Tilbake til søkeresultatene

ENERGIX-Stort program energi

CONWIND: Research on smart operation control technologies for offshore wind farms

Alternativ tittel: CONWIND: Forskning på smarte kontrollteknologier for havvindparker

Tildelt: kr 25,0 mill.

Lønnsomheten til en vindpark er påvirket av vindskyggene laget av turbinene. Vindskygger er bevegelige turbulente vindfelter med lavere gjennomsnittlig vindhastighet. Den økende størrelsen på turbinene til havs leder til større vindskygger, og styringen av disse (gjennom å styre turbinene) kan ha stor innflytelse på energiproduksjonen og på slitasjen på turbinene. Lønnsomheten til vindparken er også knyttet til gode produksjonsestimat eller produksjonsmål, som er lettere å oppnå gjennom smart og koordinert kontroll av turbinene. For å bedre eksisterende kontrollalgoritmer for turbiner trenger vi en rask og pålitelig prediksjon av innkommende vindfelt. Vi er spesielt interessert i korttidsprediksjon, som dekker tidsperioden fra 5 minutter og opp imot en time. Forbedringer i prediksjonen vil bli basert på bedre integrering av måledata i vindmodelleringen, samt gjennom maskinlæring. Her har arbeidet kommet godt igang, med data-assimilering av lidar vindmålinger inn i en regional værmodell. Det har også blitt utviklet en maskinlæringsmodell for korttidsprediksjon, som er trent og validert vha historiske vindmålinger fra FINO1. Neste steg er å oppnå effektive numeriske modeller som vil beregne bevegelsen til vindskyggene i vindparken og hvordan de vil påvirke turbinene. I kombinasjon med forbedret vindprediksjon kan vi lage en vindparkmodell som kan brukes av styresystemet. Vi vil bruke statistikk for å estimere usikre parametere, og både fysiske modeller og maskinlæringsteknikker vil bli analysert. Målet for styringssystemet er å redusere kreftene turbinene blir utsatt for og fordele slitasjen, samtidig som en opprettholder eller øker energiproduksjonen i henhold til hva som er mulig eller ønsket leveranse på distribusjonsnettet. Basert på vindparkmodellen og innkommende data vil styringssystemet sende de nødvendige beskjedene til alle turbinene i parken. Prosjektet vil etterprøve de oppnådde resultatene gjennom testing i vindparker eller på laboratorienivå i Kina eller Norge, eller gjennom numerisk validering der dette er aktuelt. En første iterasjon av scenarier vi ønsker å teste algoritmene på er definert, og vil rafinneres videre i prosjektet.

-

Offshore wind is still lagging behind onshore wind when it comes to investments, though the potential is huge. In recent years, costs have been driven down, outpacing expectations, due principally to the rapid increase in turbine size. The increased size also leads to increased wakes behind the turbines, which are turbulent wind fields with decreased average wind speed. The wakes are not static, and lead to more fatigue loads on the turbine blades as well as a loss in energy production in the turbines hit by the wakes. The levelized cost of energy (LCOE), which is the break-even cost to produce energy, can decrease either by diminishing costs or by increasing the energy production. With an intelligent control system it is possible to work on both these options: one may optimize the energy production when the electricity price is high, and one may steer the wakes of the wind turbines in such a way that their impact on the next turbine is less damaging and thus reducing maintenance costs. The primary objective of the project is therefore to reduce the operating costs and increase the energy production of offshore wind farms through development of advanced control algorithms. Amongst the challenges is to obtain fast and accurate predictions of the wind field in the wind farm, wakes included, to provide the input for the controller. The controller itself must be capable of balancing various demands and take into account the various model uncertainties. To obtain a control system that increases the profitability of offshore wind farms by more than 2% will make a great impact on the profitability of offshore wind farms.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Budsjettformål:

ENERGIX-Stort program energi