수치해석 활용 대용량 풍력발전시스템 유지보수 시 타워 및 블레이드 후류에 따른 드론 블레이드 간섭 연구

Numerical Investigation of Large-capacity Wind Turbine Wake Impact on Drone system during Maintenance

Abstract

The aim of this study is to develop guidelines for predicting interference between drones and wakes during non-destructive blade inspections in wind power systems. The wake generated by wind towers and blades can affect the stability of drone flights, necessitating the establishment of guidelines to ensure safe and efficient inspections. In order to predict the interference between drones and blades, environmental variables must be considered, including quantification of turbulence intensity in the wake generated by the tower and blades, as well as determining the appropriate distance between the drone and the tower/blades for flight stability. To achieve this, computational fluid dynamics (CFD) analysis was performed using cross-sectional geometries corresponding to the main wind turbine blade and tower span locations. Based on the CFD analysis results, a safe flight path for drones is proposed, which minimizes the risk of collision and interference with towers and blades during maintenance operations of wind power systems. Implementation of the proposed guidelines is expected to enhance the safety and efficiency of maintenance work.

기호설명

T_i : 난류강도

k : 난류운동에너지 [m²/s²]

u^'2_x : x 방향 속도변동성분 [m²/s²]

u^'2_y : y 방향 속도변동성분 [m²/s²]

u^'2_z : z 방향 속도변동성분 [m²/s²]

1. 서론

풍력발전시스템 블레이드는 시간이 지남에 따라 마모되거나 손상될 수 있다. 따라서 풍력발전시스템의 안정적인 운영과 성능 유지를 위해서는 정기적인 블레이드 검사와 유지보수가 필수적이다.

이에 대하여 최근 드론 기술의 발전 및 풍력발전시스템 유지보수에서 드론 활용 시 작업 안전성 및 효율성 향상, 비용 절감 등 다양한 이점으로 드론을 활용한 풍력발전시스템 블레이드 비파괴 검사가 증가하는 추세이다.[1] 이때 타워 및 블레이드에서 발생하는 후류는 드론 비행 안정성에 영향을 줄 수 있다. 이와 관련하여 풍속 또는 풍향에 따른 드론 스케쥴링, 풍속에 따른 드론의 기울기 및 진동과 같은 드론 내풍성에 대한 연구를 통하여 드론의 안정적인 운용에 대한 선행연구가 진행되었다.[2, 3, 4, 5] 따라서 드론과 후류의 간섭을 예측하고 이에 따른 가이드라인을 개발할 필요가 있다. 드론과 후류의 간섭을 예측하기 위해서는 다음과 같은 환경변수를 고려할 필요가 있다. 타워 및 블레이드에서 발생하는 후류 난류 강도의 정량화 및 드론과 타워/블레이드 사이의 비행 안정성을 위한 적정 거리 등을 고려해야 한다.

본 연구는 드론을 활용한 풍력발전시스템의 유지보수 작업 중에 타워 및 블레이드와의 충돌 및 간섭을 최소화하여 드론 비행에 안정성을 확보하기 위한 후류의 예측을 진행하였다. 이를 위해 풍력발전기 블레이드 및 타워 스팬 방향 위치에 해당하는 2D 단면 형상을 활용하여 CFD(Computational Fluid Dynamics) 해석을 수행하였다.[6, 7] CFD 해석결과를 기반으로 풍력발전시스템 타워 및 블레이드의 후류특성을 파악하였으며, 드론에 미치는 간섭을 예측함으로 안전한 비행 영역을 파악하였다.

2. 수치해석 방법론

2.1 해석모델링 및 해석변수

풍력발전시스템의 타워 및 블레이드에 의한 후류 해석은 Unison 113 풍력발전시스템의 페더링 상태에서 진행하였다. 이에 대한 전체 모델링은 Fig. 1에 도시하였다. 드론의 풍력발전시스템 검사는 블레이드의 루트에서 팁까지 이루어진다. 따라서 블레이드 스팬 방향 위치에 따른 후류의 특성을 파악하고자 스팬 방향 위치에 따른 변수 3가지, 풍향에 대한 변수 6가지, 풍속에 대한 변수 2가지를 고려하였다. 총 36가지의 Case에 대한 후류를 ANSYS CFX를 이용하여 분석하였으며 각 Case에 관한 정보는 Table 1에 정리하였다. 해석에 사용한 스팬 방향 위치 25 % 2D 단면 domain을 Fig. 2에 나타내었으며 Radial 방향으로 6등분하여 풍향에 대한 모델링을 진행하였다.

Fig. 1 Unison 113 Feathering Status

Table 1 Description of CFD analysis case

Fig. 2 Schematics of 2D domain

2.2 경계조건

해석에 사용된 블레이드 및 타워의 2D 단면의 도메인과 경계조건을 Fig. 3 과 Table 2에 나타내었다. 난류 모델은 SST모델을 사용했으며 격자는 정렬격자로 구성하였다. 이에 따라 y+는 5미만으로 격자를 생성하였다.

