{"id":1457,"date":"2022-02-04T10:12:23","date_gmt":"2022-02-04T10:12:23","guid":{"rendered":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/iwes-blog\/?p=1457"},"modified":"2024-05-03T08:50:24","modified_gmt":"2024-05-03T08:50:24","slug":"windparkoptimierung-mehr-ertrag-durch-intelligente-betriebsfuehrung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/iwes-blog\/windparkoptimierung-mehr-ertrag-durch-intelligente-betriebsfuehrung\/m-sc-niklas-requate","title":{"rendered":"Windparkoptimierung: Mehr Ertrag durch intelligente Betriebsf\u00fchrung"},"content":{"rendered":"\n

Durchstr\u00f6mt der Wind die Rotorfl\u00e4che einer Windenergieanlage mit ihren rotierenden Bl\u00e4ttern, so reduziert sich die Windgeschwindigkeit hinter der Anlage \u2013 sie entzieht dem Wind kinetische Energie, um sie in elektrische Energie zu wandeln. Dabei entstehen auch Verwirbelungen im Nachlauf der Anlage und die Windturbulenz erh\u00f6ht sich. Um Fl\u00e4chen effizient zu nutzen, l\u00e4sst es sich innerhalb von Windparks allerdings nicht vermeiden, dass Windenergieanlagen in bestimmten Windrichtungen vom Nachlauf der davorstehenden Anlagen beeinflusst werden. Dadurch k\u00f6nnen, je nach Windpark, Leistungseinbu\u00dfen von etwa 5 bis 20 % entstehen. Au\u00dferdem erh\u00f6hen sich die Lasten der im Nachlauf stehenden Anlagen. Die Leistungseinbu\u00dfen und der Einfluss auf die Lasten sind von verschiedenen Faktoren abh\u00e4ngig, insbesondere vom Parklayout, dem Betrieb der Anlagen, und den Umweltbedingungen am Standort.<\/p>\n\n\n\n

Ver\u00e4nderte Betriebsf\u00fchrungen beeinflussen die Nachl\u00e4ufe<\/h3>\n\n\n\n

Durch eine intelligente Steuerung der Windenergieanlagen ist es allerdings m\u00f6glich, die Leistungsverluste durch den Nachlauf deutlich zu reduzieren (Andersson et al. 2021<\/a>). Eine seit einigen Jahren viel diskutierte Idee ist, die Gondel der vorderen Anlagen bewusst schr\u00e4g zur Hauptwindrichtung zu stellen, um den Nachlauf seitlich abzulenken (siehe Abb. 1). Wissenschaftler*innen verwenden vereinfachte station\u00e4re Modelle, um die optimale Schr\u00e4gstellung der Anlagen zu finden. Am Fraunhofer IWES entwickeln und nutzen wir dazu unter anderem die IWES-Software FOXES (Farm Optimization and eXtended Evaluation Software).<\/p>\n\n\n\n

\"Windparkoptimierungssoftware<\/figure><\/div>\n\n\n\n
Abbildung 1: Ablenkung des Nachlaufs von Windenergieanlagen (Wake Steering) f\u00fcr einen Beispielwindpark mit neun Anlagen. \u00a9 Fraunhofer IWES<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Simulationen, aber auch verschiedenen Feldstudien, zeigen, dass eine Schr\u00e4gstellung der Anlagen zu h\u00f6herer Leistung in diesen Einstr\u00f6mungssituationen f\u00fchrt. F\u00fcr einzelne Windrichtungen ohne Windfluktuationen kann durch die Schr\u00e4gstellung bis zu 80 % mehr Windparkleistung erzeugt werden. Im Jahresmittel, und unter Ber\u00fccksichtigung von Fluktuationen und Unsicherheiten in der Windmessung, reduziert sich dieser Leistungszuwachs auf etwa 1 % der Jahresenergieproduktion. F\u00fcr Windparkbetreiber kann dies bereits eine signifikante Steigerung des monet\u00e4ren Gewinns bedeuten \u2013 tats\u00e4chlich werden entsprechende Techniken bereits vereinzelt in Offshore-Windparks genutzt.
Eine vollst\u00e4ndige Ablenkung des Nachlaufs durch eine Schr\u00e4gstellung der Anlagen ist nicht m\u00f6glich, dazu ist der Ablenkeffekt nicht ausreichend gro\u00df. Dies ist auch in Abbildung 1 zu erkennen. Deshalb kann es vorteilhaft sein, die Leistung von stromabw\u00e4rts stehenden Anlagen gezielt zu drosseln oder sie sogar zeitweise vollst\u00e4ndig abzuschalten: Die hohen Lasten \u2013 allerdings auf Kosten des Energieertrags \u2013 werden somit reduziert.<\/p>\n\n\n\n

