KR102362786B1 - 풍력 터빈에 대한 요 오정렬의 추정 - Google Patents

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Abstract

풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하기 위한 방법이 개시된다. 본 방법은, 복수의 요 동작에 대해 나셀의 회전 각도를 나타내는 요 데이터를 풍력 터빈으로부터 수신하는 단계; 풍력 터빈의 나셀과 복수의 요 동작 전후의 풍향의 정렬을 나타내는 성능 데이터를 풍력 터빈으로부터 수신하는 단계를 포함한다. 요 데이터 및 성능 데이터는 풍력 터빈의 정상 동작 동안 기록되고, 요 데이터 및 성능 데이터는 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하도록 함께 처리된다.

Description

풍력 터빈에 대한 요 오정렬의 추정
본 발명은 풍력 터빈의 계통적 요(yaw) 오정렬을 추정하기 위한 방법, 풍력 터빈을 설치하기 위한 방법, 풍력 터빈의 요 제어 시스템을 교정하는 방법, 및 풍력 터빈의 결함이 있는 요 제어 시스템을 식별하고 결함이 있는 요 제어 시스템을 보정하는 방법에 관한 것이다.
풍력 터빈은 풍력 터빈이 풍향에 직접 직면할 때 가장 효율적이다. 대부분의 최신 풍력 터빈은 풍력 터빈을 풍향에 정렬시키는 데 요 제어 시스템을 이용한다. 요 제어 시스템은, 전형적으로, 풍력 터빈의 나셀(nacelle)의 대면부(facing)와 풍향 사이의 차이로서 정의되는 상대적 풍향을 측정/추정하도록 구성된 하나 이상의 풍향 센서를 포함한다. 일단 상대적 풍향이 사전결정된 임계치 초과/미만이면, 요 제어 시스템은 나셀이 측정/추정된 풍향과 면하도록 풍력 터빈의 나셀을 요잉한다.
그러나, 상대적 풍향을 측정/추정하는 것은 어려운 작업이다. 더욱이, 그 작업이 더 용이하게 이루어지는 것도 아닌데, 이는 하나 이상의 풍향 센서가, 전형적으로, 측정을 왜곡시킬 수도 있는 로터 블레이드 뒤에 배열되기 때문이다.
US2007183885A에는 풍력 터빈의 동작을 최적화시키기 위한 방법이 개시되어 있다. 그 방법은 아래의 단계를 포함한다: (a) 상기 풍력 터빈의 적어도 하나의 제어 파라미터를 사전결정된 시작 값으로 조정하는 단계; (b) 상기 풍력 터빈의 적어도 하나의 응답 변수 및 풍력 터빈의 주변 조건을 나타내는 적어도 하나의 추가 변수를 측정하는 단계; (c) 단계(b)를 N회 반복하는 단계 - N은 사전결정된 정수이고, 상기 적어도 하나의 제어 파라미터는 각각의 반복 시에 변화됨 -; (d) 적어도 하나의 응답 변수에 대한 적어도 하나의 제어 파라미터와 주변 조건을 나타내는 적어도 하나의 추가 변수 사이의 측정된 관계를 판정하는 단계; (e) 상기 측정된 관계로부터 상기 응답 변수에 대한 상기 적어도 하나의 제어 파라미터의 최적화된 값을 판정하는 단계; (f) 상기 적어도 하나의 제어 파라미터의 세트 포인트(set point)를 상기 최적화된 값으로 조정하는 단계.
그러나, 풍력 터빈이 자체 생산성이 저하되는 특정 교정 모드로 설정되어야 한다는 것은 위에서 언급된 방법에 대한 문제점이다. 더욱이, 제한된 양의 데이터만이 이용가능하므로, 방법의 정밀도가 제한된다.
따라서, 계통적 요 오정렬을 추정하기 위한 간단하고 더 정밀한 방법을 제공하는 것은 문제로 남아 있다.
