Combining yaw redirection and static axial induction in an ultimate-load-constrained wind farm control

While designing the layout of a wind farm, engineers pay close attention to minimizing the time the generators spend in the wake of others. This is an almost inevitable occurrence and becomes very relevant when dealing with dense wind farms. Under these conditions, only a fraction of the potential power is produced, sparking interest in finding a solution to this problem. The solution is wind farm control and is a collection of techniques operated by the farm control system that aims at maximizing power production. Reaching this goal often requires giving up on operating all the turbines at their maximum power configuration and looking at the farm as a whole. The most popular strategy is called wake steering, and consists of steering the most forward turbine, moving the wake away from the back one. In this case, the steered turbine is performing at a lower power, improving the overall energy production. The downside of this technique is that the controlled machine may experience higher loads than the designed ones. Another viable technique is the axial induction factor control, this strategy works by operating the upstream turbine at a lower power than what it is capable of, this leads to a more energetic flow and better performance from the rest of the machines. While this technique does not lead to large improvements in terms of power production it is notable because the turbines operating at a lower axial induction factor also experience less structural loads. Studies have shown that by coupling wake steering with axial induction control, it is possible to reduce the loads when yawing to the point of getting back in the allowable load envelope for the turbine. This thesis aims to evaluate if the coupling of yaw redirection and derating can improve the overall power production of the farm while not exceeding the rated loads. The optimization has been carried out in many different conditions in terms of offset, the direction of the wind, turbulence intensity, and wind speed. While this control strategy has different performances in different conditions, there is always an increase in power production that goes from 1.5% at worst to 18% at best.

Durante il processo di design di un parco eolico si presta molta attenzione alla minimizzazione del tempo che i generatori spenderanno in scia l’uno degli altri. Questo è inevitabile e può essere molto rilevante all’interno di siti densamente popolati. In queste condizioni solo una frazione dell’energia producibile viene raccolta catturando così un grande interesse nella soluzione di questo problema. La soluzione è il sistema di controllo di parco eolico, ed è una collezione di tecniche messe in atto dal controllore che massimizzano la produzione energetica. Il raggiungimento di questo obiettivo richiede l’abbandono del funzionamento di ogni macchina nella configurazione di massima potenza per guardare al parco nel suo complesso. La strategia più usata è quella di deflessione della scia che consiste nella rotazione della prima turbina spostando la scia il più lontano possibile dalla turbina sottovento. In questo caso la turbina che viene ruotata produce meno ma la produzione complessiva cresce. L’aspetto negativo di questa tecnica è che si possono generare carichi superiori di quelli di progetto. Un’altra valida tecnica è il controllo del fattore di induzione assiale, questa strategia prevede il funzionamento della turbina frontale ad una potenza minore della massima, portando ad una scia più energetica più performance delle altre macchine. Anche se l’incremento di potenza di questa strategia non è notevole, riduce notevolmente i carichi strutturali. Da studi precedenti è emerso che l’accoppiamento delle tecniche di deviazione della scia e controllo di induzione assiale permette di ruotare la macchina con carichi pari o inferiori al funzionamento nominale. Questa tesi mira a valutare se questa combinazione possa migliorare le prestazioni del parco eolico senza sovraccaricare le macchine. L’ottimizzazione è stata effettuata per molte diverse combinazioni di velocità del vento, distanza fra le turbine, direzione del vento ed intensità di turbolenza. Benché questa strategia porti a differenti risultati in diverse condizioni, quando entra in azione si registra come minimo un incremento dell’1.5% e al massimo un incremento del 18%.