Einflussfaktoren auf jeden Windpark individuell betrachten<\/h3>\n\n\n\n

Welche Vorteile sich f\u00fcr den Betrieb eines Windparks \u00fcber seine gesamte Betriebsdauer ergeben, h\u00e4ngt zus\u00e4tzlich entscheidend von der H\u00e4ufigkeit auftretender Situationen ab, in denen sich Anlagen gegenseitig abschatten. Die H\u00e4ufigkeit ist dabei insbesondere von der j\u00e4hrlichen Windverteilung an dem Standort des Windparks sowie vom Parklayout abh\u00e4ngig. Die Vorteile von reduzierten Lasten zeigen sich erst am Ende der Lebensdauer eines Windparks, denn er kann dadurch l\u00e4nger betrieben werden. Damit k\u00f6nnen die m\u00f6glichen Energieertragsverluste durch eine Abregelung wieder mehr als ausgeglichen werden.<\/p>\n\n\n\n

Wir sch\u00e4tzen den individuellen Nutzen f\u00fcr einen Windpark ab, indem wir die gesamte Betriebsdauer betrachten und die Einfl\u00fcsse aller relevanten Faktoren, insbesondere Energieertrag, Lebensdauer und Kostenersparnis, miteinbeziehen. Zudem ber\u00fccksichtigen wir dabei m\u00f6gliche auftretende Unsicherheiten auf verschiedenen Ebenen. Sowohl f\u00fcr die optimale Schr\u00e4gstellung als auch f\u00fcr die Abregelung der Anlagen entwickeln wir am Fraunhofer IWES abteilungs\u00fcbergreifend optimierte Methoden und untersuchen deren Auswirkungen ganzheitlich. Die Methodik und deren Ergebnisse zeigen Untersuchungen an dem Beispielwindpark aus Abbildung 1.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Beispiel 1: Optimale Nachlaufablenkung durch Schr\u00e4gstellung<\/h3>\n\n\n\n

F\u00fcr die mittlere Turbine dieses Parks zeigt Abbildung 2 die optimierte Schr\u00e4gstellung und den Leistungsgewinn f\u00fcr jede Windgeschwindigkeit und Windrichtung. Unter Ber\u00fccksichtigung der j\u00e4hrlichen Verteilung des Windes (Windrose) ergibt sich daraus ein Zuwachs an j\u00e4hrlicher Energieproduktion (AEP) von 1,26 % f\u00fcr diesen Beispielwindpark (Schmidt et al. 2021<\/a>). Dieses Ergebnis h\u00e4ngt nat\u00fcrlich stark vom konkreten Windparklayout und der lokalen Windverteilung ab, dar\u00fcber hinaus aber auch von den Unsicherheiten der Windmessung und der Rotorschr\u00e4gstellung der Anlage.<\/p>\n\n\n\n

\"Abbildung
Abbildung 2: Optimierte Schr\u00e4ganstellung (links) und relativer Leistungsgewinn (rechts) f\u00fcr alle Windrichtungen (umlaufend in Grad aufgetragen) und Windgeschwindigkeiten (radial in m\/s aufgetragen) f\u00fcr die mittlere Anlage des Beispielwindparks aus Abb. 1. \u00a9 Fraunhofer IWES<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Beispiel 2: Optimale Planung von Abregelung zur Ertragssteigerung bei verl\u00e4ngerter Lebensdauer<\/h3>\n\n\n\n

