ES2818126T3

ES2818126T3 - Control de una turbina eólica teniendo en cuenta la medición de fatiga

Info

Publication number: ES2818126T3
Application number: ES16726773T
Authority: ES
Inventors: Keld Hammerum; Tobias Gybel Hovgaard
Original assignee: Vestas Wind Systems AS
Current assignee: Vestas Wind Systems AS
Priority date: 2015-05-27
Filing date: 2016-05-24
Publication date: 2021-04-09
Anticipated expiration: 2036-05-24
Also published as: US10683844B2; EP3303834B1; EP3303834A1; WO2016188532A1; US20180142674A1; CN107667220A; CN107667220B

Abstract

Método de control de una turbina eólica, que comprende: recibir (61) un estado operativo actual de la turbina eólica; basándose en el estado operativo actual, calcular (62) una o más trayectorias operativas predichas (33), incluyendo la una o más trayectorias operativas predichas una trayectoria de control predicha (36), donde una trayectoria comprende una serie temporal de al menos una variable; determinar (64) al menos una medición de carga de fatiga a partir de al menos una trayectoria operativa predicha; determinar una trayectoria de control (65, 36) basándose en la al menos una medición de carga de fatiga; controlar (66) la turbina eólica basándose en el primer valor predicho de la trayectoria de control; en el que la una o más trayectorias operativas predichas son trayectorias de horizonte recesivo con un horizonte de predicción (35, 40), y en el que se determina la al menos una medición de carga de fatiga para el horizonte de predicción.

Description

DESCRIPCIÓN

Control de una turbina eólica teniendo en cuenta la medición de fatiga

Campo de la invención

La presente invención se refiere a un control de turbinas eólicas en el que se tiene en cuenta una medición de carga de fatiga.

Antecedentes de la invención

En general, una turbina eólica o un parque de turbinas eólicas se hace funcionar con la finalidad de obtener la máxima rentabilidad del capital invertido en el mismo y, por consiguiente, los sistemas de control de turbinas eólicas están configurados para maximizar la potencia de salida, es decir, para hacer funcionar la turbina eólica para capturar la potencia máxima que está disponible en el viento, teniendo presente el mantener la turbina eólica dentro de límites operativos.

Durante el funcionamiento una turbina eólica experimenta condiciones climáticas variadas y el sistema de control de la turbina eólica está diseñado para tener en cuenta estas variaciones. Esta adaptación constante a las condiciones actuales impone un nivel de fatiga determinado y variable a los componentes de la turbina eólica.

Las turbinas eólicas existentes pueden incluir un sistema de monitorización que monitoriza el funcionamiento y determinan varias mediciones de fatiga de diversos componentes basándose en señales monitorizadas, tales como señales de vibración procedentes de sensores. Si se determina un nivel de fatiga demasiado alto de un componente dado, la turbina puede pararse o hacerse funcionar en un modo con la potencia nominal disminuida hasta que pueda repararse el componente. Se conoce un ejemplo a partir del documento US2013/035798 y la finalidad es que pueda obtenerse un nivel de carga de fatiga deseado en el futuro.

Los inventores de la presente invención se han dado cuenta de que existe la necesidad de maneras adicionales de hacer funcionar una turbina eólica teniendo en cuenta la exposición a la fatiga durante el funcionamiento de la turbina eólica.

Sumario de la invención

Sería ventajoso controlar una turbina eólica de manera que se tenga en cuenta una medición de carga de fatiga predicha durante el funcionamiento de la turbina eólica, y que se use el estado operativo real en relación con el funcionamiento continuado de la turbina eólica con el fin de determinar la medición de fatiga predicha.

Por consiguiente, en un primer aspecto, se proporciona un método de control de una turbina eólica, que comprende: recibir un estado operativo actual de la turbina eólica;

basándose en el estado operativo actual, calcular una o más trayectorias operativas predichas, incluyendo la una o más trayectorias operativas predichas una trayectoria de control predicha, donde una trayectoria comprende una serie temporal de al menos una variable;

determinar al menos una medición de fatiga a partir de al menos una trayectoria operativa predicha; determinar una trayectoria de control basándose en la al menos una medición de fatiga; y

controlar la turbina eólica basándose en la trayectoria de control.