제1 태양에 따르면, 본 발명은, 나셀 및 요 제어 시스템을 갖는 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하기 위한 방법으로서,
Figure 112018114317639-pct00001
복수의 요 동작에 대해 나셀의 회전 각도를 나타내는 요 데이터를 풍력 터빈으로부터 수신하는 단계;
Figure 112018114317639-pct00002
풍력 터빈의 나셀과 복수의 요 동작 전후의 풍향의 정렬을 나타내는 성능 데이터를 풍력 터빈으로부터 수신하는 단계를 포함하고,
요 데이터 및 성능 데이터는 풍력 터빈의 정상 동작 동안 기록되고, 요 데이터 및 성능 데이터는 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하도록 함께 처리되는 방법에 관한 것이다.
그 결과, 풍력 터빈의 정상 동작 동안 기록된 데이터를 이용하여, 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정함으로써, 많은 양의 데이터가 이용가능하여, 이에 의해, 방법의 정밀도를 개선한다. 이것은, 더욱이, 방법이 특정 기상 조건 하에서와 같은 특수한 상황에서만 발생하는 효과를 고려하는 것을 가능하게 한다. 정상 동작 동안 기록된 데이터의 이용은, 더욱이, 그것이 동작하는 풍력 터빈의 성능을 감소시키는 복잡한 교정 절차의 사용 없이 요 오정렬의 검출을 가능하게 한다.
요 데이터는 복수의 요 동작에 대한 나셀의 회전 각도를 특정할 수 있다. 요 데이터는, 바람직하게는, 특정 기간 내의 모든 요 동작에 대한 회전 각도를 특정할 수 있다. 요 데이터는, 더욱이, 바람직하게는, 복수의 요 동작에 대한 회전 방향을 특정할 수 있다. 요 데이터는, 더욱이, 각각의 요 동작에 대한 시간, 예컨대, 복수의 요 동작 각각에 대한 날짜, 시, 분, 초를 특정할 수 있다. 요 데이터는 풍력 터빈의 요 제어 시스템에 의해 생성될 수 있다. 요 제어 시스템은 메모리 유닛에 요 데이터를 저장할 수 있다. 풍력 터빈은 수평축 풍력 터빈일 수 있다. 풍력 터빈은 일차 풍향 센서 및 백업 풍향 센서를 포함할 수 있고, 요 데이터는 어느 센서가 특정 요 동작을 위해 사용되었는지를 추가로 특정한다. 성능 데이터는 바람으로부터의 운동 에너지를 전기 전력으로 변형하는 풍력 터빈의 잠재적 능력을 나타낼 수 있다. 성능 데이터는 나셀과 풍향의 정렬을 나타내는 파라미터의 값을 특정할 수 있고, 파라미터의 값을 주기적으로 샘플링된다. 성능 데이터는, 더욱이, 각각의 값에 대해 각각의 값이 샘플링되는 시간, 예컨대 날짜, 시, 분, 초 등을 직접적으로 또는 간접적으로 특정할 수 있다.
요 데이터 및 성능 데이터는 프로세싱 유닛에서 수신될 수 있고, 프로세싱 유닛은 요 데이터와 성능 데이터를 함께 처리하여 계통적 요 오정렬을 추정한다. 프로세싱 유닛은 풍력 터빈 내에 배열될 수 있고, 또는 풍력 터빈으로부터 원격으로 배열될 수 있다.
일부 실시예에서, 성능 데이터는,
Figure 112018114317639-pct00003
발전기 출력 전력;
Figure 112018114317639-pct00004
풍력 터빈의 블레이드의 회전 속도; 및/또는
Figure 112018114317639-pct00005
풍력 터빈의 상기 블레이드의 피치 각도 중 하나 이상을 나타내는 데이터를 포함한다.
그 결과, 표준 데이터를 사용함으로써, 본 방법은 기존의 및 향후의 풍력 터빈 양측 모두를 위해 이용될 수 있다.
