Cristin-prosjekt-ID: 2496845
Sist endret: 3. desember 2020 10:42

Cristin-prosjekt-ID: 2496845
Sist endret: 3. desember 2020 10:42
Prosjekt

CONWIND: Research on smart operation control technologies for offshore wind farms

prosjektleder

Annette Stephansen
ved NORCE Teknologi ved NORCE Norwegian Research Centre AS

prosjekteier / koordinerende forskningsansvarlig enhet

  • NORCE Teknologi ved NORCE Norwegian Research Centre AS

Finansiering

  • TotalbudsjettNOK 25.000.000
  • Norges forskningsråd
    Prosjektkode: 304229

Klassifisering

Vitenskapsdisipliner

Meteorologi • Miljøteknologi • Matematisk modellering og numeriske metoder • Simulering, visualisering, signalbehandling, bildeanalyse

Emneord

Vindenergi

Kategorier

Prosjektkategori

  • Grunnforskning

Kontaktinformasjon

Telefon
40223815
Sted
Annette F. Stephansen

Tidsramme

Aktivt
Start: 1. januar 2020 Slutt: 31. desember 2022

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

CONWIND: Research on smart operation control technologies for offshore wind farms

Populærvitenskapelig sammendrag

A wind farm's profitability is hugely influenced by the wakes generated by the turbines, which are moving turbulent wind fields with decreased average wind speed. The increased size in offshore wind turbines leads to larger wakes, and thus the steering of these wakes (by steering the turbines) can have a big impact on the energy production and the wear and tear on the turbines. The profitability of the wind farm is also linked to accurate production estimates or production goals, which are easier met through a smart and coordinated control of the turbines.
In order to improve current control algorithms of the turbines, an efficient and reliable prediction of the incoming wind field is needed. We are particularly interested in short term forecasting, ranging from 5 minutes to 1 hour. Improvements in the wind prediction will be investigated through the integration of measurements in the wind modelling as well as by the use of machine learning. 
The next step is to obtain computationally efficient models that will evaluate the movement of the wakes in the wind farm and the impact on the turbines. In combination with the improved short-term forecasts we will then be able to obtain a wind farm model that will form the basis for the controller. We will use statistics to estimate the uncertain parameters that will be relevant for the wind farm behavior, and both physical models and machine learning techniques will be evaluated.
The control objectives are to reduce the severity of loading and to distribute accumulated fatigue evenly over the turbines, while maintaining or increasing the power production and complying with grid constraints. Based on the wind farm model and the incoming data, the controller will send the appropriate command to all the turbines in the farm.
Finally, the project will validate its findings through demonstrations in offshore wind farms or laboratories in China or Norway, or through numerical validations were appropriate.

Tittel

CONWIND - smart kontrollteknologi for havvindparker

Populærvitenskapelig sammendrag

Lønnsomheten til en vindpark er påvirket av vindskyggene laget av turbinene. Vindskygger er bevegelige turbulente vindfelter med lavere gjennomsnittlig vindhastighet. Den økende størrelsen på turbinene til havs leder til større vindskygger, og styringen av disse (gjennom å styre turbinene) kan ha stor innflytelse på energiproduksjonen og på slitasjen på turbinene. Lønnsomheten til vindparken er også knyttet til gode produksjonsestimat eller produksjonsmål, som er lettere å oppnå gjennom smart og koordinert kontroll av turbinene.
For å bedre eksisterende kontrollalgoritmer for turbiner trenger vi en rask og pålitelig prediksjon av innkommende vindfelt. Vi er spesielt interessert i korttidsprediksjon, som dekker tidsperioden fra 5 minutter og opp imot en time. Forbedringer i prediksjonen vil bli basert på bedre integrering av måledata i vindmodelleringen, samt gjennom maskinlæring.
Neste steg er å oppnå effektive numeriske modeller som vil beregne bevegelsen til vindskyggene i vindparken og hvordan de vil påvirke turbinene. I kombinasjon med forbedret vindprediksjon kan vi lage en vindparkmodell som kan brukes av styresystemet. Vi vil bruke statistikk for å estimere usikre parametere, og både fysiske modeller og maskinlæringsteknikker vil bli analysert.
Målet for styringssystemet er å redusere kreftene turbinene blir utsatt for og fordele slitasjen, samtidig som en opprettholder eller øker energiproduksjonen i henhold til hva som er mulig eller ønsket leveranse på distribusjonsnettet. Basert på vindparkmodellen og innkommende data vil styringssystemet sende de nødvendige beskjedene til alle turbinene i parken.
Prosjektet vil etterprøve de oppnådde resultatene gjennom testing i vindparker eller på laboratorienivå i Kina eller Norge, eller gjennom numerisk validering der dette er aktuelt.

prosjektdeltakere

prosjektleder

Annette Stephansen

  • Tilknyttet:
    Prosjektleder
    ved NORCE Teknologi ved NORCE Norwegian Research Centre AS

Yngve Heggelund

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved NORCE Teknologi ved NORCE Norwegian Research Centre AS

Henning Heiberg-Andersen

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved NORCE Teknologi ved NORCE Norwegian Research Centre AS

Martin Flügge

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved NORCE Teknologi ved NORCE Norwegian Research Centre AS

Mostafa Bakhoday Paskyabi

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Geofysisk institutt ved Universitetet i Bergen
1 - 5 av 9 | Neste | Siste »