En la presente invención, el funcionamiento de la turbina está basado en una trayectoria de control calculada. Una trayectoria es una serie temporal de una variable para un intervalo de tiempo dado, que incluye el valor de variable siguiente para el parámetro operativo relacionado con la variable, así como un número predicho o esperado de valores de variable futuros para el parámetro dado. Por ejemplo, la trayectoria de control puede ser una trayectoria de paso que incluye la orden de paso siguiente, así como un número esperado o predicho de órdenes de paso futuras.

Una turbina eólica incluye un sistema de control para controlar los diversos componentes de la turbina eólica, tales como la configuración de paso de pala, los puntos de consigna de convertidor de potencia, los motores de guiñada, etc. Durante el control de la turbina eólica, los diversos componentes de la turbina están expuestos a la fatiga. El nivel de exposición a la fatiga depende de las acciones de control impuestas.

En la presente invención, el sistema de control está dispuesto para determinar al menos una medición de carga de fatiga a partir de al menos una trayectoria operativa predicha, es decir, el sistema de control está dispuesto para determinar una medición de carga de fatiga predicha basándose en el estado operativo real y un funcionamiento predicho en un intervalo de tiempo futuro y controlar la turbina eólica basándose en tal medición de carga de fatiga predicha o esperada.

Esto es una ventaja dado que el impacto de fatiga puede tenerse en cuenta en el control de la turbina eólica directamente durante el funcionamiento real y basándose en las condiciones de carga reales.

En relación con componentes mecánicos y estructurales, son de especial importancia dos tipos de contribución de carga, las cargas extremas y las cargas de fatiga. La carga extrema es la carga con la que la estructura falla debido a que el esfuerzo excede el límite de elasticidad del material. Las cargas de fatiga pueden considerarse como la pérdida de resistencia que experimenta un material cuando se somete a un historial de esfuerzo cíclico. Se produce fatiga aunque las cargas aplicadas estén muy por debajo del límite elástico del material. Realizaciones de la presente invención tienen en cuenta ventajosamente el impacto oscilante predicho o esperado de las cargas de fatiga que afecta a la fiabilidad de los componentes debido al daño por fatiga durante el control de la turbina eólica. En general, la medición de carga de fatiga puede estar relacionada con la fatiga de estructuras y componentes cualesquiera de la turbina eólica. Las estructuras importantes incluyen fatiga de torre y la fatiga de los diversos cojinetes (cojinete de paso, cojinete principal, etc.) y fatiga de pala.

En una realización importante, la al menos una medición de carga de fatiga incluye un algoritmo de conteo de flujo de lluvia. En otra realización, la al menos una medición de carga de fatiga está basada en momentos espectrales. Sin embargo, pueden usarse otras mediciones de carga de fatiga como alternativa a o además de estas.

En unas realizaciones importantes, la una o más trayectorias operativas predichas se calculan usando una rutina de control de horizonte recesivo, tal como una rutina de control predictivo de modelo (MPC); en tales realizaciones, la medición de carga de fatiga puede calcularse ventajosamente en el horizonte de predicción. Los algoritmos de MPC son muy adecuados para el funcionamiento de turbinas eólicas ya que tienen en cuenta directamente restricciones en las variables del sistema y, por tanto, pueden usarse ventajosamente para encontrar trayectorias operativas óptimas dentro de límites operativos seguros.

Se describen realizaciones adicionales en relación con la sección Descripción de realizaciones.

En aspectos adicionales, la invención también se refiere a un producto de programa informático que comprende código de software adaptado para controlar una turbina eólica cuando se ejecuta en un sistema de procesamiento de datos, a un controlador para una turbina eólica, a un controlador de parque de turbinas eólicas que se implementa para controlar al menos turbinas seleccionadas del parque de turbinas eólicas. Además, la invención se refiere a una turbina eólica que se controla según cualquiera de los diversos aspectos de la presente invención. En general, las diversas realizaciones y aspectos de la invención pueden combinarse y asociarse de cualquier manera posible dentro del alcance de la invención. Estos y otros aspectos, características y/o ventajas de la invención resultarán evidentes a partir de, y se esclarecerán con referencia a, las realizaciones descritas a continuación en el presente documento.

Breve descripción de los dibujos

Realizaciones de la invención se describirán, a modo de ejemplo sólo, con referencia a los dibujos, en los que: la figura 1 ilustra un ejemplo de una turbina eólica;

la figura 2 ilustra una realización de un sistema de control junto con elementos de una turbina eólica;

la figura 3 muestra aspectos generales de una rutina de MPC en relación con una variable operativa medida y, y una variable de control calculada de MPC u;

la figura 4 ilustra un ejemplo de una trayectoria operativa predicha de una variable operativa (figura 4A), junto con el diagrama de conteo de flujo de lluvia correspondiente (figura 4B);

la figura 5 ilustra trayectorias de ejemplo en una situación en la que la señal de daño D cambia de un nivel bajo a un nivel más alto; y

la figura 6 ilustra un diagrama de flujo de elementos de la invención.