발전기 출력 전력은 풍력 터빈의 나셀과 풍향의 정렬의 유효 측정치이며, 다시 말해, 발전기 출력 전력은 나셀이 풍향과 정렬될 때보다 나셀이 풍향과 비정렬(unalign)될 때 더 낮다. 발전기 출력 전력은 고정 샘플 주파수로 주기적으로 샘플링될 수 있다. 고정 샘플 주파수(샘플링 주기)의 역(reciprocal)은, 바람직하게는, 2개의 요 동작들 사이의 평균 시간보다 실질적으로 더 낮을 수 있고, 이에 의해, 요 동작 및 하나 이상의 샘플이 요 동작 후의 발전기 출력 전력을 결정하는 데 사용될 수 있게 되기 전에 하나 이상의 샘플이 발전기 출력 전력을 결정하는 데 사용될 수 있다. 발전기 출력 전력을 사용하는 것에 대한 대안으로서, 풍력 터빈의 블레이드의 회전 속도가 이용될 수 있는데, 이는 그 두 가지가 전형적으로 긴밀하게 상관되기 때문이다.
그러나, 발전기 출력 전력 또는 로터 블레이드의 회전 속도를 이용하는 것은 풍력 터빈이 그의 정격 전력 아래에서 동작하고 있을 때에만 작동할 것이다. 일단 정격 전력에 도달하면, 풍력 터빈은, 전형적으로, 피치 제어 시스템을 이용하여, 풍력 터빈 블레이드 상의 부하를 감소시키도록 풍력 터빈 블레이드의 피치를 변화시킨다. 그러나, 이것은, 피치 각도가 높은 풍속 조건 하에서 나셀과 풍향의 정렬의 측정치로서 사용되는 것을 가능하게 하는데, 다시 말해, 나셀이 풍향과 비정렬될 때, 피치 각도는 나셀이 풍향과 정렬될 때보다 최고 전력 지점에 더 가깝다.
일부 실시예에서, 요 데이터 및 성능 데이터는 적어도 24시간, 48시간, 1주, 2주, 1개월, 3개월, 6개월, 또는 12개월의 측정 주기 동안 기록된다.
그 결과, 계통적 요 오정렬의 더 정밀한 추정치가 획득될 수 있다. 긴 측정 주기는 데이터가 불량한 신호대잡음비(signal to noise ratio, SNR)를 갖고서 사용되는 것을 허용할 것이며, 특수 기상 조건과 같이 요 제어 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있는 외부 인자에 적어도 상당히 독립적인 추정이 이루어지는 것을 가능하게 할 것이다.
풍력 터빈의 요 제어 시스템은 풍력 터빈의 나셀과 측정 주기 동안 검출된 풍력 방향을 최적으로 정렬시키도록 구성될 수 있는데, 다시 말해, 각각의 요 동작에 대해, 요 제어 시스템은, 먼저, 풍향을 추정하도록, 그리고 둘째, 풍력 터빈의 나셀을 회전시켜서 나셀이 추정된 풍향과 대면하게 하도록 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 복수의 요 동작의 각각의 요 동작에 대해, 요 제어 시스템은, 첫째, 절대적 또는 상대적 풍향을 추정하도록, 그리고 둘째, 풍력 터빈의 나셀을 회전시켜서 나셀이 추정된 풍향과 대면하게 하도록 구성된다.
상대적 풍향은 풍력 터빈의 나셀의 대면부와 풍향 사이의 차이로서 정의될 수 있다. 상대적 풍향은 상이한 정밀도들로 판정될 수 있는데, 예컨대, 상대적 풍향은 오프셋 각도를 특정할 수 있고, 또는 그것은 바람이 풍력 터빈의 나셀의 좌측으로부터 오고 있는지 또는 우측으로부터 오고 있는지를 간단하게 특정할 수 있다.
일부 실시예에서, 요 데이터 및 성능 데이터는 측정 주기 동안 기록되며, 요 제어 시스템은 측정 주기 동안 에너지 생성을 최대화하고자 시도하도록 구성된다.
요 제어 시스템은, 바람직하게는, 풍력 터빈의 불필요한 마모를 초래하지 않고서 에너지 생성을 최대화하고자 시도하도록 구성되는데, 예컨대, 요 제어 시스템은 풍력 터빈의 이동가능 부분들 중 일부를 마모시키지 않도록 하기 위해 요 동작의 개수를 제한하고자 시도할 수 있다.
일부 실시예에서, 풍력 터빈은 정상 동작 동안 그의 설계 파라미터 내에 동작하고 있다.