Fig. 3 Schematics of Blade and Tower 2D domain according to Spanwise Position

Table 2 Boundary condition

2.3 격자 민감도 분석

전산해석 결과의 신뢰도를 높이기 위해 스팬 방향위치 25 %, Inlet velocity 7 m/s, Wind direction 0 °의 Case에서 최대 난류강도를 분석하였고 이에 대한 결과를 Fig. 4에 나타내었다. 격자수가 100만개 이상일 경우 최대 난류강도 차이의 값이 1 % 미만을 보이며 격자 개수에 따른 영향이 줄어들어 민감도 분석이 완료되었다고 판단하였다. 따라서 본 연구에서는 100만개의 격자수를 기준으로 전산유체해석에 필요한 도메인을 구성하였으며, 이에 따른 격자계를 Fig. 5에 나타내었다.

Fig. 4 Mesh sensitivity analysis according to max turbulence intensity

Fig. 5 Computational grid system

3. 수치해석 결과

3.1 난류강도

드론이나 항공기와 같은 시스템에서 난류강도는 비행의 안정성과 효율성에 영향을 미치는 중요한 변수이다.[8] 따라서 블레이드 및 타워에 의한 후류의 특성을 파악하고자, 블레이드 및 타워 2D 단면 전산해석 결과를 바탕으로 스팬 바향 위치 25 %에 해당하는 저풍속 1 m/s와 고풍속 7 m/s에서의 풍향 별 난류강도 및 유선을 Fig. 6에 도시하였다. 또한 스팬 방향 위치 50 %에 해당하는 저풍속 1 m/s와 고풍속 7 m/s에서의 풍향별 난류강도 및 유선을 Fig. 7에, 스팬 방향 위치 75 %에 해당하는 저풍속 1 m/s와 고풍속 7 m/s에서의 풍향별 난류강도 및 유선을 Fig. 8에 도시하였다.

Fig. 6 Turbulence intensity and Limiting streamline at Spanwise Position 25%

Fig. 7 Turbulence intensity and Limiting streamline at Spanwise Position 50%

Fig. 8 Turbulence intensity and Limiting streamline at Spanwise Position 75%

이때 난류강도는 식 (1)과 같이 표현할 수 있다.[9]

\(\begin{align}T_{i}=\frac{u^{\prime}}{U}=\frac{\sqrt{\frac{1}{3}\left(u_{x}^{\prime 2}+u_{y}^{\prime 2}+u_{z}^{\prime 2}\right)}}{V_{i n}}=\frac{\sqrt{\frac{2}{3} k}}{V_{i n}}\end{align}\)       (1)

u^'2_x, u^'2_y, u^'2_z은 x방향, y방향, z방향의 속도변동 성분을 나타내며 난류운동에너지인 k로 표현 가능하다. U는 레이놀즈 평균속도로 이는 대표 풍속이며 경계조건인 유입 속도로 계산하였다.

분석 결과 블레이드 및 타워에 의해 유동박리 현상이 발생하여 난류가 형성됨을 확인하였다. 또한 스팬방향 위치가 증가함에 따라 블레이드 코드 길이는 감소하며 타워의 직경은 증가한다. 이는 스팬 방향 위치가 증가함에 따라 블레이드에 의해 형성되는 후류의 범위가 증가하며, 타워에 의해 형성되는 후류의 범위가 감소함을 확인할 수 있다.

블레이드 및 타워 2D 단면의 전산유체해석 결과를 바탕으로 스팬 방향 위치 25 %의 최대 난류강도 및 좌표를 Table 3에 나타내었다. 스팬 방향 위치 50 % 의 최대 난류강도 및 좌표는 Table 4에, 스팬 방향 위치 75 %의 최대 난류강도 및 좌표를 Table 5에 나타내었다. 좌표는 타워 중앙을 원점으로 설정하였다. 스팬 방향 위치 25 %, 고풍속 7 m/s에서의 난류강도를 3차원으로 Fig. 9에 나타내었으며, 스팬 방향 위치 50%, 고풍속 7 m/s에서의 난류강도를 3차원으로 Fig. 10에, 스팬 방향 위치 75 %, 고풍속 7 m/s에서의 난류강도를 3차원으로 Fig. 11에 나타내었다.

Table 3 Spanwise 25% Max Turbulence intensity

Table 4 Spanwise 50% Max Turbulence intensity

Table 5 Spanwise 75% Max Turbulence intensity

Fig. 9 Spanwise 25 % 3D Turbulence intensity

Fig. 10 Spanwise 50 % 3D Turbulence intensity

Fig. 11 Spanwise 75 % 3D Turbulence intensity

풍향 0 °, 180 °의 경우 유동박리가 타워에 의하여 지배적으로 발생하였다. 이 경우 유동박리가 크게 발달하지 않았으며 이로 인해 최대 난류강도가 다른 풍향과 비교 시 상대적으로 작음을 확인하였다. 풍향 60 °, 120 °, 240 °, 300 °의 경우 유동박리가 블레이드에 의하여 지배적으로 발생하였다. 이때 풍향 120 °, 240 °의 경우 유동박리가 가장 크게 발생하는 구조로 최대 난류강도가 다른 풍향과 비교 시 상대적으로 큼을 확인하였다. 또한 난류강도는 무차원화된 값이므로 속도에 따라 난류강도의 차이는 크게 발생하지 않음을 확인하였다.

