Een nieuw besturingsalgoritme voor windparken dat verandert hoe individuele turbines in de wind worden georiënteerd, belooft de algehele efficiëntie en energie-output van de parken te verhogen door te optimaliseren hoe ze omgaan met hun turbulente zog.

Het algoritme, dat is getest bij een commercieel windpark in India, maar overal kan worden toegepast, biedt de mogelijkheid voor een onmiddellijke, kosteloze verbetering van bestaande windparken. Het kan er ook voor zorgen dat windparken in krappere buurten kunnen worden gebouwd, waardoor meer vermogen uit minder onroerend goed wordt geperst, waardoor een enorme hoeveelheid windenergie wordt beperkt.

Gezamenlijk genereren windparken jaarlijks ongeveer 380 miljard kilowattuur in de Verenigde Staten. Als elk windpark in de VS de nieuwe strategie zou overnemen en de efficiëntie zou zien toenemen, vergelijkbaar met die in de nieuwe studie, zou het gelijk staan ​​aan het toevoegen van honderden nieuwe turbines die honderdduizenden huizen van stroom kunnen voorzien aan het elektriciteitsnet van het land, zegt Caltech's John O. Dabiri, de Centennial Professor of Aeronautics and Mechanical Engineering, en senior auteur van een paper over het project dat werd gepubliceerd door het tijdschrift Nature Energy op 11 augustus

"Individuele turbines genereren schokkerige lucht, of een zog, die de prestaties van elke turbine onder de wind schaadt", zegt Dabiri. "Om daarmee om te gaan, worden windmolenparken traditioneel zo ver mogelijk uit elkaar geplaatst, wat helaas veel onroerend goed in beslag neemt."

Na jaren het probleem te hebben bestudeerd, ontwikkelden Dabiri en zijn voormalige afgestudeerde student Michael F. Howland, hoofdauteur van de paper en nu de Esther en Harold E. Edgerton Assistant Professor of Civil and Environmental Engineering aan het MIT, een algoritme dat individuele windturbines dwingt om te stoppen met alleen in hun eigen belang te handelen - dat wil zeggen, hun eigen toegang tot wind te maximaliseren door er rechtstreeks in te kijken - en in plaats daarvan te handelen voor het grotere goed van de productie van het windpark.

Varun Sivaram, destijds Chief Technology Officer (CTO) van ReNew Power, India's grootste duurzame energiebedrijf, heeft een jaar lang, in de praktijk getest en afgestemd op het algoritme, uitgevoerd in India van 2020 tot 2021. die nu senior adviseur is van de Amerikaanse speciale presidentiële gezant voor klimaat John Kerry, als zijn directeur voor schone energie en innovatie. Sivaram is ook een co-auteur op het papier.

Sivaram was onder de indruk van een presentatie die Dabiri in 2017 gaf aan de raad van bestuur van een Canadees energiebedrijf over het gebruik van algoritmen om de efficiëntie van windparken te verbeteren. Toen hij in 2018 CTO van ReNew Power werd, nam Sivaram contact op om te zien of Dabiri geïnteresseerd zou zijn om samen te werken.

"Ik belde John en vroeg of we dit konden doen. En hij zei:'Ik heb nu een buitengewone afstudeerder, en ik denk dat dit misschien wel het perfecte project is voor ons allemaal om aan te pakken.'"

Howland's interesse in collectieve besturing van windmolenparken begon toen hij als student aan de Johns Hopkins University de fysica van luchtstroming door windparken bestudeerde. "Ik was geïnteresseerd in het ontwikkelen van voorspellende modellen voor windparken, die kunnen worden gebruikt om de efficiëntie te verbeteren", zegt Howland. "Maar het is ongelooflijk duur in termen van rekenkracht om de volledige fysica van de atmosferische en windparkstroom te simuleren."

Het was tijdens zijn bacheloronderzoek dat Howland voor het eerst verkende hoe een verkeerde uitlijning van de hoek van de turbine ten opzichte van de wind een enorme impact heeft op het zog.

