EP3931643A1 - Verfahren und system zum steuern einer windenergieanlagenanordnung - Google Patents

Verfahren und system zum steuern einer windenergieanlagenanordnung

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EP3931643A1
EP3931643A1 EP20711796.1A EP20711796A EP3931643A1 EP 3931643 A1 EP3931643 A1 EP 3931643A1 EP 20711796 A EP20711796 A EP 20711796A EP 3931643 A1 EP3931643 A1 EP 3931643A1
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EP
European Patent Office
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wind
wind turbine
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determined
control parameter
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Withdrawn
Application number
EP20711796.1A
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Hennig Harden
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Siemens Gamesa Renewable Energy Service GmbH
Original Assignee
Siemens Gamesa Renewable Energy Service GmbH
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Publication date
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Withdrawn legal-status Critical Current

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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D7/00—Controlling wind motors 
    • F03D7/02—Controlling wind motors  the wind motors having rotation axis substantially parallel to the air flow entering the rotor
    • F03D7/04—Automatic control; Regulation
    • F03D7/042—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller
    • F03D7/043—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller characterised by the type of control logic
    • F03D7/046—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller characterised by the type of control logic with learning or adaptive control, e.g. self-tuning, fuzzy logic or neural network
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D7/00—Controlling wind motors 
    • F03D7/02—Controlling wind motors  the wind motors having rotation axis substantially parallel to the air flow entering the rotor
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D7/00—Controlling wind motors 
    • F03D7/02—Controlling wind motors  the wind motors having rotation axis substantially parallel to the air flow entering the rotor
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    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
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    • F05B2270/30—Control parameters, e.g. input parameters
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    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
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    • F05B2270/00—Control
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    • F05B2270/335—Output power or torque
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    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction

Definitions

  • the object of the present invention is to improve the operation, in particular the perforation of individual wind energy installations or a wind energy installation arrangement which includes me wind energy installations.
  • a method for a wind energy installation which one or more wind energy installations in particular consists of, comprises the steps:
  • the at least one intensity value depends on a standard deviation and a mean value of a speed and / or a
  • Wind energy installation arrangement based on the control parameter value
  • the method has the step of ensuring compliance with a predetermined one Execution of multidimensional or multidimensional, permissible area of the
  • a wind turbine controller can limit such a control parameter value to a, in particular, closest control parameter value within the specified permissible range or discard the inadmissible control parameter value and, in one embodiment, instead, for example, use a conventionally determined or standard -use control parameter value.
  • a computer program product can have, in particular, a non-volatile storage medium for storing a program or with a program stored thereon, execution of this program causing a system or a controller, in particular a computer, to create a to carry out the method described here or one or more of its steps.
  • a system or a controller in particular a computer
  • steps of the method are carried out completely or partially automatically, in particular by the system or its means.
  • a method according to the invention is at least partially virtualized or carried out in a virtualized environment.
  • one or more means and / or the artificial intelligence are virtualized in one embodiment
  • Performance curves of Fig. 2; and 4 a method for controlling the wind turbine arrangement according to an embodiment of the present invention.
  • the controls of the wind turbines 10, 20, 30, 40, 50 communicate with an artificial intelligence 100, which can have one or more neural networks, for example.
  • the artificial intelligence 100 can be installed in a park server of the wind park.
  • data of the controls can also be exchanged via a VPN connection with a trustworthy private network in the cloud and the artificial intelligence 100 can be implemented there at least partially, virtualized in one embodiment.
  • pairs of values are determined from a first variable in the form of an amount of a wind speed and a second variable in the form of a power of the wind energy installations (arrangement).
  • Wind speed values are entered on the abscissa and power values on the ordinate.
  • intensity values are determined in the form of ratios of a standard deviation to an average value of a speed and / or a torque, in particular blade bending torque and / or rotor torque, of the wind turbines and the wind speed, so to speak analogously to the known per se

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Abstract

Ein erfindungsgemäßes Verfahren zum Steuern einer Windenergieanlagenanordnung, die wenigstens eine Windenergieanlage (10, 20, 30, 40, 50) aufweist, umfasst die Schritte: - Ermitteln (S10) von Wertepaaren aus einer ersten Größe, die von einer Windgeschwindigkeit abhängt, und einer zweiten Größe, die von einer Leistung der Windenergieanlagenanordnung abhängt; und - Ermitteln (S20) von Eigenwerten (λ 1,... λ'2) und/oder Eigenvektoren (e 1,…e'2) einer Kovarianzmatrix der ermittelten Wertepaare; und/oder den Schritt: - Ermitteln (S30) wenigstens eines Intensitätswertes, der von einer Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines Drehmoments der Windenergieanlagenanordnung und/oder einer Windgeschwindigkeit abhängt; wobei das Verfahren die Schritte aufweist: - Ermitteln (S40) eines Wertes eines Steuerparameters der Windenergieanlagenanordnung mithilfe einer künstlichen Intelligenz (100) auf Basis der ermittelten Eigenwerte und/oder –vektoren und/oder des wenigstens einen Intensitätswertes; und - Steuern (S50) der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des ermittelten Steuerparameterwertes.

