Combined optimization of layout and sector management of off-shore wind farms

This study proposes a novel algorithm for optimizing off-shore wind farm (WFs) layout and sector management. Optimizing a wind farm (WF) is described as maximizing and/or minimizing a single objective or multiple objectives while fulfilling specific constraints. Mostly this task is not trivial and takes significant computational time. The paper aims to confirm the method's feasibility by investigating the results obtained in some simple applications. Optimizing the WF sector management could ease wind turbines' generated wake (WTs). Consequently, it can diminish wake's detrimental effects, like fatigue load. This leads to declining expenditures, such as replacement and O&M costs in the WF. While optimizing the layout in a WF could improve its energy production. During the research, an initial control strategy is defined for the chosen WF, then it will be improved using the formulated sector management algorithm individually. After that, the layout optimization strategy will be analyzed solely by introducing an initial layout for the WF(this layout could be defined by expert guess or randomly). Then, it would be improved iteratively by implementing an adaptive random search algorithm in the feasible area of optimization. Finally, after validating the two strategies and their effectiveness, they will be integrated to define a unique strategy for accomplishing both purposes concurrently. The chosen WF case to assess the algorithms is Horsnrev1, which is an off-shore WF. Therefore by implementing the final optimization technique(combined optimization), the cost of energy production (CoE) will be decreased since, on the hand, WF’s expenditure will experience some decrease. On the other hand, annual energy production (AEP) could increase also. Therefore CoE, which is proportional to cost over energy production, will reduce.

Questo studio propone un nuovo algoritmo per ottimizzare il layout dei parchi eolici offshore (WF) e la gestione del settore. L'ottimizzazione di un parco eolico (WF) è descritta come la massimizzazione e/o la riduzione al minimo di uno o più obiettivi pur soddisfacendo vincoli specifici. Per lo più questo compito non è banale e richiede molto tempo di calcolo. Il lavoro si propone di confermare la fattibilità del metodo indagando i risultati ottenuti in alcune semplici applicazioni. L'ottimizzazione della gestione del settore WF potrebbe facilitare la scia generata dalle turbine eoliche (WT). Di conseguenza, può diminuire gli effetti dannosi della scia, come il carico di fatica. Ciò porta a un calo delle spese, come la sostituzione e i costi di O&M nella WF. Mentre l'ottimizzazione del layout in un WF potrebbe migliorarne la produzione di energia. Durante la ricerca viene definita una prima strategia di controllo per il WF prescelto, poi verrà migliorata utilizzando singolarmente l'algoritmo di gestione del settore formulato. Successivamente, la strategia di ottimizzazione del layout verrà analizzata esclusivamente introducendo un layout iniziale per il WF (questo layout potrebbe essere definito da esperti o casualmente). Quindi, sarebbe migliorato in modo iterativo implementando un algoritmo di ricerca casuale adattivo nell'area fattibile dell'ottimizzazione. Infine, dopo aver convalidato le due strategie e la loro efficacia, verranno integrate per definire una strategia unica per realizzare entrambi gli scopi contemporaneamente. Il caso WF scelto per valutare gli algoritmi è Horsnrev1, che è un WF offshore. Pertanto, implementando la tecnica di ottimizzazione finale (ottimizzazione combinata), il costo di produzione di energia (CoE) sarà ridotto poiché, d'altra parte, la spesa di WF subirà una certa diminuzione. D'altra parte, anche la produzione annuale di energia (AEP) potrebbe aumentare. Pertanto il CoE, che è proporzionale al costo rispetto alla produzione di energia, si ridurrà.