Descripción de realizaciones

La figura 1 ilustra, en una vista en perspectiva esquemática, un ejemplo de una turbina eólica 1. La turbina eólica 1 incluye una torre 2, una góndola 3 dispuesta en el ápice de la torre y un rotor 4 acoplado operativamente a un generador alojado en el interior de la góndola 3. Además del generador, la góndola aloja diferentes componentes requeridos para convertir la energía eólica en energía eléctrica y diversos componentes necesarios para hacer funcionar, controlar y optimizar el rendimiento de la turbina eólica 1. El rotor 4 de turbina eólica incluye un buje central 5 y una pluralidad de palas 6 que salen hacia fuera desde el buje central 5. En la realización ilustrada, el rotor 4 incluye tres palas 6, pero el número puede variar. Además, la turbina eólica comprende un sistema de control. El sistema de control puede colocarse en el interior de la góndola o distribuirse en varias ubicaciones en el interior de la turbina y conectarse comunicativamente.

La turbina eólica 1 puede estar incluida entre un conjunto de otras turbinas eólicas que pertenecen a una central eólica, también denominada granja eólica o parque eólico, que sirven como central eléctrica conectada mediante líneas de transmisión con una red eléctrica. La red eléctrica generalmente consiste en una red de estaciones de energía, circuitos de transmisión y subestaciones acoplados mediante una red de líneas de transmisión que transmiten la potencia a cargas en forma de usuarios finales y otros clientes de empresas eléctricas.

La figura 2 ilustra esquemáticamente una realización de un sistema de control 20 junto con elementos de una turbina eólica. La turbina eólica comprende palas de rotor 21 que se conectan mecánicamente a un generador eléctrico 22 mediante una caja de engranajes 23. La potencia eléctrica generada por el generador 22 se inyecta en una red eléctrica 24 mediante un convertidor eléctrico 25. El generador eléctrico 22 puede ser un generador de inducción doblemente alimentado, pero pueden usarse otros tipos de generador. Además, no es necesario que esté presente una caja de engranajes.

El sistema de control comprende varios elementos, que incluyen al menos un controlador 200 con un procesador y una memoria, de modo que el procesador puede ejecutar tareas de cálculo basándose en instrucciones almacenadas en la memoria. En general, el controlador de turbina eólica garantiza que, en funcionamiento, la turbina eólica genera un nivel de salida de potencia requerido. El mismo se obtiene ajustando el ángulo de paso y/o la extracción de potencia del convertidor. Con este fin, el sistema de control comprende un sistema de paso que incluye un controlador de paso 27 que usa una referencia de paso 28, y un sistema de potencia que incluye un controlador de potencia 29 que usa una referencia de potencia 26. El rotor de turbina eólica comprende palas de rotor cuyo paso puede ajustarse mediante un mecanismo de paso. El rotor puede comprender un sistema de paso común que ajusta todos los ángulos de paso en todas las palas de rotor al mismo tiempo, así como, además del mismo, un sistema de paso individual que puede ajustar de manera individual el paso de las palas de rotor.

En unas realizaciones de la invención, el sistema de control 200 está programado para recibir un estado operativo actual de la turbina eólica. Basándose en el estado operativo actual, se calculan una o más trayectorias operativas predichas y se determina al menos una medición de carga de fatiga a partir de al menos una trayectoria operativa predicha. Se determina una trayectoria de control basándose en la medición de carga de fatiga; y se controla la turbina eólica basándose en la trayectoria de control determinada.

En unas realizaciones, las trayectorias operativas predichas y las trayectorias de control predichas se calculan usando una rutina de control predictivo de modelo (MPC).

La figura 3 muestra aspectos generales de una rutina de MPC en relación con una variable operativa medida y, y una variable de control calculada de MPC u. La parte superior 30 de la figura muestra una trayectoria de estado para la variable y, y la parte inferior 31 de la figura muestra una trayectoria de control para la variable de control u.

Las trayectorias operativas y las trayectorias de control pueden incluir, pero no se limitan a, uno o más de los siguientes parámetros: valor de paso, que incluye valores de paso colectivos y valores de paso individuales, velocidad de rotor, aceleración de rotor, movimiento de torre, parámetros relacionados con la potencia, parámetros relacionados con el par y derivadas de estos parámetros.

