Grouping turbines in wind farms has risen new challenges in the control algorithms to maximize power production. In particular, yaw steering is a control scheme in which turbines use yaw misalignment to steer their wakes away from downstream turbines and achieve a power gain. Typically, this control is simulated by models that produce a yaw schedule look-up table (LUT) for wind farm parameters like wind speed and direction. However, it is common in wind plants for one or more turbines to be non-operative at any given time. As a result, the flow field is altered and the number of optimal yaw angles to be precomputed hugely increases. Thus, it is necessary to adopt real-time yaw optimization. In this thesis, we have developed a computationally efficient software, SmartWind, able to achieve this result. As a first step, a steady-state simulation algorithm is designed to reproduce the flow field and power output of any wind farm by adopting the Bastankhah Porte-Agél Gaussian wake model. This algorithm is proved to be computationally efficient, being able to simulate a 100 turbines wind farm in less than 0.2 seconds. Next, three different optimization algorithms (SQP, GA and Sequential Optimizer) are considered to determine the best yaw angles at which to operate the turbines. Their performance is evaluated in terms of optimized power and computational time. Among the three, Sequential Optimizer, a deterministic and gradient-free algorithm proposed by this thesis, outperforms the others. Then, this optimization method is further refined considering only coarse discrete yaw angles as opposed to the typical strategies that define yaw angles with fine discretization or as continuous. Indeed, real turbine uncertainties do not require such yaw precision. In the end, we show that the 5° step yaw angle Sequential Optimizer is the most convenient choice as an optimization algorithm. If applied to a real 70 MW wind farm, it is capable to increase the AEP of 0.7% with a computational time always below 7 seconds.
Il raggruppamento delle turbine in parchi eolici ha sollevato nuove sfide nell'ambito degli algoritmi di controllo per la massimizzazione della potenza. In particolare, lo yaw steering è uno schema di controllo in cui le turbine sfruttano il disallineamento dell'angolo di yaw per deviare le loro scie dalle turbine a valle e ottenere un guadagno di potenza. Di solito, questo controllo viene simulato tramite modelli che producono una tabella LUT (Look-Up Table) di angoli di yaw ottimali corrispondenti a diversi parametri del parco eolico, come la velocità e la direzione del vento. Tuttavia, negli impianti eolici è comune che una o più turbine non siano operative in un dato momento. Di conseguenza, il campo di flusso viene alterato e il numero di angoli di yaw ottimali da precompilare aumenta enormemente. Pertanto, è necessario ricorrere ad un'ottimizzazione dell'angolo di yaw in tempo reale. In questa tesi è stato sviluppato un software in grado di raggiungere questo risultato in modo efficiente dal punto di vista computazionale: SmartWind. Inizialmente, è stato creato un algoritmo di simulazione stazionario in grado di riprodurre il campo di flusso e calcolare la potenza di un parco eolico, adottando il modello di scia gaussiana di Bastankhah Porte-Agél. Questo algoritmo si è dimostrato molto efficiente dal punto di vista computazionale, riuscendo a simulare un parco eolico di 100 turbine in meno di 0,2 secondi. Successivamente, sono stati presi in considerazione tre diversi algoritmi di ottimizzazione (SQP, GA e Sequential Optimizer) per determinare gli angoli di yaw ottimali con cui far funzionare le turbine. Le loro prestazioni sono state valutate sia in termini di potenza ottimizzata che di tempo di calcolo. Tra i tre, il Sequential Optimizer, un algoritmo deterministico e gradient-free, riesce ad ottenere prestazioni superiori agli altri. Successivamente, questo metodo di ottimizzazione è stato ulteriormente perfezionato considerando solo gli angoli di yaw a discretizzazione grossolana, in contrasto con le strategie tradizionali che definiscono gli yaw con discretizzazione fine o continui. Infatti, le reali incertezze della turbina non permettono una tale precisione nell'angolo di yaw. Alla fine, viene dimostrato come il Sequential Optimizer con angolo di yaw di 5° costituisca la scelta più conveniente come algoritmo di ottimizzazione. Applicato a un parco eolico reale da 70 MW, è in grado di aumentare l'AEP dello 0.7% con un tempo di calcolo sempre inferiore a 7 secondi.
Real-time optimization of wind farm power through yaw steering control
Melissano, Francesco;CARPENTIERI, ELENA
2021/2022
Abstract
Grouping turbines in wind farms has risen new challenges in the control algorithms to maximize power production. In particular, yaw steering is a control scheme in which turbines use yaw misalignment to steer their wakes away from downstream turbines and achieve a power gain. Typically, this control is simulated by models that produce a yaw schedule look-up table (LUT) for wind farm parameters like wind speed and direction. However, it is common in wind plants for one or more turbines to be non-operative at any given time. As a result, the flow field is altered and the number of optimal yaw angles to be precomputed hugely increases. Thus, it is necessary to adopt real-time yaw optimization. In this thesis, we have developed a computationally efficient software, SmartWind, able to achieve this result. As a first step, a steady-state simulation algorithm is designed to reproduce the flow field and power output of any wind farm by adopting the Bastankhah Porte-Agél Gaussian wake model. This algorithm is proved to be computationally efficient, being able to simulate a 100 turbines wind farm in less than 0.2 seconds. Next, three different optimization algorithms (SQP, GA and Sequential Optimizer) are considered to determine the best yaw angles at which to operate the turbines. Their performance is evaluated in terms of optimized power and computational time. Among the three, Sequential Optimizer, a deterministic and gradient-free algorithm proposed by this thesis, outperforms the others. Then, this optimization method is further refined considering only coarse discrete yaw angles as opposed to the typical strategies that define yaw angles with fine discretization or as continuous. Indeed, real turbine uncertainties do not require such yaw precision. In the end, we show that the 5° step yaw angle Sequential Optimizer is the most convenient choice as an optimization algorithm. If applied to a real 70 MW wind farm, it is capable to increase the AEP of 0.7% with a computational time always below 7 seconds.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/10589/207197