Die Lastreduktion f\u00fcr eine Anlage ist dann besonders effektiv, wenn sie in Situationen greift, in welchen der Sch\u00e4digungseintrag im Verh\u00e4ltnis zur erzeugten Leistung besonders hoch ist. Dies ist auf Grund der erh\u00f6hten Turbulenz insbesondere bei Anlagen, die im Nachlauf von Nachbaranlagen stehen, der Fall. Wir haben darum eine Abregelungsstrategie entwickelt, die \u00fcber die gesamte Lebensdauer f\u00fcr jede Anlage im Windpark und f\u00fcr jede Einstr\u00f6mungswindbedingung Leistungsvorgaben erzeugt. Dieser Prozess ist in Abbildung 3 f\u00fcr die mittlere Turbine des Beispielwindparks dargestellt. F\u00fcr eine standortspezifische Windverteilung optimieren wir eine geplante Strategie f\u00fcr die Abregelung. Dadurch ergibt sich eine Erm\u00fcdungssch\u00e4digung, die im Vergleich zum Betrieb ohne Abregelung f\u00fcr einige Windbedingungen gezielt reduziert ist. Mit dieser Methode kann die Anlage l\u00e4nger betrieben werden und der Betreiber steigert sowohl seinen Energieertrag als auch den monet\u00e4ren Gewinn durch den verl\u00e4ngerten Betrieb. Dies zeigt die rechte Abbildung, bei der die Anlage ohne Abregelung nach 25 Jahren abgeschaltet werden muss (gr\u00fcne Kurve, Abb. 3). Zum Vergleich ist dargestellt, wie sich der Profit bei dauerhafter Abregelung auf 90 % bzw. 80 % (blaue und orange Kurven, Abb. 3) entwickeln w\u00fcrde. Durch solch eine einfache Abregelungsstrategie l\u00e4sst sich zwar die Lebensdauer verl\u00e4ngern, der Gewinn sinkt aber. Durch die optimierte Abregelungsstrategie verl\u00e4ngert sich die Lebensdauer der Anlage in \u00e4hnlichem Ma\u00dfe, aber bei nur geringf\u00fcgig reduzierter Leistung. Am Ende der verl\u00e4ngerten Lebensdauer ergibt sich ein deutlich h\u00f6herer Gewinn (rote Kurve, Abb. 3).  Eine solche geplante Betriebsf\u00fchrung ist parkspezifisch und wird mit unseren Methoden individuell f\u00fcr jede einzelne Anlage im Park automatisch entwickelt.<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"Prozess
Abbildung 3: Prozess zu Erstellung einer geplanten, optimalen Betriebsf\u00fchrung einer Beispielanlage. Die Farbskala in der linken Abbildung gibt die H\u00e4ufigkeit der jeweiligen Kombination aus Windgeschwindigkeit und Windrichtung an. \u00a9 Fraunhofer IWES<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Methoden f\u00fcr Kunden vielf\u00e4ltig anwenden<\/h3>\n\n\n\n

Die Beispiele illustrieren anschaulich das Potenzial verschiedener intelligenter Betriebsf\u00fchrungsstrategien f\u00fcr Windparks. Der Nutzen ergibt sich durch eine umfassende Betrachtung \u00fcber die gesamte Lebensdauer einer Windenergieanlage.<\/p>\n\n\n\n

Am IWES nutzen wir interdisziplin\u00e4re Kompetenzen und hausinterne Software, um alle Faktoren ganzheitlich zu betrachten. Das komplexe Zusammenspiel von Betriebsf\u00fchrung<\/a>, Lasten<\/a>, Ertrag, Wind- und Nachlaufmodellierung bilden wir somit bestm\u00f6glich ab. Daraus ergeben sich zahlreiche Anwendungsm\u00f6glichkeiten: Diese reichen von Potenzialabsch\u00e4tzungen intelligenter Windparksteuerungen \u00fcber die Validierung des tats\u00e4chlichen Ertragsgewinns bei dem Einsatz einer neuen Steuerung bis zur Entwicklung von intelligenten Strategien der Betriebsf\u00fchrung und deren Implementierung.<\/p>\n\n\n\n

Mehr Informationen hier:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Wissenschaftliches Paper: Active Control of the Reliability of Wind Turbines<\/a><\/p>\n\n\n\n

Vereinte Windenergie-Kompetenzen f\u00fcr virtuelle Turbinenmodelle<\/a><\/p>\n\n\n\n

Anlagenbetrieb: Mit Regelung l\u00e4uft es<\/a><\/p>\n\n\n\n

Aerodynamik f\u00fcr Windenergieanlagen (fraunhofer.de)<\/a><\/p>\n\n\n\n

Gondelpr\u00fcfung und Untersuchung der elektrischen Eigenschaften (fraunhofer.de)<\/a><\/p>\n\n\n\n

Quellen: <\/p>\n\n\n\n

Andersson, Leif Erik; Anaya\u2010Lara, Olimpo; Tande, John Olav; Merz, Karl Otto; Imsland, Lars (2021): Wind farm control \u2010 Part I: A review on control system concepts and structures. In: IET Renewable Power Generation <\/em>37 (11), S. 1703. DOI: 10.1049\/rpg2.12160.<\/p>\n\n\n\n

Schmidt, Jonas; Requate, Niklas; Vollmer, Lukas (2021): Wind Farm Yield and Lifetime Optimization by Smart Steering of Wakes. In: J. Phys.: Conf. Ser. <\/em>1934 (1), S. 12020. DOI: 10.1088\/1742-6596\/1934\/1\/012020.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n


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