En una realización, la trayectoria operativa es una trayectoria de estado operativo predicha. Un estado es un conjunto, a menudo expresado como un vector, de parámetros operativos. Un estado de turbina eólica de ejemplo es:

r*(t)

m

ü>(t)

x* w (t)

s ( t)

m

- s ( t )

que comprende el valor de paso, 0, la velocidad angular de rotor, a>, y la posición de parte superior de torre, s, así como derivadas temporales de esos parámetros. Pueden usarse parámetros distintos y adicionales para definir el estado de turbina eólica, x* En general, la trayectoria operativa incluye parámetros operativos que se usan para calcular la medición de carga de fatiga deseada.

Los valores de estado del estado operativo actual de la turbina eólica pueden basarse en lecturas de sensor medidas a partir de sensores dispuestos para medir datos de sensor relacionados con los valores de estado físico de la turbina eólica. Además, también pueden usarse valores estimados o valores calculados. En una realización, el estado puede determinarse mediante una calculadora de estado, por ejemplo en forma de una unidad de cálculo dedicada encargada de determinar el estado operativo actual, tal como una unidad observadora o un filtro de Kalman.

La trayectoria también puede expresarse como una trayectoria de control. Una trayectoria de control de ejemplo puede ser:

que comprende la señal de referencia de paso y la señal de referencia de potencia. Pueden usarse parámetros distintos y adicionales para definir la señal de control de turbina eólica, u-i*.

La figura 3 muestra una trayectoria 33 de una variable medida y para varios pasos de tiempo discretos. La figura muestra el momento actual, k, así como varios pasos de tiempo anteriores 34 y varios pasos de tiempo futuros 35 (también denominados el horizonte de predicción y el horizonte de control para la variable de estado y, y la variable de control u, respectivamente). Los valores de variable conocidos, es decir, basados en valores ya medidos, se marcan con un círculo relleno, mientras que los valores de variable predichos se marcan con un círculo en blanco. Una trayectoria puede comprender una serie temporal de valores predichos, es decir, sólo los círculos en blanco. No es necesario que la trayectoria incluya los valores anteriores y conocidos, pero puede hacerlo en determinadas realizaciones. En particular, el valor actual 32 puede incluirse para trayectorias de variables medidas. La trayectoria puede abarcar una serie temporal de unos pocos segundos, tal como 5-10 segundos. Sin embargo, la trayectoria puede ser más larga o más corta dependiendo de la implementación dada.

Como ejemplo, la trayectoria muestra la velocidad de rotor w en una situación en la que se facilita un punto de consigna para aumentar la velocidad de rotor. La trayectoria muestra la velocidad de rotor actual 32 junto con las velocidades de rotor futuras predichas. También se muestran los valores máximo y mínimo permitidos para la variable ilustrada.

La figura 3 ilustra además un ejemplo de una trayectoria de control general 36 determinada mediante el uso de un algoritmo de MPC. La figura 3 ilustra la relación entre una trayectoria de estado operativo 33 y una trayectoria de control general 36.

Mientras que el valor k-ésimo actual se conoce para variables medidas 32, el valor actual 37 de la trayectoria de control se calcula mediante el uso de la rutina de MPC.

La figura también muestra los valores permitidos máximo y mínimo para los valores de trayectoria de control de u. Como ejemplo, la trayectoria muestra la trayectoria para el ángulo de paso, es decir, u = 0. Por tanto, se facilita un punto de consigna para aumentar la velocidad de rotor y, en consecuencia, el ángulo de paso se reduce. La trayectoria muestra la siguiente configuración de paso 37 junto con las configuraciones de paso futuras predichas para satisfacer la nueva configuración de punto de consigna.

El MPC se basa en una optimización de horizonte iterativa, finita. En el momento t, se toma una muestra del estado actual y se calcula una estrategia de control de minimización de coste para un horizonte temporal en el futuro:

[t, t+T]. En la señal de control sólo se usa el primer valor predicho para la muestra actual k, luego se toma de nuevo una muestra del estado de la turbina y se repiten los cálculos a partir del nuevo estado actual, produciéndose una nueva trayectoria de control y una nueva trayectoria de estado predicha. El horizonte de predicción sigue desplazándose hacia adelante y por este motivo el MPC es un controlador de horizonte recesivo.

