Otimização do perfil NACA 4-dígitos assimétrico aplicada a uma turbina eólica vertical Darrieus para a geração descentralizada

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Data

2022-01-04

Autores

Poltronieri Junior, Adilson Gomes

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Editor

Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Resumo

A demanda energética vem crescendo nas últimas décadas atrelada aos novos meios de produção e ao crescimento econômico, sendo necessário o desenvolvimento e aprimoramento de novas fontes energéticas renováveis e sustentáveis, ao passo em que as fontes convencionais, como o petróleo e seus derivados, apresentam-se como recursos finitos e nocivos ao meio ambiente. Dessa forma, fontes alternativas como a energia eólica tornam-se cada vez mais atrativas, abrindo espaço para o desenvolvimento de novas tecnologias e para otimização dos equipamentos e recursos disponíveis. Neste contexto, este trabalho tem por objetivo contribuir para o desenvolvimento da tecnologia eólica do país, tendo foco nas turbinas eólicas de pequena escala para a geração de energia descentralizada. Para tanto, foi realizada a otimização do perfil NACA assimétrico 4-dígitos aplicada a uma turbina eólica vertical Darrieus por meio de simulações numéricas, avaliando-se a influência dos parâmetros do perfil NACA no coeficiente de potência (Cp) da turbina. Foi considerado um escoamento bidimensional, incompressível, turbulento e em regime transitório, sob a condição operacional de TSR igual a 2,63, submetendo os parâmetros que compõem os dígitos do perfil NACA ao processo de otimização indireta por superfície de resposta. Com a otimização, foi obtido o perfil ótimo NACA 1621, apresentando uma melhora no coeficiente de potência na ordem de 5,42% (comparado à referência NACA 0021). Através dos resultados obtidos, foi possível identificar alguns parâmetros necessários para o aumento da eficiência deste tipo de turbina, de modo que a geração de energia descentralizada seja mais viável e atrativa, favorecendo e incentivando a instalação de turbinas eólicas em aplicações urbanas e em regiões afastadas com distribuição de energia ineficiente, permitindo um melhor aproveitamento do vasto potencial eólico brasileiro.
The energy demand has been growing in recent decades with the new production means and economic growth, making necessary the development and improvement of new and sustainable energy resources, whereas conventional resources, such as oil and its derivatives, expose themselves as finite and harmful to the environment. Alternative resources such as wind energy are becoming increasingly attractive, making room for the development of new technologies and optimized equipment in these fields, so that energy production is supplied. Therefore, this paper aims to contribute to the development of the country's wind technology, focusing on small scale wind turbines for decentralized power generation. For this propose, the asymmetric 4-digit NACA profile applied to a Darrieus Vertical Wind Turbine was optimized by numerical simulation, evaluating the influence of NACA profile parameters on turbine power coefficient (Cp). It was considered a bidimensional, incompressible and turbulent flow in transitional regime, under the TSR operational conditions equal to 2.63, submitting NACA’s parameters for an indirect optimization by response surfaces. From optimization, the optmal NACA 1621 profile was obtained, with an improvement in power coefficient in the order of 5.42 % (compared to the NACA profile reference 0021). Through the results obtained, it was possible to identify some necessary parameters for increasing this turbine efficiency, so that the decentralized power generation becomes more viable and attractive, favoring and encouraging the wind turbine installation at residential level and at remote areas with inefficient energy distribution, enabling a better use of use the huge Brazilian’s wind potential.

Descrição

Palavras-chave

Energia eólica, Geração distribuída de energia elétrica, CFD, Otimização combinatória, Small scale wind turbine, Darrieus turbine, 4-digit NACA profile, Metamodeling techniques, Optimization, CFD, Decentralized generation

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