Lidar-based wake tracking for closed-loop wind farm control

This work presents two advancements towards closed-loop wake redirection of a wind turbine. First, a model-based wake-tracking approach is presented, which uses a nacelle-based lidar system facing downwind to obtain information about the wake. The method uses a reduced-order wake model to track the wake. The wake tracking is demonstrated with lidar measurement data from an offshore campaign and with simulated lidar data from a simulation with the Simulator fOr Wind Farm Applications (SOWFA). Second, a controller for closed-loop wake steering is presented. It uses the wake-tracking information to set the yaw actuator of the wind turbine to redirect the wake to a desired position. Altogether, the two approaches enable a closed-loop wake redirection

Advanced wind farm control strategies for enhancing grid support

Nowadays, there is rising concern among Transmission System Operators about the declining of system inertia due to the increasing penetration of wind energy, and other renewable energy systems, and the retirements of conventional power plants. On the other hand, by properly operating wind farms, wind generation may be capable of enhancing grid stability and ensuring continued security of power supply. In this doctoral thesis, new control approaches for designing wind farm optimization-based control strategies are proposed to improve the participation of wind farms in grid support, specially in primary frequency support.Hoy en día, existe una significativa preocupación entre los Operadores de Sistemas de Transmisión sobre la cresciente penetración de le energía eólica y la tendiente eliminación de las centrales eléctricas convencionales que implica la disminución de la inercia del sistema eléctrico. Operando adecuadamente los parques eólicos, la generación eólica puede mejorar la estabilidad de la red eléctrica y garantizar la seguridad y un continuo suministro de energía. Esta tesis doctoral propone nuevas estrategias para diseñar controladores basados en optimización dinámica para parques eólicos y mejorar la participación de los parques eólicos en el soporte de la red eléctrica. En primer lugar, esta tesis doctoral presenta los enfoques clásicos para el control de parques y turbinas eólicas y cómo los conceptos de control existentes pueden ser explotados para hacer frente a los nuevos desafíos que se esperan de los parques eólicos. Esta tesis doctoral asigna un interés especial a cómo formular la función objetivo de que la reserva de potencia sea maximizada, para ayudar por el suporte de frequencia, y al mismo tiempo seguir la potencia demandada por la red. Sin embargo, el impacto de la estela de viento generada por una turbina sobre otras turbinas necesita ser minimizado para mejorar la reserva de potencia. Por lo tanto, a lo largo de esta tesis se proponen estrategias de control centralizado para parques eólicos enfocadas en distribuir óptimamente la energía entre las turbinas para que el impacto negativo de la estela en la reserva de potencia total se reduzca. Se discuten dos técnicas de control para proporcionar los objetivos de control mencionados anteriormente. Un algoritmo de control óptimo para encontrar la mejor distribución de potencia entre las turbinas en el parque mientras se resuelve un problema iterativo de programación lineal. En segundo lugar, se utiliza la técnica de control predictivo basada en modelo para resolver un problema de control multi-objetivo que también podría incluir, junto con la maximización de reserva de potencia, otros objetivos de control, tales como la minimización de las perdidas eléctricas en los cables de la red de interconexión entre turbinas y un controlador/supervisor. Además, la investigación realizada resalta la capacidad de las estrategias de control propuestas en esta tesis para proporcionar mayor reserva de potencia respecto a los conceptos comúnmente usados para distribuir la potencia total del parque eólico. La idea principal detrás del diseño de una estrategia de control de parques eólico es de encontrar una solución óptima dentro de un cálculo computacional relativamente bajo. Aunque los controladores centralizados propuestos en esta tesis reaccionan rápidamente a los cambios en la potencia de referencia enviada desde el controlador, algunos problemas pueden ocurrir cuando se consideran parques eólicos de gran escala debido a los retrasos existentes por el viento entre turbinas. Bajo estas circunstancias, la producción de energía de cada turbina está altamente acoplada con la propagación de la estela y, por ende, con las condiciones de funcionamiento de las otras turbinas. Esta tesis doctoral propone un esquema de control de parques eólicos no centralizados basado en una estrategia de partición para dividir el parque eólico en sub-conjuntos independientes de turbinas. Con la estrategia de control propuesta, el tiempo de cálculo se reduce adecuadamente en comparación con la estrategia de control centralizado mientras que el rendimiento en la distribución óptima de potencia es ligeramente afectado. El rendimiento de todas las estrategias de control propuestas en esta tesis se prueba con un simulador de parque eólico que modela el comportamiento dinámico del efecto de estela mediante el uso de un conocido y consolidado modelo dinámico de estela y, para un análisis más realista, algunas simulaciones se realizan con software avanzado basado en la técnica de Large Eddy Simulation