Om het belang van die aanpassing uit te leggen, helpt het om te begrijpen dat er niet veel manieren zijn om de prestaties van een windturbine gemakkelijk aan te passen zonder extra hardware te installeren. Ze zijn niet ontworpen om hun kanteling, of hun op- en neerwaartse hoek, te veranderen. Maar ze kunnen van links naar rechts worden gedraaid, waardoor ze hun gier aanpassen.

"Sommige eerdere onderzoeken waren gericht op het wijzigen van de weerstand die wordt gecreëerd door de stroomopwekking van de turbine", zegt Howland. "Door de wieken vrijer te laten draaien, ontstaan ​​minder intense zog, maar de turbine met aangepaste werking genereert ook minder vermogen." Een verkeerde uitlijning van de gier daarentegen vermindert niet alleen de waakkracht, maar leidt de impact stroomafwaarts om.

Na zijn niet-gegradueerde studies vervolgde Howland zijn diploma's bij Dabiri, die toen aan de Stanford University werkte. Dabiri had eerder bij Caltech gewerkt om te onderzoeken hoe de plaatsing van windturbines het vermogen beïnvloedde. In 2019 ontwikkelden Howland en Dabiri een computermodel om te proberen de prestaties van een specifieke reeks van zes turbines te verbeteren, en voerden vervolgens een test van twee weken uit bij de reeks om de prestaties van de turbines te meten. Ze toonden aan dat een bedrijfsbrede oriëntatiestrategie die een verkeerde uitlijning van de gier omvat, de algehele prestaties kan verbeteren. Het probleem was, hadden ze de prestaties op die boerderij echt geoptimaliseerd? Of gewoon iets verbeterd in vergelijking met de standaard controlemethoden?

Zonder alle mogelijke suboptimale strategieën te kunnen testen en direct de beste te kiezen, was het onmogelijk om te zeggen. Het team richtte zich dus specifiek op het ontwikkelen van verbeterde modellen voor hoe het aanpassen van de hoek van een windturbine zowel de windturbines als de prestaties van de verkeerd uitgelijnde turbine zelf beïnvloedt. Belangrijk is dat de prestatie van de verkeerd uitgelijnde turbine afhankelijk is van de invallende atmosferische windomstandigheden die het park binnenstromen. Het modelleren van het gezamenlijke effect van de hoekaanpassing en de invallende windomstandigheden was van cruciaal belang voor het ontwikkelen van een nauwkeurig model dat de best mogelijke oriëntatiestrategie voor het landbouwbedrijf kan voorspellen.

"Omdat sterke zogeffecten de stroomproductie van windturbines verminderen, doet de windturbine het zware werk voor de totale landbouwproductie", legt Howland uit. "Het nauwkeurig modelleren van het vermogen van de niet goed uitgelijnde turbine, afhankelijk van de atmosferische windstroom, werd vaak over het hoofd gezien in modellen die worden gebruikt voor de optimalisatie van de stroomregeling van windmolenparken. Dit was een focus voor zowel onze modelontwikkeling als onze validatie-experimenten." P>

Op basis van dat onderzoek ontwikkelden Howland, Dabiri en hun collega's een algoritme dat individuele turbines dwingt - te beginnen met de leidende turbine - om hun gier tot 25 graden verkeerd uit te lijnen om de algehele efficiëntie van het landbouwbedrijf en dus het vermogen te maximaliseren.

Afhankelijk van de windsnelheid was het nieuwe algoritme in staat om de oriëntatie van de turbines aan te passen om de algehele output van het windpark in India met 1 tot 3 procent te verhogen.

"Niemand hoeft iets nieuws te bouwen of te kopen om meteen meer vermogen uit zijn windpark te halen", zegt Dabiri.

Het echte voordeel, zeggen Howland en Dabiri, is echter het potentieel voor het algoritme om windturbines dichter bij elkaar te kunnen clusteren door het zogprobleem actief aan te pakken, hetzij door nieuwe turbines toe te voegen tussen bestaande, of door toekomstige bouwplannen te laten verpakken. meer turbines op een bepaald stuk land.