Description

Verfahren und System zum Steuern einer Windenergieanlagenanordi
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und System zum Steuern einer Windenergieanlagenanordnung, die wenigstens eine Windenergieanlage aufweis Computerprogrammprodukt zur Durchführung des Verfahrens.
Abhängig von Umwelteinflüssen wie insbesondere Wind, Temperatur, Eis und de Alterungs- und Verschmutzungseffekten, Veränderungen der Vegetation, Energienetzbedingungen, insbesondere schwachen Netzen, Spannungseinbrüch dergleichen ändern sich die optimalen Betriebsbedingungen von Windenergieanl, insbesondere Windenergieanlagenanordnungen, die mehrere Windenergieanlag* umfassen („Windparks“).
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es den Betrieb, insbesondere die Perforrr einzelnen Windenergieanlage oder einer Windenergieanlagenanordnung, die me Windenergieanlagen umfasst, zu verbessern.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gel Ansprüche 8, 9 stellen ein System bzw. Computerprogrammprodukt zur Durchfüt hier beschriebenen Verfahrens unter Schutz. Die Unteransprüche betreffen vorte Weiterbildungen.
Nach einem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren zur einer Windenergieanlagenanordnung, die eine oder mehrere Windenergieanlage insbesondere hieraus besteht, die Schritte:
- Ermitteln von Wertepaaren aus
- einer ersten Größe, die von einer Windgeschwindigkeit, insbesondere Betrag und/oder Richtung, abhängt, diese in einer Ausführung angibt I beschreibt, und
- einer zweiten Größe, die von einer, insbesondere elektrischen und/od mechanischen, Leistung der Windenergieanlagenanordnung, insbesoi Einzelleistung der einzigen Windenergieanlage der
Windenergieanlagenanordnung oder der Gesamtleistung der mehrere Windenergieanlagen der Windenergieanlagenanordnung, abhängt, diese in einer Ausführung angibt bzw. beschreibt;
- Ermitteln von Eigenwerten und/oder Eigenvektoren einer Kovarianzmatrix dieser
ermittelten Wertepaare;
- Ermitteln eines Wertes eines ein- oder mehrdimensionalen Steuerparameters der
Windenergieanlagenanordnung mithilfe einer künstlichen Intelligenz, insbesondere durch diese künstliche Intelligenz, auf Basis der ermittelten Eigenwerte und/oder -vektoren, insbesondere unter Verwendung dieser Eigenwerte bzw. -vektoren als Eingangsgrößen der bzw. für die künstliche Intelligenz; und
- Steuern der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des ermittelten
Steuerparameterwertes.
Einer Ausführung der vorliegenden Erfindung liegt die überraschende Erkenntnis zugrunde, dass solche Eigenwerte und Eigenvektoren besonders vorteilhafte Eingangsgrößen für eine künstliche Intelligenz darstellen, um Steuerparameterwerte zum Steuern der
Windenergieanlagenanordnung zu ermitteln bzw. die künstliche Intelligenz auf Basis solcher Eigenwerte und Eigenvektoren den Betrieb, insbesondere die Performance, der einzelnen Windenergieanlage und insbesondere einer Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfasst, verbessern und/oder, insbesondere gleichzeitig,
Ermüdungslasten einzelner Komponenten der Windenergieanlage(n) reduzieren bzw.
begrenzen kann.
Nach einem zweiten Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren zum Steuern einer bzw. der Windenergieanlagenanordnung, die eine oder mehrere Windenergieanlagen aufweist, insbesondere hieraus besteht, die Schritte:
- Ermitteln eines oder mehrerer Intensitätswerte, der bzw. die (jeweils) von einer
Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl, insbesondere Rotor- und/oder Generatordrehzahl, und/oder einer Standardabweichung und einem Mittelwert eines Drehmoments, insbesondere eines Blattbiegemoment und/oder eines Rotor- und/oder Generatordrehmoments, der Windenergieanlagenanordnung, insbesondere der einzigen Windenergieanlage der Windenergieanlagenanordnung oder der einzelnen Drehzahlen und/oder Drehmomente der mehreren Windenergieanlagen der
Windenergieanlagenanordnung, und/oder einer Standardabweichung und einem
Mittelwert einer Windgeschwindigkeit, insbesondere deren Betrag und/oder Richtung, abhängt bzw. abhängen, in einer Ausführung ein Verhältnis der Standardabweichung zum Mittelwert angibt/angeben bzw. beschreibt/beschreiben;
- Ermitteln eines bzw. des Wertes eines bzw. des ein- oder mehrdimensionalen
Steuerparameters der Windenergieanlagenanordnung mithilfe einer bzw. der künstlichen Intelligenz, insbesondere durch diese künstliche Intelligenz, auf Basis des bzw. der ermittelten Intensitätswerte(s), insbesondere unter Verwendung des bzw. der ermittelten Intensitätswerte(s) als, gegebenenfalls weitere, Eingangsgröße(n) der bzw. für die künstliche Intelligenz; und
- Steuern der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des ermittelten
Steuerparameterwertes.