El control predictivo de modelo (MPC) es un algoritmo de control multivariable que usa una función de optimización de coste J a lo largo del horizonte recesivo de predicción, para calcular los movimientos de control óptimos.

La función de optimización de coste puede venir dada por:

N

/ = £ ^Wy. (r¿ - y i) 2 wu.Aui2 p f ( u , y )

¿=i

Con referencia a la figura 3, n es el punto de consigna para la /-ésima variable, siendo yi y u /-ésimas variables de trayectoria, y siendo wy una matriz de ponderación que define la importancia relativa de esta variable, y siendo wu una matriz de ponderación que define la penalización relacionada con cambios en esta variable.

En la función de coste anterior la medición de carga de fatiga se incluye en la función de coste como elemento ponderado mediante la función pj(u, y). La ponderación p puede usarse para configurar la importancia de la función de medición de fatiga en el procedimiento de optimización.

En una realización, el nivel de fatiga real de un componente puede determinarse como una medición de fatiga histórica, que, basándose en el funcionamiento real de la turbina eólica, se determina como la fatiga experimentada a lo largo de un periodo anterior. El periodo anterior puede ser, por ejemplo, el periodo experimentado desde que el componente era nuevo. Por ejemplo, en una realización, la turbina comprende un sistema de monitorización que monitoriza el funcionamiento y determina el nivel de fatiga de componentes dados. En una realización de este tipo, la ponderación puede correlacionarse con la medición de fatiga histórica. Por ejemplo, si el nivel de fatiga histórico muestra poca fatiga, puede asignarse una ponderación reducida, por ejemplo para priorizar la potencia producida. Si el nivel histórico muestra una gran fatiga para un componente dado, puede configurarse una ponderación mayor, para priorizar la vida útil del componente frente a la potencia producida.

En una realización, la al menos una medición de carga de fatiga se incluye en la optimización como una o más restricciones. Esta inclusión puede realizarse como alternativa a incluir la medición de carga de fatiga en la propia función de coste, o puede incluirse como adición a la medición de carga de fatiga en la propia función de coste. Esto puede depender de la implementación específica seleccionada para el problema de optimización.

En una realización, un criterios de optimización usado para optimizar la al menos una función de coste es un criterio de optimización para mantener la medición de carga de fatiga por debajo de un nivel predefinido. En una realización, esto puede implementarse mediante la función de coste, mediante una restricción configurada de manera apropiada o mediante una combinación de las dos.

En unas realizaciones de la presente invención, se calculan trayectorias operativas predichas. Las trayectorias operativas predichas pueden implementarse de diferente manera en la rutina de control real. Una manera importante de implementar trayectorias operativas son como trayectorias de horizonte recesivo con un horizonte de predicción. En una realización, la medición de fatiga se determina a lo largo del horizonte de predicción.

La medición de fatiga puede implementarse de varias maneras. En general, existen varias rutinas de aproximación a la fatiga, tales como rutinas basadas en la determinación de varianza de una señal oscilante. También existe un método de análisis espectral.

En una realización, la al menos una medición de carga de fatiga incluye un algoritmo de conteo de flujo de lluvia. El mismo puede implementarse como un algoritmo de conteo de flujo de lluvia en línea que, como parte de la resolución del problema de optimización, calcula continuamente la señal de medición de carga de fatiga basándose en el conteo de flujo de lluvia.

La figura 4A ilustra un ejemplo de una trayectoria operativa predicha de una variable operativa. Como ejemplo, la figura 4A ilustra el horizonte de predicción 40 para la señal de accionamiento de paso a lo largo del periodo predicho que abarcan las muestras k. Cada valor predicho se marca mediante un círculo en blanco 41. Además mediante la línea 42 se muestra una señal de posición de ángulo de paso interpolada. Por tanto, la figura 4A ilustra la señal de paso predicha de una pala de rotor dada que optimiza la función de coste usada. La figura se proporciona con propósitos ilustrativos y, por tanto, no es representativa de una situación de carga o una función de coste específica. La figura 4B ilustra el diagrama 43 de conteo de flujo de lluvia de la señal de la figura 4A. La figura sólo muestra las “gotas de lluvia” que van hacia la izquierda, con propósitos ilustrativos, habiéndose omitido la “gota de lluvia” que va hacia la derecha.

El algoritmo de conteo de flujo de lluvia produce un número (M) de intervalos de esfuerzo, Si, o ciclos equivalentes de daños, experimentados a lo largo del horizonte de predicción. Mediante el uso de la suma de Palmgren-Miner, puede determinarse una contribución al daño predicha a lo largo del horizonte de predicción.

