Selecting optimum location and type of wind turbines in Iceland

• Main Author: Kristbjörn Helgason 1979-
• Other Authors: Háskólinn í Reykjavík
• Format: Thesis
• Language: English
• Published: 2012
• Subjects: Ákvarðanaverkfræði; Orkuframleiðsla; Vindorka; School of Science and Engineering; Tækni- og verkfræðideild; Meistaraprófsritgerðir; Electric power production; Wind turbines; Mikla; Lönd; Verka; Iceland
• Online Access: http://hdl.handle.net/1946/12679

Í þessu verkefni er skoðuð möguleg hæfni 47 mismunandi gerða vindhverfla til raforkuframleiðslu á 48 ólíkum stöðum á Ísland og mælikvarðar reiknaðir fyrir hverja samsetningu af tegund og staðsetningu. Söguleg vindgögn eru greind með Weibull drefingu og sú greining notuð til að herma vind sem gefur dæmigert vind-ár á hverjum stað. Með því að láta þann vind verka á aflferil (e. power curve) hvers vindhverfils er smíðað líkan til að reikna þrjá mælikvarða á hæfni hvers hverfils á hverjum stað. Þessir mælikvarðar eru: vænt árs-orkuframleiðsla (mæld í GWh), nýtingarhlutfall (e. capacity factor, mældur í % af hámarksafli) og kostnaður á kílóvattstund framleiddrar orku (mældur í evru-sentum á kWh). Samtals eru 2256 ólíkar samsetningar af staðsetningu og vindhverfli bornar saman. Sú samsetning sem skilar lægstum kostnaði á kWh, af þeim möguleikum sem skoðaðir eru, er að nota vissa gerð 3MW vindhverfils við Garðskagavita. Að auki kemur Garðskagaviti best út við skoðun allra mælikvarðanna. Almennt sýna niðurstöður verkefnisins hátt nýtingarhlutfall og mikla orkufram- leiðslu fyrir margar staðsetninganna. Það ætti að benda til þess að Ísland henti vel til vindorkuframleiðslu miðað við önnur lönd. Hins vegar sýna útreikningar að framleiðslukostnaður á hverja kWh er enn of hár til að vin- dorka geti keppt við aðra orkugjafa á Íslandi, þar sem hann er í öllum tilvikum hærri en söluverð rafmagns hér á landi, m.v. forsendur kostnaðarútreinkninga. In this research study, 48 locations around Iceland are studied along with 47 different wind turbines to indicate the potentials of wind power extraction using every combination of location and turbine. The historical wind data from the locations are analyzed using the Weibull distribution and simulated to generate a representative year. Using the power curves of the 47 turbines, a model is constructed that calculates and com- pares three performance measurements for each turbine at each location. These measurements are: Expected annual energy output (in GWh), capac- ity factor (in % ...