Einer Ausführung der vorliegenden Erfindung liegt die überraschende Erkenntnis zugrunde, dass solche Intensitätswerte (ebenfalls) besonders vorteilhafte Eingangsgrößen für eine künstliche Intelligenz darstellen, um Steuerparameterwerte zum Steuern der
Windenergieanlagenanordnung zu ermitteln bzw. die künstliche Intelligenz auf Basis solcher Intensitätswerte den Betrieb, insbesondere die Performance, der einzelnen
Windenergieanlage und insbesondere einer Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfasst, (weiter) verbessern und/oder, insbesondere gleichzeitig, Ermüdungslasten einzelner Komponenten der Windenergieanlage(n) (weiter) reduzieren bzw. begrenzen kann.
Wie vorstehend angedeutet, können der erste und zweite Aspekt in einer Ausführung miteinander kombiniert sein bzw. die künstlichen Intelligenz den Steuerparameterwert auf Basis sowohl der ermittelten Eigenwerte bzw. -vektoren als auch des bzw. der ermittelten Intensitätswerte(s) ermittelten. Es hat sich überraschend herausgestellt, dass durch diese Kombination von Eingangsgrößen für eine künstliche Intelligenz der Betrieb, insbesondere die Performance, einzelner Windenergieanlagen und insbesondere einer
Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfassen, besonders stark verbessert und/oder, insbesondere gleichzeitig, Ermüdungslasten einzelner
Komponenten der Windenergieanlage(n) begrenzt bzw. besonders stark reduziert werden können. Gleichwohl können der erste oder zweite Aspekt auch alleine realisiert sein, wobei insbesondere der erste Aspekt den Betrieb, insbesondere die Performance, einer
Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfasst, signifikant verbessern kann. Die künstliche Intelligenz kann in einer Ausführung einen maschinell gelernten Zusammenhang zwischen Eingangsgrößen, insbesondere also den Eigenwerten
bzw. -vektoren und/oder dem bzw. den Intensitätswert(en), und dem Steuerparameterwert, und/oder wenigstens ein künstliches neuronales Netz aufweisen, insbesondere nutzen, und/oder hierzu vorab, insbesondere mittels wenigstens teilweise überwachtem und/oder verstärkendem Lernen („supervised learning“ bzw.„reinforced learning“) trainiert sein bzw. werden. Dies stellt für die vorliegende Erfindung besonders vorteilhafte künstliche
Intelligenzen dar, ohne dass diese hierauf beschränkt wäre.
In einer Ausführung wird der Steuerparameterwert mithilfe der künstlichen Intelligenz auf Basis einer ermittelten Temperatur, Luftfeuchtigkeit und/oder Luftdichte,
Windgeschwindigkeit, insbesondere deren Betrag und/oder Richtung, und/oder Betriebsart, insbesondere Teillast, Volllast, Anlauf oder Bremsprogramm, Wirk- und/oder Blindleistung und/oder Wirk- und/oder Blindleistungsanforderung, der Windenergieanlagenanordnung, insbesondere der einzigen Windenergieanlage der Windenergieanlagenanordnung und insbesondere einer Windenergieanlagenanordnung mit mehreren Windenergieanlagen, und/oder unter Berücksichtigung aktueller Anforderungen eines Netzbetreibers,
insbesondere von Sollwerten für Wirk- und/oder Blindleistung, Spannungs- oder
Frequenzregelung und/oder von Netzeigenschaften an einem Übergabepunkt ermittelt.
Es hat sich überraschend herausgestellt, dass durch diese zusätzlichen Eingangsgrößen für eine künstliche Intelligenz der Betrieb, insbesondere die Performance, einzelner
Windenergieanlagen und insbesondere einer Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfassen, jeweils, insbesondere in Kombination von zwei oder mehr der vorstehend genannten Eingangsgrößen, weiter verbessert werden kann.
In einer Ausführung werden bzw. sind die Werte der ersten Größe und/oder die Werte der zweiten Größe (jeweils) auf Basis zeitlich gemittelter Werte ermittelt, in einer Weiterbildung auf Basis einer zeitlichen Mittelung über wenigstens 10 Sekunden, insbesondere wenigstens 30 Sekunden, und/oder höchstens 10 Minuten, insbesondere höchstens 2 Minuten.
Es hat sich überraschend herausgestellt, dass durch eine solche zeitliche Mittelung der Betrieb, insbesondere die Performance, einzelner Windenergieanlagen und insbesondere einer Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfassen, weiter verbessert werden kann. In einer Ausführung werden die Wertepaare über ein gleitendes Zeitfenster ermittelt, wobei das gleitende Zeitfenster sich in einer Ausführung über wenigstens 1 Stunde, vorzugsweise wenigstens 10 Stunden, insbesondere wenigstens 2 Tage, und/oder höchstens 30 Tage, insbesondere höchstens 15 Tage, erstreckt.