La suma de Palmgren-Miner se define de la siguiente manera:

D es la medición de daño tal como se conoce generalmente en relación con el conteo de flujo de lluvia. La suma se realiza con respecto a los ciclos M identificados en el horizonte de predicción (véanse las figuras 4A y 4B). Además, k es el exponente de Wohler dependiente del material, y K es un ajuste a escala dependiente del material. Estos dos parámetros, k y K, dependen de la estructura en cuestión y se conocen.

La función J{u, y) puede configurarse como/u, y) = D. De esta manera puede determinarse una contribución al daño predicha a lo largo del horizonte de predicción.

En una realización, la al menos una medición de carga de fatiga se determina basándose en momentos espectrales. En tal realización los momentos espectrales se usan para estimar el daño por fatiga experimentado de un componente dado.

Usando el ejemplo de la figura 4A con el horizonte de predicción 40 para la señal de accionamiento de paso a lo largo del periodo predicho, la serie temporal predicha x(n) (42) de la señal de paso se usa para calcular el espectro de potencia S^x( ^íw) de la señal x(n):

donde ^m se refiere a la frecuencia en el espacio transformado, Afes el paso de tiempo de muestra y T el lapso de tiempo del horizonte de predicción.

A continuación, los momentos espectrales de potencia de x(k) pueden calcularse a partir de Sx(M de la siguiente manera:

donde Am indica el m’ésimo momento espectral de x(n). Ahora, la tasa de daño por fatiga esperada d puede encontrarse usando la aproximación de Benasciutti de la siguiente manera:

donde

e2,11*“2 (% — a 2)

En las ecuaciones anteriores, r(-) indica la función gamma, K y k son constantes del material, siendo k el coeficiente de Wohler.

En la función de optimización de coste, la función Ju, y) puede configurarse c o m o /, y) = d. De esta manera una contribución al daño predicha a lo largo del horizonte de predicción puede determinarse a partir de los momentos espectrales obtenidos a partir del horizonte de predicción de la trayectoria operativa predicha de la señal en cuestión.

Normalmente, el problema de optimización se formula en cuanto a una función objetiva (una función de coste) así como varias restricciones (por ejemplo, límites máximo/mínimo, límites de tasa de variación, etc.). Cuando se aplica un esquema de control de este tipo para el funcionamiento normal, la función objetiva se formula normalmente para proporcionar un término medio entre las cargas y la producción de potencia, y estando regidos por restricciones determinados parámetros de funcionamiento tales como velocidad de rotor, velocidad y posición de paso, y el par de generador.

En una realización de ejemplo, el problema de optimización usado para la producción normal presenta la forma:

u * ( t) = a rg m in J a( S { i) ,P ( t ) ,u ( t )),

sujeto a las restricciones:

mr — rmí¡

—5 < < 90, i e {1,2,3}

-20 < ét < 20, i E {1,2,3}

PE < 3 MW

B M N l ~ < Limite de tasa de daño.

La función argmin es el operador matemático convencional que representa el argumento del mínimo, y encuentra puntos en el espacio de parámetros que abarcan S, P, u y t donde la función de coste Jo alcanza su valor más bajo. El parámetro TM^rindica la velocidad nominal de rotor, i el ángulo de paso (con derivada) y P^e se refiere a la potencia nominal de la turbina. Una señal de daño se define como la medición de carga de fatiga Ju, y) dividida por el número de ciclos N, y se especifica que la señal de daño debe estar por debajo de un límite de tasa de daño dado.

En este caso, la función de coste nominal Jo proporciona un término medio entre la potencia (P) y las cargas (S) usando la señal de control u(t), mientras que las restricciones limitan la velocidad de rotor, el ángulo de paso de pala, la velocidad de paso de pala, la potencia eléctrica y el impacto de fatiga a lo largo del horizonte de predicción. La señal de control normalmente consistirá en los ángulos de paso de pala y la referencia de potencia para el convertidor:

* i ( 9

ií ( t ) = 02(0

03 (O

Al implementar en el controlador una rutina de MPC para calcular la trayectoria de control se resuelve un problema de optimización a lo largo de N pasos de tiempo (el horizonte de control y predicción). El resultado es una secuencia de entrada óptima para todo el horizonte que por un lado puede usarse para controlar la turbina durante el funcionamiento, pero por otro lado facilitará una medición del daño por fatiga que el control dado impone sobre un componente dado.

