Há uma demanda crescente por fontes de energia renováveis no contexto do combate às mudanças climáticas, e a energia eólica desempenha papel fundamental na transição energética. Projetar grandes turbinas e otimizar parques eólicos depende da capacidade de modelar e simular a extração de energia do vento. Modelos atuadores têm sido amplamente usados para simular aerogeradores. Este trabalho investiga as capacidades do modelo de disco atuador (ADM) e do modelo de linha atuadora (ALM), usando simulações de dinâmica de fluidos computacional (CFD). O objetivo é entender a influência de parâmetros numéricos, validar os modelos e analisar seus resultados para turbinas offshore. O ADM pode fornecer previsões precisas de potência e empuxo, além da dinâmica geral do escoamento, porém seu comportamento axissimétrico não é capaz de reproduzir o escoamento próximo ao rotor. Por outro lado, o ALM pode capturar as estruturas turbulentas na região da esteira próxima com maior fidelidade, apesar de o passo de tempo ser consideravelmente menor devido à restrição CFLtip, que limita a ponta da pá a percorrer até uma célula da malha em um passo de tempo, amentando o custo computacional, ainda abaixo de modelos blade-resolved. Com simulações LES (large eddy simulations), foi encontrada uma concordância muito boa entre o ALM e a teoria já bem estabelecida de Blade Element Momentum (BEM) para um fator de espalhamento fixado em 2.5 vezes o espaçamento da malha. Uma malha mais grosseira superestima as forças especialmente perto da ponta da pá, portanto, uma correção de ponta da pá melhoraria as previsões de potência e empuxo neste caso. Foi mostrado que o refino da malha ao longe do rotor não tem impacto na previsão de potência e empuxo de uma única turbina. Em relação às turbinas em configuração tandem, a importância da turbulência na condição de entrada e espaçamento entre turbinas foi avaliada para ADM com simulações RANS (Reynolds-averaged NavierStokes) e para ALM com gerador de turbulência sintético para LES. Intensidades de turbulência mais altas levaram a recuperação de esteira mais rápida e aumentaram a previsão de potência da turbina a jusante, sem considerar consequências estruturais. O espaçamento maior entre as turbinas também melhora a energia da turbina a jusante, no entanto, fica limitado à área do site. Os níveis de turbulência mostraram impacto importante na recuperação da esteira do primeiro aerogerador, mas pouco significativo para o segundo, mostrando que variáveis turbulentas na entrada teriam pouco impacto em uma terceira fileira de aerogeradores em configuração 5D. Para uma turbina eólica de 15 MW, aumentar o espaçamento entre turbinas de 5D para 10D elevou a potência da turbina a jusante em 40%. Por fim, análises da esteira foram feitas, e o ALM foi capaz de prever velocidades assimétricas devido à presença de camada limite atmosférica (ABL) e o sentido de rotação das pás.

There is a growing demand for renewable energy sources in the context of climate change mitigation goals. Wind energy is playing a fundamental role in the energy transition, with a steep increase of new onshore and offshore installations during the past years. The ability to design larger wind turbines and optimized wind farms depends on the capacity to model and simulate the wind energy extraction process. Actuator models have been extensively used to simulate wind turbine rotors. The present work investigates the capabilities of the actuator disc model (ADM) and actuator line model (ALM) using computational fluid dynamics (CFD) simulations. The objective is to understand the influence of numerical parameters, validate the models, and analyze their results for offshore wind turbines. The work found that ADM can provide accurate power and thrust predictions and overall flow dynamics, but its axisymmetric behaviour cannot deal with the real flow close to the rotor. Instead, ALM can capture the turbulent structures in the near-wake region with higher fidelity, but the time-step needed is considerably smaller due to the CFLtip restriction, which limits the tip blade to travel less than one grid cell within a time step, increasing the computational cost, but still less than blade-resolved models. With large eddy simulations (LES), we found a very good agreement between ALM and the well consolidated Blade Element Momentum (BEM) theory for a smoothing parameter fixed at 2.5 times the grid spacing. Coarser grid mesh overestimates the forces notably near the blade tip, thus, a tip correction would improve power and thrust predictions in this case. It was shown that mesh refinement far from the rotor has no impact on the power and thrust prediction of a single turbine. Regarding turbines in tandem configuration, the importance of the inflow turbulence and turbine spacing was evaluated for ADM with Reynolds-averaged NavierStokes (RANS) simulations and for ALM using a synthetic turbulence generator for LES. Higher turbulence intensities lead to faster wake recovery and increased power prediction of the downstream turbine, without considering structural consequences. Larger turbine spacing also improves energy at downstream turbines, however, it is limited by the size of the site. The levels of turbulence showed an important impact on the wake recovery of the first wind turbine, but not very significant for the second one, which shows that inlet turbulent quantities would have little impact on a third row of turbines in a 5D configuration. For a 15 MW wind turbine, increasing the turbine spacing from 5D to 10D lead to an improvement of 40% of power prediction at the downstream turbine. Finally, several wake analyses were made to characterize its dynamics, and ALM was able to predict asymmetric velocities due to the atmospheric boundary layer (ABL) and rotational direction.