Zusätzlich oder alternativ werden die Wertepaare in einer Ausführung für einen von mehreren, insbesondere wenigstens vier, Windrichtungssektoren ermittelt.
Es hat sich überraschend herausgestellt, dass durch ein solches gleitendes Zeitfenster und eine solche Diskretisierung der Windrichtung, insbesondere in Kombination, der Betrieb, insbesondere die Performance, einzelner Windenergieanlagen und insbesondere einer Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfassen, weiter verbessert werden kann. Dabei können kürzere gleitende Zeitfenster im Bereich von 1 bis 10 Stunden vorteilhaft kurzfristigen bzw. temporäreren Änderungen der
Umgebungsbedingungen Rechnung tragen und/oder die Sensitivität bzw. das
Ansprechverhalten der Steuerparameterwertoptimierung verbessern. Umgekehrt können längere gleitende Zeitfenster im Bereich von 2 oder mehr Tagen vorteilhaft kurzfristige bzw. temporärere Änderungen der Umgebungsbedingungen ausblenden und/oder die Stabilität der Steuerparameterwertoptimierung verbessern.
Wie bereits angedeutet, kann die vorliegende Erfindung mit besonderem Vorteil zum Steuern von Windenergieanlagenanordnungen verwendet werden, die wenigstens zwei
Windenergieanlagen aufweisen, wobei nach einer Ausführung des ersten Aspekts die zweite Größe von einer Leistung dieser wenigstens zwei Windenergieanlagen abhängt bzw. nach einer Ausführung des zweiten Aspekts ein Intensitätswert von einer Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines Drehmoments der einen
Windenergieanlage und wenigstens ein weiterer Intensitätswert von einer
Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines Drehmoments einer weiteren Windenergieanlage abhängt und die künstliche Intelligenz den
Steuerparameterwert auf Basis dieser wenigstens zwei Intensitätswerte ermittelt.
In einer Ausführung werden bzw. sind der künstlichen Intelligenz zulässige Bereiche für die Steuerparameterwerte vorgegeben, insbesondere mögliche Bereiche für die
Steuerparameterwerte auf vorgegebene zulässige, in einer Ausführung mehr- bzw.
multidimensionale, Bereiche eingeschränkt. Hierdurch kann in einer Ausführung die Performance der künstlichen Intelligenz verbessert werden.
In einer Ausführung wird auf Basis des Steuerparameterwertes eine Azimut-Nachführung der Windenergieanlagenanordnung, insbesondere der einzigen Windenergieanlage der
Windenergieanlagenanordnung oder mehrerer Windenergieanlagen der
Windenergieanlagenanordnung, verändert, insbesondere ein Offset zu einer optimalen Ausrichtung des Azimuts vorgegeben bzw. verändert und/oder eine automatische Azimut- Nachführung ausgelöst.
Zusätzlich oder alternativ wird in einer Ausführung auf Basis des Steuerparameterwertes eine Blattheizung und/oder Enteisung der Windenergieanlagenanordnung, insbesondere der einzigen Windenergieanlage der Windenergieanlagenanordnung oder mehrerer
Windenergieanlagen der Windenergieanlagenanordnung, aktiviert.
Zusätzlich oder alternativ wird in einer Ausführung auf Basis des Steuerparameterwertes in einen Energiesparmodus der Windenergieanlagenanordnung, insbesondere der einzigen Windenergieanlage der Windenergieanlagenanordnung oder mehrerer Windenergieanlagen der Windenergieanlagenanordnung, umgeschaltet, in einer Ausführung eine Entdrillung durchgeführt und/oder auf eine prognostizierte Windrichtung ausgerichtet.
Zusätzlich oder alternativ wird in einer Ausführung auf Basis des Steuerparameterwertes die Windenergieanlagenanordnung, insbesondere die einzige Windenergieanlage der
Windenergieanlagenanordnung oder mehrere Windenergieanlagen der
Windenergieanlagenanordnung, gestoppt, insbesondere, um bei bestimmten
meteorologischen Wetterlagen den Eisansatz zu minimieren.
