Institut für Energietechnik (IET)
OST

Power Curve ML

Die genaue Vorhersage der Stromproduktion einer Windturbine an einem bestimmten Standort ist sowohl in der Planungs- als auch in der Betriebsphase wichtig; die Standardmethode zur Prognose von Leistungskurven ist jedoch nicht spezifisch für die atmosphärischen Bedingungen am Standort.

In diesem Projekt wird die Anwendung des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Genauigkeit standortspezifischer Leistungsvorhersagen unter Berücksichtigung von Turbulenzintensität und Scherung (Shear) untersucht, indem ein Satz von 8.000 zehnminütigen aero-servo-elastischen Simulationen der NREL-5MW-Referenzwindturbine bei einer zufälligen Kombination von Windgeschwindigkeiten in Nabenhöhe, Turbulenzintensitäten und Scherfaktoren mit Hilfe von Cloud Computing mit der Software ASHES erstellt wird. Ein mit Adaptive Boosting optimierter Regression Tree mit einer maximalen Tiefe von acht wird mit einer zufälligen Auswahl der Hälfte der Daten trainiert.

Für einen Satz von 50 zufälligen Testfällen wird festgestellt, dass der Root Mean Square Error der vorhergesagten Leistung im Vergleich zur simulierten Leistung dreimal kleiner ist als bei der Standardleistungskurvenmethode "Bin-Averaging". OEMs könnten mit dieser Methode ein Modell für die Abhängigkeit der Energieerzeugung von Windgeschwindigkeit, Turbulenzintensität und Scherung in der Zertifizierungsphase eines bestimmten Windturbinentyps trainieren, das dann vom Windparkplaner oder -betreiber an jedem beliebigen Standort, für den Messungen der atmosphärischen Bedingungen verfügbar sind, angewendet werden könnte. Ein ähnlicher Erfolg wird bei den Auslenkungen der Rotorblattspitzen beobachtet.

Dieses Ergebnis hängt in hohem Maße von der Qualität und der Verteilung der Eingangsdaten ab, und daher wird diese Arbeit als Grundlage für die Analyse realer Messdaten sowie für Vergleiche mit anderen Methoden wie z.B. Artificial Neural Networks verwendet.


 

 

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Dr.-Ing. Sarah Barber
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