Advanced wind farm control strategies for enhancing grid support

Aplicat embargament des de la data de defensa fins al maig 2020Nowadays, there is rising concern among Transmission System Operators about the declining of system inertia due to the increasing penetration of wind energy, and other renewable energy systems, and the retirements of conventional power plants. On the other hand, by properly operating wind farms, wind generation may be capable of enhancing grid stability and ensuring continued security of power supply. In this doctoral thesis, new control approaches for designing wind farm optimization-based control strategies are proposed to improve the participation of wind farms in grid support, specially in primary frequency support.Hoy en día, existe una significativa preocupación entre los Operadores de Sistemas de Transmisión sobre la cresciente penetración de le energía eólica y la tendiente eliminación de las centrales eléctricas convencionales que implica la disminución de la inercia del sistema eléctrico. Operando adecuadamente los parques eólicos, la generación eólica puede mejorar la estabilidad de la red eléctrica y garantizar la seguridad y un continuo suministro de energía. Esta tesis doctoral propone nuevas estrategias para diseñar controladores basados en optimización dinámica para parques eólicos y mejorar la participación de los parques eólicos en el soporte de la red eléctrica. En primer lugar, esta tesis doctoral presenta los enfoques clásicos para el control de parques y turbinas eólicas y cómo los conceptos de control existentes pueden ser explotados para hacer frente a los nuevos desafíos que se esperan de los parques eólicos. Esta tesis doctoral asigna un interés especial a cómo formular la función objetivo de que la reserva de potencia sea maximizada, para ayudar por el suporte de frequencia, y al mismo tiempo seguir la potencia demandada por la red. Sin embargo, el impacto de la estela de viento generada por una turbina sobre otras turbinas necesita ser minimizado para mejorar la reserva de potencia. Por lo tanto, a lo largo de esta tesis se proponen estrategias de control centralizado para parques eólicos enfocadas en distribuir óptimamente la energía entre las turbinas para que el impacto negativo de la estela en la reserva de potencia total se reduzca. Se discuten dos técnicas de control para proporcionar los objetivos de control mencionados anteriormente. Un algoritmo de control óptimo para encontrar la mejor distribución de potencia entre las turbinas en el parque mientras se resuelve un problema iterativo de programación lineal. En segundo lugar, se utiliza la técnica de control predictivo basada en modelo para resolver un problema de control multi-objetivo que también podría incluir, junto con la maximización de reserva de potencia, otros objetivos de control, tales como la minimización de las perdidas eléctricas en los cables de la red de interconexión entre turbinas y un controlador/supervisor. Además, la investigación realizada resalta la capacidad de las estrategias de control propuestas en esta tesis para proporcionar mayor reserva de potencia respecto a los conceptos comúnmente usados para distribuir la potencia total del parque eólico. La idea principal detrás del diseño de una estrategia de control de parques eólico es de encontrar una solución óptima dentro de un cálculo computacional relativamente bajo. Aunque los controladores centralizados propuestos en esta tesis reaccionan rápidamente a los cambios en la potencia de referencia enviada desde el controlador, algunos problemas pueden ocurrir cuando se consideran parques eólicos de gran escala debido a los retrasos existentes por el viento entre turbinas. Bajo estas circunstancias, la producción de energía de cada turbina está altamente acoplada con la propagación de la estela y, por ende, con las condiciones de funcionamiento de las otras turbinas. Esta tesis doctoral propone un esquema de control de parques eólicos no centralizados basado en una estrategia de partición para dividir el parque eólico en sub-conjuntos independientes de turbinas. Con la estrategia de control propuesta, el tiempo de cálculo se reduce adecuadamente en comparación con la estrategia de control centralizado mientras que el rendimiento en la distribución óptima de potencia es ligeramente afectado. El rendimiento de todas las estrategias de control propuestas en esta tesis se prueba con un simulador de parque eólico que modela el comportamiento dinámico del efecto de estela mediante el uso de un conocido y consolidado modelo dinámico de estela y, para un análisis más realista, algunas simulaciones se realizan con software avanzado basado en la técnica de Large Eddy Simulation.Postprint (published version