Zusätzlich oder alternativ wird in einer Ausführung auf Basis des Steuerparameterwertes von einer Kennlinie auf eine andere Kennlinie umgeschaltet, auf deren Basis die
Windenergieanlagenanordnung, insbesondere die einzige Windenergieanlage der
Windenergieanlagenanordnung oder mehrere Windenergieanlagen der
Windenergieanlagenanordnung, gesteuert wird bzw. werden, insbesondere zwischen Pitch- Kennlinien, die eine Blattverstellung im Teillastbereich bestimmen, Generatorkennlinien, die ein Drehmoment, insbesondere ein Bremsmoment bzw. eine Bremsleistung , bestimmen oder dergleichen. Es hat sich überraschend herausgestellt, dass solche Steuerparameterwerte einerseits besonders gut durch eine künstliche Intelligenz auf Basis der Eigenwerte bzw. -vektoren und/oder des bzw. der Intensitätswerte(s) ermittelt und andererseits hierdurch, insbesondere in Kombination von zwei oder mehr dieser Ausführungen, der Betrieb, insbesondere die Performance, einzelner Windenergieanlagen und insbesondere einer
Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfassen, signifikant verbessert werden kann.
Nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung ist ein System, insbesondere
hard- und/oder Software-, insbesondere programmtechnisch, zur Durchführung eines Verfahrens nach einem hier beschriebenen Verfahren, insbesondere also dem ersten und/oder zweiten Aspekt, eingerichtet und/oder weist
- eine künstliche Intelligenz, die zum Ermitteln eines Wertes eines Steuerparameters der Windenergieanlagenanordnung auf Basis ermittelter Eigenwerte und/oder -vektoren einer Kovarianzmatrix ermittelter Wertepaare und/oder auf Basis wenigstens eines
Intensitätswertes eingerichtet ist bzw. verwendet wird; und
- Mittel zum Steuern der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des ermittelten
Steuerparameterwertes auf.
In einer Ausführung der vorliegenden Erfindung sind die Wertepaare Wertepaare aus einer ersten Größe, die von einer Windgeschwindigkeit abhängt, und einer zweiten Größe, die von einer Leistung der Windenergieanlagenanordnung abhängt, in einer Ausführung weist das System Mittel zum Ermitteln der Wertepaaren aus einer ersten Größe, die von einer
Windgeschwindigkeit abhängt, und einer zweiten Größe, die von einer Leistung der
Windenergieanlagenanordnung abhängt, und/oder Mittel zum Ermitteln der Eigenwerte bzw. -vektoren einer Kovarianzmatrix der ermittelten Wertepaare auf.
In einer Ausführung der vorliegenden Erfindung hängt der wenigstens eine Intensitätswert von einer Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines
Drehmoments der Windenergieanlagenanordnung und/oder einer Windgeschwindigkeit ab, in einer Ausführung weist das System Mittel zum Ermitteln des wenigstens einen
Intensitätswertes, der von einer Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines Drehmoments der Windenergieanlagenanordnung und/oder einer
Windgeschwindigkeit abhängt, auf. In einer Ausführung ist die künstliche Intelligenz dazu eingerichtet bzw. wird dazu verwendet, den Steuerparameterwert auf Basis einer ermittelten Temperatur, Luftfeuchtigkeit und/oder - dichte, Windgeschwindigkeit und/oder Betriebsart ^-insbesondere Teillast, Volllast, Anlauf oder Bremsprogramm, Wirk- und/oder Blindleistung und/oder Wirk- und/oder
Blindleistungsanforderung, der Windenergieanlagenanordnung, insbesondere der einzigen Windenergieanlage der Windenergieanlagenanordnung und insbesondere einer
Windenergieanlagenanordnung mit mehreren Windenergieanlagen, und/oder unter
Berücksichtigung aktueller Anforderungen eines Netzbetreibers, insbesondere von
Sollwerten für Wirk- und/oder Blindleistung, Spannungs- oder Frequenzregelung und/oder von Netzeigenschaften an einem Übergabepunkt zu ermitteln.
In einer Ausführung weist das System bzw. sein(e) Mittel auf:
- Mittel zum Ermitteln der Werte der ersten und/oder zweiten Größe auf Basis zeitlich
gemittelter Werte;
- Mittel zum Ermitteln der Wertepaare über ein gleitendes Zeitfenster und/oder für einen von mehreren Windrichtungssektoren;
- Mittel zum Vorgeben zulässiger Bereiche für die Steuerparameterwerte für die
künstlichen Intelligenz;
- Mittel zum Verändern eine Azimut-Nachführung der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des Steuerparameterwertes;
- Mittel zum Aktivieren einer Blattheizung und/oder Enteisung der
Windenergieanlagenanordnung auf Basis des Steuerparameterwertes;
- Mittel zum Umschalten in einen Energiesparmodus der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des Steuerparameterwertes;
- Mittel zum Stoppen der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des
Steu erparam eterwertes ;
- Mittel zum Umschalten von einer Kennlinie auf eine andere Kennlinie, auf deren Basis die Windenergieanlagenanordnung gesteuert wird, auf Basis des Steuerparameterwertes; und/oder
- Mittel zur Sicherstellung der Einhaltung eines vorgegebenen, in einer Ausführung
mehr- bzw. multidimensionalen, zulässigen Bereiches des Steuerparameterwertes, insbesondere durch eine Windenergieanlagensteuerung und/oder unabhängig von der Ermittlung mithilfe der künstlichen Intelligenz. Entsprechend weist das Verfahren in einer Ausführung den Schritt auf: Sicherstellung der Einhaltung eines vorgegebenen, in einer Ausführung mehr- bzw. multidimensionalen, zulässigen Bereiches des
Steuerparameterwertes, insbesondere durch eine Windenergieanlagensteuerung und/oder unabhängig von der Ermittlung mithilfe der künstlichen Intelligenz.
