When more turbines are organised in a wind farm, the presence of wakes reduces the overall power production. One option to minimise this phenomenon is yaw steering, which uses intentional yaw misalignments of some turbines to deflect their wakes along a different path that maximises the total power production. This thesis expands on the work done by Carpentieri and Melissano, who developed SmartWind, a Matlab software that uses this technique to optimise wind farm power in real time. Real-time optimisation is preferred to compiling a look-up table because of the great number of possible combinations of wind direction and speed, which is further increased by the possible presence of temporarily deactivated turbines. This approach requires he employment of quick low-fidelity models to represent wake behaviour: in this thesis the model used by Carpentieri and Melissano (Bastankhah and Porté-Agel for wakes, Crespo and Hernández for turbulence increases) is replaced by a comprehensive model developed by Ishihara and Qian. Carpentieri and Melissano developed a custom optimisation method called «Sequential». In this thesis, a new algorithm called «Giano» is prepared, which manages to replicate the results of Sequential while being much faster, outperforming it. A 94% reduction of computational times has been observed, with the new algorithm taking only around 45.7 s to optimise a square farm with 225 turbines. The software is tested with two realistic wind farms: one with 80 turbines, the other with 91. The annual energy productions have been estimated to increase of 0.27% and 0.32% respectively, while optimising a single farm configuration required only between 2.8 and 3.2 seconds in both farms.
Quando si vanno a disporre più turbine in un parco eolico, la presenza di scie riduce la potenza prodotta totale. Un'opzione per mitigare questo fenomeno è il cosiddetto «yaw steering», che consiste nel disporre alcune turbine con un angolo di yaw intenzionalmente non nullo, in modo da deviare la loro scia lungo un percorso che massimizza la potenza prodotta totale. Questa tesi prosegue il lavoro svolto da Carpentieri e Melissano, che hanno sviluppato su Matlab il software SmartWind, che ricorre a questa tecnica per ottimizzare la potenza dell'impianto in tempo reale. Si preferisce l'ottimizzazione in tempo reale alla preparazione di una «look-up table» per via del gran numero di combinazioni di direzioni e velocità del vento, che aumenta ulteriormente a causa di eventuali turbine temporaneamente fuori uso. Per ricorrere a quest'approccio bisogna impiegare dei modelli a bassa fedeltà per rappresentare il comportamento delle scie: il modello utilizzato da Carpentieri e Melissano (Bastankhah e Porté-Agel per la scia, Crespo ed Hernández per gli aumenti di turbolenza) viene sostituito in questa tesi da un modello più inclusivo, sviulppato da Ishihara e Qian. Carpentieri e Melissano hanno sviluppato un apposito metodo d'ottimizzazione, chiamato «Sequential». In questa tesi viene messo a punto un nuovo algoritmo detto «Giano», che riesce a replicare i risultati di Sequential pur essendo molto più rapido, superandolo. Si osserva una riduzione del 94% dei tempi di calcolo, impiegando solamente 45.7 s per ottimizzare un parco eolico con 225 turbine. Si è provato ad applicare questa tecnica a due parchi eolici realistici: uno con 80 turbine, l'altro con 91. Si stima rispettivamente un aumento dello 0.27% e dello 0.32% per quanto riguarda la produzione elettrica annua, mentre occorrono solamente tra i 2.8 e i 3.2 secondi per ottimizzare una singola configurazione dell'impianto in entrambi i casi.
Real-time yaw steering optimisation of a wind farm
PANZERI, ROBERTO
2023/2024
Abstract
When more turbines are organised in a wind farm, the presence of wakes reduces the overall power production. One option to minimise this phenomenon is yaw steering, which uses intentional yaw misalignments of some turbines to deflect their wakes along a different path that maximises the total power production. This thesis expands on the work done by Carpentieri and Melissano, who developed SmartWind, a Matlab software that uses this technique to optimise wind farm power in real time. Real-time optimisation is preferred to compiling a look-up table because of the great number of possible combinations of wind direction and speed, which is further increased by the possible presence of temporarily deactivated turbines. This approach requires he employment of quick low-fidelity models to represent wake behaviour: in this thesis the model used by Carpentieri and Melissano (Bastankhah and Porté-Agel for wakes, Crespo and Hernández for turbulence increases) is replaced by a comprehensive model developed by Ishihara and Qian. Carpentieri and Melissano developed a custom optimisation method called «Sequential». In this thesis, a new algorithm called «Giano» is prepared, which manages to replicate the results of Sequential while being much faster, outperforming it. A 94% reduction of computational times has been observed, with the new algorithm taking only around 45.7 s to optimise a square farm with 225 turbines. The software is tested with two realistic wind farms: one with 80 turbines, the other with 91. The annual energy productions have been estimated to increase of 0.27% and 0.32% respectively, while optimising a single farm configuration required only between 2.8 and 3.2 seconds in both farms.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/10589/222869