Projektbeschreibung
Im Rahmen des Verbundprojekts LibaRetion wird ein ganzheitliches, modellbasiertes Regelungskonzept für moderne Windenergieanlagen (WEA) entwickelt und praktisch validiert. Mithilfe einer Lidar-gestützten Windfeldprädiktion soll das zukünftige Verhalten der Anlage pro-aktiv optimiert werden: Auf Basis eines zur Laufzeit simulierten Modells der Regelstrecke werden die optimalen Stellgrößen berechnet und appliziert, sodass die Anlage bereits auf ein sich näherndes Windfeld reagieren kann, bevor dieses den Rotor erreicht.
Im hier vorgestellten Teilvorhaben wird der daten-basierte Kern dieser Windfeldprädiktion entwickelt. Mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens wird ein Algorithmus entwickelt, der eine Vielzahl von Messsignalen fusioniert, um eine robuste und adaptive Schätzung des Windfeldes mit einer zeitlichen Vorausschau von wenigen Sekunden zu ermöglichen. Grundlage sind Messungen eines vor dem Rotor positionierten Lidarsystems, die zu einer Prädiktion des zukünftig auf die Anlage zulaufenden Windfeldes verarbeitet werden. Ergänzend werden Turbinensignale genutzt, um nachträglich zu rekonstruieren, welches Windfeld tatsächlich auf die Anlage gewirkt hat. Aus dem Abgleich von Prädiktion und tatsächlicher Wirkung lernt der Algorithmus kontinuierlich hinzu und verbessert seine Schätzgüte im laufenden Betrieb.
Für die Entwicklung der daten-basierten Windfeldprädiktion werden u. a. folgende Forschungsfragen bearbeitet:
- Wie lassen sich Lidar-Messungen und Turbinensignale so fusionieren, dass eine robuste Windfeldschätzung auch bei Messlücken, Rauschen oder eingeschränkter Messgeometrie möglich ist?
- Wie kann die Güte bzw. Verlässlichkeit einer Windfeldprädiktion laufend bewertet werden, um sie als Qualitätsmaß in eine übergeordnete Regelung einzuspeisen?
- Wie kann ein selbstlernender Algorithmus zur Laufzeit aus dem Abgleich von Prädiktion und tatsächlich gewirktem Windfeld kontinuierlich verbessert werden, ohne die Echtzeitfähigkeit zu gefährden?
- Wie lässt sich die Windfeldprädiktion adaptiv an unterschiedliche atmosphärische Bedingungen anpassen?
- Wie kann die entwickelte Prädiktion so gestaltet werden, dass sie sich in eine modellprädiktive Regelung integrieren lässt und dort einen echten Mehrwert gegenüber klassischen Vorsteuerungsansätzen liefert?
Die entwickelte, daten-basierte Windfeldprädiktion wird im Projektverlauf auf zwei Windenergieanlagen erprobt und zusammen mit den Projektpartnern in eine modellprädiktive Regelung integriert. So kann die Wirksamkeit des Gesamtkonzepts von der Lidar-Messung über die Windfeldprädiktion bis zur optimierten Ansteuerung der Anlage unter realen Betriebsbedingungen validiert werden.
Vorgängerprojekt
Adaptive Betriebsstrategien für bestehende Windenergieanlagen
Förderung