- Dem liegt die Überlegung zugrunde, dass mithilfe einer künstlichen Intelligenz
gegebenenfalls unzulässige Steuerparameterwerte ermittelt und beim Steuern der Windenergieanlagenanordnung zugrundegelegt werden könnten, die dann zu einem unerwünschten Betrieb führen könnten. Dem wird in einer Ausführung dadurch begegnet, dass der künstlichen Intelligenz zulässige Bereiche für die Steuerparameterwerte vorgegeben werden, so dass die künstliche Intelligenz bereits keine unzulässigen Steuerparameterwerte ermitteln kann bzw. können sollte. Zusätzlich oder alternativ kann in einer Ausführung auch, insbesondere durch eine Windenergieanlagensteuerung und/oder unabhängig von der Ermittlung mithilfe der künstlichen Intelligenz, sichergestellt werden, dass ein vorgegebener zulässiger Bereich des Steuerparameterwertes eingehalten wird, in einer Ausführung , indem (mithilfe der künstlichen Intelligenz ermittelte) Steuerparameterwerte, insbesondere durch bzw. in eine(r)
Windenergieanlagensteuerung, entsprechend limitiert und/oder überprüft und
gegebenenfalls verworfen und/oder (durch zulässige Steuerparameterwerte) ersetzt werden. Wird also beispielsweise mithilfe der künstlichen Intelligenz ein
Steuerparameterwert ermittelt, der außerhalb eines vorgegebenen zulässigen Bereiches liegt, kann in einer Ausführung eine Windenergieanlagensteuerung einen solchen Steuerparameterwert auf einen, insbesondere nächstliegenden, Steuerparameterwert innerhalb des vorgegebenen zulässigen Bereiches limitieren oder den unzulässigen Steuerparameterwert verwerfen und in einer Ausführung stattdessen beispielsweise einen konventionell ermittelten bzw. Standard-steuerparameterwert verwenden.
Ein Mittel im Sinne der vorliegenden Erfindung kann hard- und/oder softwaretechnisch ausgebildet sein, insbesondere eine, vorzugsweise mit einem Speicher- und/oder Bussystem daten- bzw. signalverbundene, insbesondere digitale, Verarbeitungs-, insbesondere
Mikroprozessoreinheit (CPU), Graphikkarte (GPU) oder dergleichen, und/oder ein oder mehrere Programme oder Programmmodule aufweisen. Die Verarbeitungseinheit kann dazu ausgebildet sein, Befehle, die als ein in einem Speichersystem abgelegtes Programm implementiert sind, abzuarbeiten, Eingangssignale von einem Datenbus zu erfassen und/oder Ausgangssignale an einen Datenbus abzugeben. Ein Speichersystem kann ein oder mehrere, insbesondere verschiedene, Speichermedien, insbesondere optische, magnetische, Festkörper- und/oder andere nicht-flüchtige Medien aufweisen. Das Programm kann derart beschaffen sein, dass es die hier beschriebenen Verfahren verkörpert bzw. auszuführen imstande ist, sodass die Verarbeitungseinheit die Schritte solcher Verfahren ausführen kann und damit insbesondere die Windenergieanlagenanordnung steuern kann. Ein Computerprogrammprodukt kann in einer Ausführung ein, insbesondere nicht-flüchtiges, Speichermedium zum Speichern eines Programms bzw. mit einem darauf gespeicherten Programm aufweisen, insbesondere sein, wobei ein Ausführen dieses Programms ein System bzw. eine Steuerung, insbesondere einen Computer, dazu veranlasst, ein hier beschriebenes Verfahren bzw. einen oder mehrere seiner Schritte auszuführen. In einer Ausführung werden ein oder mehrere, insbesondere alle, Schritte des Verfahrens vollständig oder teilweise automatisiert durchgeführt, insbesondere durch das System bzw. sein(e) Mittel.
In einer Ausführung weist das System die Windenergieanlagenanordnung auf.
Ein Steuern im Sinne der vorliegenden Erfindung kann insbesondere ein Regeln umfassen, insbesondere sein.
