heights. The discrepancies are attributed largely to a lack of accurate viscous effects.

When low-frequency resonance occurs, motions can become large, and viscous flow effects can become important. For the probable flows around the semi-submersible, it is predicted that the viscous flow effects are best described as a function of KC number. A computational fluid dynamics study was performed in OpenFOAM, including mono-chromatic and bi-chromatic forced oscillations over a range of KC numbers. A distributed model of the platform geometry was used with vertical divisions. From time series of the forces on each division, three coefficients were extracted: added mass, linear radiation damping, and quadratic viscous damping. The potential flow contributions were subtracted, removing the frequency dependency and leaving only viscous correction coefficients. The resulting functions of KC number were tested by predicting the forces of the combined oscillation cases.

The correction functions were implemented in the time domain motion prediction model. The functions were tested both with all three viscous correction coefficients included, and with only the quadratic damping coefficient included. The quadratic damping only model resulted in the most accurate motion predictions. It was concluded that the post-processing for forced oscillations is very sensitive, and it is difficult to remove the potential flow frequency dependence from the results. Because viscous changes to potential flow coefficients are so linked to frequency, it is more effective to neglect these for the KC number based functions, and only include the quadratic component. After analysis some changes would be made to the test procedure. However, it appears that the method of adding KC number based viscous corrections, from forced oscillation CFD simulations, can offer improved low-frequency motion predictions.