La figura 5 ilustra trayectorias de ejemplo en una situación en la que la señal de daño D cambia de un nivel bajo en un primer periodo de tiempo 50 a un nivel más alto en un segundo periodo de tiempo 51. La señal de daño se muestra en la figura 5A. El límite de daño se indica mediante el número de referencia 52.

En el primer periodo de tiempo cuando la señal de daño es baja, la producción de potencia se prioriza frente a la reducción adicional del impacto de fatiga. Por tanto, la producción de potencia se mantiene en la potencia nominal 53 tal como se muestra en la figura 5B. La figura 5C muestra un ejemplo de la señal de paso para las tres palas. En un determinado momento, la señal de daño aumenta. Esto da como resultado que la rutina de optimización prioriza el mantenimiento de la señal de daño por debajo del nivel de daño frente a la potencia producida, y la producción de potencia se disminuye por debajo de la nominal. La reducción de la potencia producida se obtiene aumentando el ángulo de paso tal como se muestra en la figura 5C.

La figura 6 ilustra elementos de un diagrama de flujo que muestra las etapas usadas para controlar una turbina eólica para realizar diversas realizaciones de la presente invención.

Los elementos pueden implementarse como producto de programa informático o código que está adaptado para generar instrucciones para un controlador dispuesto para controlar el funcionamiento de la turbina eólica o componentes de la turbina eólica. El programa informático puede proporcionarse de cualquier manera adecuada. El producto de programa informático se almacena normalmente en y se ejecuta por un sistema de control de turbina eólica.

En una primera etapa 61, se determina o se recibe el estado operativo actual de la turbina eólica y, basándose en el estado operativo actual, se calculan 62 una o más trayectorias operativas predichas.

Al menos una de las trayectorias operativas se introducen en un módulo de fatiga 63 que está programado para determinar al menos una medición de carga de fatiga 64 a partir de al menos una trayectoria operativa predicha. La al menos una medición de carga de fatiga se usa a continuación para determinar 65 una trayectoria de control. Esto puede hacerse, por ejemplo, resolviendo el problema de optimización formulado usando la función de coste definida. A este respecto, la medición de carga de fatiga puede usarse como un elemento en la función de coste y/o como una restricción de la optimización. Se generan señales de control 66 para los diversos actuadores de la turbina basándose en la trayectoria de control determinada, y el método se lleva a cabo de nuevo 67.

En realizaciones adicionales, los aspectos generales de las realizaciones de la presente invención pueden implementarse en un controlador de parque de turbinas eólicas dispuesto para controlar una o más turbinas eólicas de un parque de turbinas eólicas. En tal realización, el controlador de parque eólico puede controlar una o más turbinas eólicas seleccionadas. En tal realización, el controlador de turbina eólica puede implementarse de manera distribuida, en la que partes del controlador se implementan en la turbina eólica mientras que otras partes del controlador se implementan en el controlador de parque eólico.

Aunque se ha descrito la presente invención en relación con las realizaciones especificadas, no debe interpretarse que está limitada de ninguna manera a los ejemplos presentados. La invención puede implementarse mediante cualquier medio adecuado; y el alcance de la presente invención ha de interpretarse en vista del juego de reivindicaciones adjunto. No debe interpretarse que ningún signo de referencia en las reivindicaciones limita el alcance.

Claims

REIVINDICACIONES

i. Método de control de una turbina eólica, que comprende:

recibir (61) un estado operativo actual de la turbina eólica;

basándose en el estado operativo actual, calcular (62) una o más trayectorias operativas predichas (33), incluyendo la una o más trayectorias operativas predichas una trayectoria de control predicha (36), donde una trayectoria comprende una serie temporal de al menos una variable;

determinar (64) al menos una medición de carga de fatiga a partir de al menos una trayectoria operativa predicha;

determinar una trayectoria de control (65, 36) basándose en la al menos una medición de carga de fatiga; controlar (66) la turbina eólica basándose en el primer valor predicho de la trayectoria de control;