In einer Ausführung wird ein erfindungsgemäßes Verfahren wenigstens teilweise virtualisiert bzw. in einer virtualisierten Umgebung durchgeführt. Entsprechend sind in einer Ausführung ein oder mehrere Mittel und/oder die Künstliche Intelligenz virtualisiert
Weitere Vorteile und Merkmale ergeben sich aus den Unteransprüchen und den
Ausführungsbeispielen. Hierzu zeigt, teilweise schematisiert:
Fig. 1 : eine Windenergieanlagenanordnung mit mehreren Windenergieanlagen und ein System zum Steuern dieser Windenergieanlagenanordnung nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung;
Fig. 2: Leistungskurven einer der Windenergieanlagen für unterschiedliche
Umweltbedingungen;
Fig. 3: Eigenwerte und -vektoren einer Kovarianzmatrix der Wertepaare der
Leistungskurven der Fig. 2; und Fig. 4: ein Verfahren zum Steuern der Windenergieanlagenanordnung nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung.
Fig. 1 zeigt eine Windenergieanlagenanordnung bzw. einen Windpark mit mehreren
Windenergieanlagen 10, 20, 30, 40, 50 und ein System zum Steuern dieser
Windenergieanlagenanordnung nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung.
Die Windenergieanlagen weisen, wie anhand der Windenergieanlage 10 schematisch angedeutet, jeweils eine drehbare Gondel 1 1 auf, die auf einem Turm 12 angeordnet ist und durch Antriebe (nicht dargestellt) Azimut-nachgeführt bzw. um eine Turmlängsachse (vertikal in Fig. 1 ) verdreht werden kann. Ein Rotor mit Rotorblättern 13 treibt einen Generator 14 an, der ebenso wie eine Blattwinkelverstellung der Rotorblätter und die Azimut-Nachführung von einer Steuerung 15 gesteuert wird, die Messignale von einer Windmesseinrichtung 16 erhält.
Die Steuerungen der Windenergieanlagen 10, 20, 30, 40, 50 kommunizieren mit einer Künstlichen Intelligenz 100, die beispielsweise ein oder mehrere neuronale Netze aufweisen kann. Die Künstliche Intelligenz 100 kann in einer Ausführung in einem Parkserver des Windparks installiert sein. Gleichermaßen können Daten der Steuerungen auch über eine VPN- Verbindung mit einem vertrauenswürdigen privaten Netz in der Cloud ausgetauscht und die Künstliche Intelligenz 100 wenigstens teilweise dort implementiert sein, in einer Ausführung virtualisiert. In einem ersten Verfahrensschritt S10 (vgl. Fig. 2) werden Wertepaaren aus einer ersten Größe in Form eines Betrags einer Windgeschwindigkeit und einer zweiten Größe in Form einer Leistung der Windenergieanlagen(anordnung) ermittelt.
Fig. 2 zeigt hierzu exemplarisch solche Wertepaare, im linken und rechten Bild für unterschiedliche Umweltbedingungen. Dabei sind Windgeschwindigkeitsbetragswerte auf der Abszisse und Leistungswerte auf der Ordinate eingetragen.
In einem zweiten Verfahrensschritt S20 werden Eigenwerte und Eigenvektoren einer Kovarianzmatrix dieser ermittelten Wertepaare ermittelt. Fig. 3 zeigt hierzu exemplarisch die entsprechenden Eigenvektoren ei,...e‘2 bzw. Eigenwerte li , ... l 2.
Parallel hierzu werden in einem Schritt S30 Intensitätswerte in Form von Verhältnissen einer Standardabweichung zu einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines Drehmoments, insbesondere Blattbiegemoments und/oder Rotormoments, der Windenergieanlagen sowie der Windgeschwindigkeit ermittelt, sozusagen analog zur an sich bekannten
Turbulenzintensität.
In einem Verfahrensschritt S40 ermittelt die - entsprechend trainierte - Künstliche Intelligenz 100 auf Basis dieser ermittelten Eigenwerte und/oder -vektoren und Intensitätswerte einen optimalen Wert eines Steuerparameters der Windenergieanlagenanordnung.
Auf Basis dieses ermittelten Steuerparameterwertes wird in Schritt S50 die
Windenergieanlagenanordnung gesteuert. Beispielsweise können entsprechende
Komponenten des mehrdimensionalen Steuerparameterwertes an die einzelnen
Steuerungen übermittelt werden, die die Blattwinkel, Azimut-Nachführung, Generatoren, Enteisungen oder dergleichen dann entsprechend auf Basis des Steuerparameterwertes steuern.