3.2 드론 운용 지수 (Drone operating index)

후류에 의한 간섭을 최소화하며 드론의 안전한 운용을 위하여 난류 강도 계산에 활용되는 난류 속도 변동의 평균제곱근을 Drone operating index의 변수로 나타내었다. 이는 다음 식 (2)로 표현할 수 있다.

\(\begin{align}D_{o i}=u^{\prime}=\sqrt{\frac{2}{3} k}\end{align}\)       (2)

D_oi값은 유체 내에서 일어나는 속도 변동을 의미하며, 난류의 세기와 불규칙성을 파악할 수 있다. 따라서 동일 풍속에서의 D_oi값이 커짐에 따라 후류가 드론에 미치는 간섭이 커지므로 드론의 안전 비행 영역 예측이 가능하다.

블레이드 및 타워 2D 단면 전산해석 결과를 바탕으로 스팬 방향 위치 25 %에 해당하는 저풍속 3 m/s, 기준풍속 5 m/s, 고풍속 7 m/s에서의 풍향 별 D_oi컨투어를 Fig. 12에 도시하였다. 또한 스팬 방향 위치 50 %에 해당하는 저풍속 3 m/s, 기준풍속 5 m/s, 고풍속 7 m/s에서의 풍향 별 D_oi컨투어를 Fig. 13에, 스팬 방향 위치 75 % 에 해당하는 저풍속 3 m/s, 기준풍속 5 m/s, 고풍속 7 m/s에서의 풍향 별 D_oi컨투어를 Fig. 14에도시하였다.

Fig. 12 Drone operating index at Spanwise Position 25%

Fig. 13 Drone operating index at Spanwise position 50%

Fig. 14 Drone operating index at Spanwise Position 75%

3.3 드론 운용 지수 (Drone operating index) discussion

3.2 절의 수치해석 결과에 대한 분석을 수행하였다. 드론의 외풍 환경 비행 안전성 평가 및 정밀 시뮬레이션[10]에 따르면 2 kg 드론 기준 허용 가능한 최대 풍속은 6 m/s이며, IEC 61400 Wind Class에 따르면 최대 난류 강도는 18 %이다. 이에 따라 산출된 Drone operating index 값은 1.08이며 이에 따라 D_oi값이 1이하일 경우 드론의 안전 비행 영역으로 판단하였다.

풍속이 증가함에 따라 D_oi값이 1 이상으로 계산된 영역은 증가하였다. 이를 통하여 풍속이 증가함에 따라 드론의 안전 비행 영역이 감소함을 확인하였다. 스팬 방향 위치가 증가함에 따라 블레이드 코드 길이는 감소하며 타워의 직경은 증가한다. 이는 난류강도와 동일하게 블레이드에 의해 지배적으로 후류가 발생하는 풍향 60°, 120°, 240°, 300°의 경우 스팬 방향 위치가 증가함에 따라 블레이드에 의해 발생하는 드론의 위험 비행 영역이 감소함을 확인하였다. 또한 타워에 의해 지배적으로 후류가 발생하는 풍향 0 °, 180 °의 경우 스팬 방향 위치가 증가함에 따라 타워에 의해 발생하는 드론의 안전 비행 영역이 감소함을 확인하였다.

4. 결론

본 연구에서는 Unison 113 풍력발전시스템 블레이드 및 타워 스팬 방향 위치에 해당하는 2D 단면 대상으로 전산유체해석을 수행하였다. 또한 드론 비행 안정성에 영향을 최소화하여 안전한 운용을 위한 Drone operating index를 통해 후류로 인하여 드론의 안전한 비행에 간섭할 수 있는 영역을 예측하였다.

1. 풍향 0 °, 180 °의 경우 유동박리가 타워에 의하여 지배적으로 발생하며, 풍향 60 °, 120 °, 240 °, 300 °의 경우 유동박리가 블레이드에 의하여 지배적으로 발생하였다.

2. 풍향 120 °, 240 °의 경우 유동박리가 가장 크게 발생하는 구조로 최대 난류강도가 다른 풍향과 비교 시 상대적으로 큼을 확인하였다.

3. 타워에 의해 지배적으로 후류가 발생하는 풍향 0°, 180 °의 경우 스팬 방향 위치가 증가함에 따라 D_oi값이 1 이상으로 산출된 드론 비행 위험영역이 증가함을 확인하였다.

4. 블레이드에 의해 지배적으로 후류가 발생하는 풍향 60 °, 120 °, 240 °, 300 °의 경우 스팬 방향 위치가 증가함에 따라 D_oi값이 1 이상으로 산출된 드론 비행 위험영역이 감소함을 확인하였다.

후기

본 연구는 2020년도 산업통상자원부의 재원으로 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구 과제(No. 20203020020030)입니다.

본 연구는 2023년도 정부(산업통상자원부)의 재원으로 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임(P0020612, 2023년 산업혁신인재성장지원사업)