Wind energy production is a section that became bigger and bigger thanks to the interests in nding new ways to produce energy that do not involve fossil fuels because of environment concerns, because of their costs and because of their limited amount. Even though wind energy was exploited also in the past, for example in wind mills, it is with wind turbines that all the problems a ecting these systems started to be taken into account and to be studied deeply. Rising sizes, exible materials used, aerodynamics, unfriendly environments, wind variability are some of the challenges to face in order to improve e ciency and extend the life and reliability of these systems. It is in this wide and various context that wind prediction models are needed to understand and to know in advance, in a wind farm, how wind will change and which e ects it will have on a turbine and the following ones. In this work an approach to forecast the wind at downwind positions, using upwind turbines as sensors, is proposed. The work is based on real data from Thanet Wind Farm provided by Vestas Society. The models found are relevant only for the sequences taken into account but they show the possibility to exploit existing turbines as wind sensors and open the way for further development of this work. This argument appear to be (to my knowledge) new, since in literature almost no references were found.

Il settore dell'energia eolica è diventato sempre più grande grazie all'interesse a trovare nuovi modi di produrre energia che fossero svincolati dai combustibili fossili a causa di problemi ambientali, del costo delle materie prime e per la loro limitatezza. Sebbene l'energia eolica è stata sfruttata molto anche nel passato, per esempio nei mulini a vento, è tramite le turbine eoliche che tutti i problemi che a iggono questi sistemi sono stati presi in considerazione e studiati approfonditamente. Dimensioni crescenti, materiali essibili, caratteristiche aerodinamiche, ambienti ostili e variabilità del vento sono solo alcune delle s de da a rontare per migliorare l'e cienza e prolungare la vita e l'a dabilità di questi sistemi. Modelli di predizione sono necessari in un contesto così vario e ampio per capire e sapere in anticipo, in un parco eolico, come cambierà il vento e che e etti avrà su una turbina e sulle successive. In questo lavoro viene proposto un approccio per predire il vento in posizioni a valle di una turbina, sfruttando le misure della stessa che agisce quindi anche come sensore. Questo studio è basato su misure reali, provenienti dal parco eolico di Thanet e fornite dalla Società Vestas. I modelli trovati sono rilevanti solo per le sequenze di dati utilizzati ma mostrano la possibilità di sfruttare turbine esistenti come sensori del vento per le turbine a valle e aprono la strada per futuri sviluppi in questo senso. L'argomento trattato sembra essere innovativo in quanto in letteratura non sono stati trovati molti riferimenti a riguardo.

Wind speed prediction models and their use in wind turbine control

MATTACHINI, PAOLO
2011/2012

Abstract

Wind energy production is a section that became bigger and bigger thanks to the interests in nding new ways to produce energy that do not involve fossil fuels because of environment concerns, because of their costs and because of their limited amount. Even though wind energy was exploited also in the past, for example in wind mills, it is with wind turbines that all the problems a ecting these systems started to be taken into account and to be studied deeply. Rising sizes, exible materials used, aerodynamics, unfriendly environments, wind variability are some of the challenges to face in order to improve e ciency and extend the life and reliability of these systems. It is in this wide and various context that wind prediction models are needed to understand and to know in advance, in a wind farm, how wind will change and which e ects it will have on a turbine and the following ones. In this work an approach to forecast the wind at downwind positions, using upwind turbines as sensors, is proposed. The work is based on real data from Thanet Wind Farm provided by Vestas Society. The models found are relevant only for the sequences taken into account but they show the possibility to exploit existing turbines as wind sensors and open the way for further development of this work. This argument appear to be (to my knowledge) new, since in literature almost no references were found.
RANTZER, ANDERS
ING V - Scuola di Ingegneria dell'Informazione
4-ott-2012
2011/2012
Il settore dell'energia eolica è diventato sempre più grande grazie all'interesse a trovare nuovi modi di produrre energia che fossero svincolati dai combustibili fossili a causa di problemi ambientali, del costo delle materie prime e per la loro limitatezza. Sebbene l'energia eolica è stata sfruttata molto anche nel passato, per esempio nei mulini a vento, è tramite le turbine eoliche che tutti i problemi che a iggono questi sistemi sono stati presi in considerazione e studiati approfonditamente. Dimensioni crescenti, materiali essibili, caratteristiche aerodinamiche, ambienti ostili e variabilità del vento sono solo alcune delle s de da a rontare per migliorare l'e cienza e prolungare la vita e l'a dabilità di questi sistemi. Modelli di predizione sono necessari in un contesto così vario e ampio per capire e sapere in anticipo, in un parco eolico, come cambierà il vento e che e etti avrà su una turbina e sulle successive. In questo lavoro viene proposto un approccio per predire il vento in posizioni a valle di una turbina, sfruttando le misure della stessa che agisce quindi anche come sensore. Questo studio è basato su misure reali, provenienti dal parco eolico di Thanet e fornite dalla Società Vestas. I modelli trovati sono rilevanti solo per le sequenze di dati utilizzati ma mostrano la possibilità di sfruttare turbine esistenti come sensori del vento per le turbine a valle e aprono la strada per futuri sviluppi in questo senso. L'argomento trattato sembra essere innovativo in quanto in letteratura non sono stati trovati molti riferimenti a riguardo.
Tesi di laurea Magistrale
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