Obwohl in der vorhergehenden Beschreibung exemplarische Ausführungen erläutert wurden, sei darauf hingewiesen, dass eine Vielzahl von Abwandlungen möglich ist. Außerdem sei darauf hingewiesen, dass es sich bei den exemplarischen Ausführungen lediglich um
Beispiele handelt, die den Schutzbereich, die Anwendungen und den Aufbau in keiner Weise einschränken sollen. Vielmehr wird dem Fachmann durch die vorausgehende Beschreibung ein Leitfaden für die Umsetzung von mindestens einer exemplarischen Ausführung gegeben, wobei diverse Änderungen, insbesondere in Hinblick auf die Funktion und Anordnung der beschriebenen Bestandteile, vorgenommen werden können, ohne den Schutzbereich zu verlassen, wie er sich aus den Ansprüchen und diesen äquivalenten
Merkmalskombinationen ergibt. Bezuaszeichenliste
10 Windenergieanlage
1 1 Gondel
12 Turm
13 Rotor(blatt)
14 Generator
15 Steuerung
16 Windmesseinrichtung
20-50 Windenergieanlage
100 Künstliche Intelligenz
Eigenvektor
lΐ,... l‘2 Eigenwert

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Steuern einer Windenergieanlagenanordnung, die wenigstens eine
Windenergieanlage (10, 20, 30, 40, 50) aufweist, mit den Schritten:
- Ermitteln (S10) von Wertepaaren aus einer ersten Größe, die von einer
Windgeschwindigkeit abhängt, und einer zweiten Größe, die von einer Leistung der Windenergieanlagenanordnung abhängt; und
- Ermitteln (S20) von Eigenwerten (li,... l 2) und/oder Eigenvektoren (©,,... e‘2) einer Kovarianzmatrix der ermittelten Wertepaare;
und/oder dem Schritt:
- Ermitteln (S30) wenigstens eines Intensitätswertes, der von einer
Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines
Drehmoments der Windenergieanlagenanordnung und/oder einer
Windgeschwindigkeit abhängt;
wobei das Verfahren die Schritte aufweist:
- Ermitteln (S40) eines Wertes eines Steuerparameters der
Windenergieanlagenanordnung mithilfe einer künstlichen Intelligenz (100) auf Basis der ermittelten Eigenwerte und/oder -vektoren und/oder des wenigstens einen Intensitätswertes; und
- Steuern (S50) der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des ermittelten
Steuerparameterwertes.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass der Steuerparameterwert mithilfe der künstlichen Intelligenz auf Basis einer ermittelten Temperatur, Luftfeuchtigkeit und/oder -dichte, Windgeschwindigkeit und/oder Betriebsart, , insbesondere Teillast, Volllast, Anlauf oder Bremsprogramm, Wirk- und/oder Blindleistung
und/oder -leistungsanforderung, der Windenergieanlagenanordnung und/oder unter Berücksichtigung aktueller Anforderungen eines Netzbetreibers, insbesondere von Sollwerten für Wirk- und/oder Blindleistung, Spannungs- oder Frequenzregelung und/oder von Netzeigenschaften an einem Übergabepunkt ermittelt wird.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Werte der ersten und/oder zweiten Größe auf Basis zeitlich gemittelter Werte ermittelt werden.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Wertepaare über ein gleitendes Zeitfenster und/oder für einen von mehreren
Windrichtungssektoren ermittelt werden.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Windenergieanlagenanordnung wenigstens zwei Windenergieanlagen aufweist, wobei insbesondere die zweite Größe von einer Leistung der wenigstens zwei
Windenergieanlagen abhängt und/oder der Intensitätswert von einer
Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines Drehmoments der wenigstens zwei Windenergieanlagen abhängt.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der künstlichen Intelligenz zulässige Bereiche für die Steuerparameterwerte vorgegeben werden und/oder die Einhaltung eines vorgegebenen zulässigen Bereiches der
Steuerparameter, insbesondere durch eine Windenergieanlagensteuerung und/oder unabhängig von der künstlichen Intelligenz , sichergestellt wird.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass auf Basis des Steuerparameterwertes eine Azimut-Nachführung der
Windenergieanlagenanordnung verändert, eine Blattheizung und/oder Enteisung der Windenergieanlagenanordnung aktiviert, in einen Energiesparmodus der
Windenergieanlagenanordnung umgeschaltet, die Windenergieanlagenanordnung gestoppt und/oder von einer Kennlinie auf eine andere Kennlinie umgeschaltet wird, auf deren Basis die Windenergieanlagenanordnung gesteuert wird.
8. System zum Steuern einer Windenergieanlagenanordnung, die wenigstens eine
Windenergieanlage aufweist, wobei das System zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche eingerichtet ist und/oder
- eine künstliche Intelligenz (100) zum Ermitteln eines Wertes eines Steuerparameters der Windenergieanlagenanordnung auf Basis ermittelter Eigenwerte (li,... l'2) und/oder -vektoren (e^. - .e^) einer Kovarianzmatrix ermittelter Wertepaare und/oder auf Basis wenigstens eines Intensitätswertes; und
- Mittel zum Steuern der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des ermittelten Steuerparameterwertes aufweist, - wobei die Wertepaare Wertepaare aus einer ersten Größe, die von einer
Windgeschwindigkeit abhängt, und einer zweiten Größe, die von einer Leistung der Windenergieanlagenanordnung abhängt, sind und/oder
- der wenigstens eine Intensitätswert von einer Standardabweichung und einem
Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines Drehmoments der
Windenergieanlagenanordnung und/oder einer Windgeschwindigkeit abhängt.
9. Computerprogrammprodukt mit einem Programmcode, der auf einem von einem
Computer lesbaren Medium gespeichert ist, zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
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