Een van de belangrijkste elementen van het nieuwe algoritme is dat het overal bruikbaar kan zijn, van een offshore windpark in de Noordzee tot de windparken in de woestijn buiten Palm Springs, Californië, door de beste strategie te voorspellen voor het oriënteren van de verkeerde uitlijning van individuele turbines. "Tot dit artikel was er geen manier om die voorspelling betrouwbaar te doen; er was alleen vallen en opstaan", zegt Dabiri. "Het probleem is dat je niet lang kunt experimenteren met een windpark dat de verplichting heeft om energie op te wekken voor zijn klanten."

In plaats daarvan brengt het algoritme van Howland en Dabiri elke locatie van een windpark terug tot een paar belangrijke parameters die wiskundig beschrijven hoe zog zal worden gecreëerd door de turbines. Het algoritme voorspelt vervolgens de beste manieren om die wake te verminderen. Een kritische factor is bijvoorbeeld of het windpark boven land of offshore ligt, omdat land meer wrijvingsweerstand biedt tegen wind dan water, en dus een zog over een kortere afstand breekt. Het algoritme is gebaseerd op de fysica van de atmosferische en windparkstroming, maar het maakt gebruik van operationele windparkgegevens om het model te leren en te verbeteren, waardoor de voorspellende fouten en onzekerheden aanzienlijk worden verminderd.

Een belangrijk element van het project is dat het niet alleen op theorie is gebaseerd; het werd eerder in de echte wereld getest in een windmolenpark dat elektriciteit opwekt. Op aanwijzing van Sivaram investeerde ReNew Power in LiDAR-eenheden (laserscanning-apparaten) die de hoogte-afhankelijke windsnelheid en -richting in de stroom die naar het windpark invalt, kunnen meten, en zo fijnkorrelige gegevens bieden waarmee Howland en Dabiri hun algoritme kunnen verbeteren als dat nodig is . Daarnaast werden in India en Spanje technische teams opgericht om samen te werken met Howland en Dabiri in de Verenigde Staten.

"Uiteindelijk stond iedereen versteld van de omvang van wat er was bereikt:een prestatieverbetering die niets kost qua investeringen in infrastructuur", zegt Sivaram. ReNew Power werkt nu aan het uitbreiden van de bevindingen om de rest van haar vloot van windparken te verbeteren.

Ondertussen is het team van plan om zijn velddemonstraties uit te breiden om offshore windparken aan te pakken, die nieuwe uitdagingen en kansen bieden.

"The wakes tend to persist for much longer distances over the ocean, so these new methods become even more important," Dabiri says. "At the same time, the wind resource offshore is phenomenal and still largely untapped. And, we can design those wind farms from scratch using these ideas, so we're not limited by existing wind turbine layouts, as is the case for existing wind farms on land."

The real-world testing of the algorithm was made possible in part by the efforts of Caltech's Office of Technology Transfer and Corporate Partnerships (OTTCP), which helped the engineers in Pasadena negotiate a relationship with ReNew Power in India and also Siemens Gamesa Renewable Energy Innovation &Technology in Spain (the company that designed the turbines ReNew Power operates).

"Working with OTTCP was fantastic," Sivaram says. "What we created is a groundbreaking, three-continent agreement that I now use as a model."

Sivaram sits on the steering committee of Mission Innovation, a global research and development alliance announced by President Barack Obama in 2015 to address climate change and make clean energy more affordable.

"This is my centerpiece example for how we want to do international R&D collaboration," Sivaram says. "If we have a hundred more partnerships like these, then we'll change the world."

The project was also a true product of the COVID-19 pandemic, as the engineers from the U.S. and Spain only met in-person one time—at a dinner in Pasadena held in February 2020 to kick off their new venture.

"We thought then that we'd all be meeting up regularly to share notes and discuss ideas," Dabiri says. "Thankfully, we were all able to pivot toward work via video conference, with multiple online meetings each week throughout 2020, 2021, and 2022." + Verder verkennen

How to build a better wind farm