en el que la una o más trayectorias operativas predichas son trayectorias de horizonte recesivo con un horizonte de predicción (35, 40), y en el que se determina la al menos una medición de carga de fatiga para el horizonte de predicción.
2. Método según la reivindicación 1, en el que la una o más trayectorias operativas predichas se calculan optimizando al menos una función de coste, y en el que la al menos una medición de carga de fatiga se incluye en la función de coste.
3. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que la una o más trayectorias operativas predichas se calculan optimizando al menos una función de coste, y en el que la al menos una medición de carga de fatiga se incluye en la optimización como una o más restricciones.
4. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que la una o más trayectorias operativas predichas se calculan usando una rutina de control predictivo de modelo (MPC).
5. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que la al menos una medición de carga de fatiga incluye un algoritmo de conteo de flujo de lluvia.
6. Método según la reivindicación 5, en el que la al menos una medición de carga de fatiga está basada en una señal de daño determinada a partir de una suma de Palmgren-Miner.
7. Método según cualquiera de las de las reivindicaciones 1 a 4, en el que la al menos una medición de carga de fatiga está basada en momentos espectrales.
8. Método según la reivindicación 1, en el que la función de coste comprende un elemento ponderado que incluye la al menos una medición de fatiga.
9. Método según la reivindicación 8, en el que la ponderación está correlacionada con una medición de fatiga histórica, incluyendo la medición de fatiga histórica la fatiga experimentada a lo largo de un periodo anterior.
10. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que un criterios de optimización usado para optimizar la al menos una función de coste es un criterio de optimización para mantener la medición de fatiga por debajo de un nivel predefinido.
11. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que el estado operativo actual de la turbina eólica se obtiene basándose en lecturas de sensor a partir de sensores dispuestos para medir datos de sensor relacionados con el estado físico de la turbina eólica.
12. Producto de programa informático que comprende código de software adaptado para controlar una turbina eólica cuando se ejecuta en un sistema de procesamiento de datos, estando adaptado el producto de programa informático para:

recibir (61) un estado operativo actual de la turbina eólica;

basándose en el estado operativo actual, calcular (62) una o más trayectorias operativas predichas (33), incluyendo la una o más trayectorias operativas predichas una trayectoria de control predicha (36), donde una trayectoria comprende una serie temporal de al menos una variable;

determinar (64) al menos una medición de carga de fatiga a partir de al menos una trayectoria operativa predicha;

determinar una trayectoria de control (65, 36) basándose en la al menos una medición de carga de fatiga; calcular (66) una señal de control basándose en el primer valor predicho de la trayectoria de control para controlar la turbina eólica:

en el que la una o más trayectorias operativas predichas son trayectorias de horizonte recesivo con un horizonte de predicción (35, 40), y en el que se determina la al menos una medición de carga de fatiga para el horizonte de predicción.

Sistema de control para una turbina eólica, que comprende:

un controlador (20) dispuesto para recibir (61) un estado operativo actual de la turbina eólica y, basándose en el estado operativo actual, calcular (62) una o más trayectorias operativas predichas (33), incluyendo la una o más trayectorias operativas predichas una trayectoria de control predicha (36), donde una trayectoria comprende una serie temporal de al menos una variable;

en el que el sistema de controlador está dispuesto además para determinar (64) al menos una medición de carga de fatiga a partir de al menos una trayectoria operativa predicha y determinar una trayectoria de control (65, 36) basándose en la al menos una medición de carga de fatiga;

controlar (66) la turbina eólica basándose en el primer valor predicho de la trayectoria de control;

en el que la una o más trayectorias operativas predichas son trayectorias de horizonte recesivo con un horizonte de predicción (35, 40), y en el que se determina la al menos una medición de carga de fatiga para el horizonte de predicción.

Controlador de parque de turbinas eólicas dispuesto para controlar una o más turbinas eólicas de un parque de turbinas eólicas, comprendiendo el controlador de parque de turbinas eólicas:

un controlador dispuesto para recibir (61) un estado operativo actual de la turbina eólica y, basándose en el estado operativo actual, calcular (62) una o más trayectorias operativas predichas (33), incluyendo la una o más trayectorias operativas predichas una trayectoria de control predicha (36), donde una trayectoria comprende una serie temporal de al menos una variable;

en el que el sistema de controlador está dispuesto además para determinar (64) al menos una medición de carga de fatiga a partir de al menos una trayectoria operativa predicha y determinar una trayectoria de control (65, 36) basándose en la al menos una medición de carga de fatiga;

controlar (66) al menos una de la una o más turbinas eólicas basándose en el primer valor predicho de la trayectoria de control;

en el que la una o más trayectorias operativas predichas son trayectorias de horizonte recesivo con un horizonte de predicción (35, 40), y en el que se determina la al menos una medición de carga de fatiga para el horizonte de predicción.

Turbina eólica (1) que comprende un sistema de control (20) adaptado para realizar el método según cualquiera de las reivindicaciones 1-11.