일부 실시예에서, 성능 데이터는 복수의 요 동작 각각에 대해 요 동작 전과 요 동작 후의 성능 데이터의 변화를 판정하도록 처리된다.
그 결과, 복수의 요 동작 각각에 대한 풍력 터빈의 성능에 대한 효과가 추정될 수 있다.
요 동작 전과 후의 데이터 성능의 변화가 정규화(normalized)될 수 있는데, 예컨대, 성능 데이터가 발전기 출력 전력인 경우, 전력의 변화는 수학식 1에 나타낸 바와 같이 그 차이를 요 후의 전력으로 나눔으로써 정규화될 수 있다:
Figure 112018114317639-pct00006
이것은 데이터가 더 넓은 범위의 풍속으로부터 사용되는 것을 허용할 것이다.
일부 실시예에서, 성능 데이터의 변화는 요 동작 전의 성능 데이터의 하나 이상의 값을 요 동작 후의 성능 데이터의 하나 이상의 값과 비교함으로써 판정되고, 요 동작 후의 성능 데이터 중 하나 이상은 요 동작 후의 사전결정된 기간 내에 선택된다.
그 결과, 요 동작 후에 정상 상태에 도달했음이 보장될 수 있다.
일부 실시예에서, 사전결정된 기간은 0초 내지 1시간, 0초 내지 10분, 0초 내지 5분, 1초 내지 1분, 3초 내지 45초, 또는 6초 내지 30초이다.
일부 실시예에서, 복수의 데이터 포인트가 각각의 요 동작 동안 하나씩 생성되고, 각각의 데이터 포인트는 회전 각도, 회전 방향, 및 요 동작의 전과 후의 성능 데이터의 변화를 특정하고, 복수의 데이터 포인트는 계통적 요 오정렬을 추정하도록 처리된다.
그 결과, 이용가능한 데이터를 사용하는 효과적인 방식이 제공된다.
일부 실시예에서, 복수의 데이터 포인트는 남아 있는 데이터 포인트가 계통적 요 오정렬을 추정하도록 처리되기 전에 신뢰성 없는 것으로 여겨지는 데이터 포인트를 제거하도록 구성된 제1 필터링 기능부를 사용하여 필터링된다.
그 결과, 방법의 정밀도가 증가할 수 있다.
일부 실시예에서, 각각의 데이터 포인트에 대해, 각자의 요 동작에 이어서 사전결정된 길이의 요 없는 기간이 뒤따랐는지 여부가 판정되고, 제1 필터링 기능부는 각자의 요 동작에 이어서 사전결정된 길이의 요 없는 기간이 뒤따르지 않는 데이터 포인트를 제거한다.
요 동작에 이어서 짧은 기간 내에 다른 요 동작이 뒤따르는 경우, 성능 데이터의 변화의 검출은 보정되지 않을 수도 있다. 따라서, 그 데이터 포인트를 필터링함으로써, 본 방법의 전체적인 정밀도가 개선될 수 있다.
요 없는 주기는 적어도 5초, 10초, 30초 또는 45초일 수 있다.
일부 실시예에서, 제1 필터링 기능부는 사전결정된 더 낮은 한도 아래의, 요 동작 후의 성능 데이터를 갖는 데이터 포인트를 제거한다.
성능 데이터 값이 ‘낮은’ 경우, 그것은 풍속이 낮음을 의미한다. 매우 낮은 풍속 하에서, 요 제어 시스템은 적절하게 기능하지 않을 수도 있고, 그에 따라, 결과로서 생성된 데이터는 잡음성(noisy)일 것이다. 따라서, 그 데이터 포인트를 제거함으로써, 본 방법의 전체적인 정밀도가 개선될 수 있다.
일부 실시예에서, 제1 필터링 기능부는 사전결정된 상한보다 큰, 요 동작 후의 성능 데이터를 갖는 데이터 포인트를 제거한다.
성능 데이터 값이 ‘높은’ 경우, 그것은 풍속이 높음을 의미한다. 성능 데이터가 발전기 출력을 나타내는 데이터를 포함하고 풍력 터빈이 그의 정격 출력에 가깝게 동작하는 경우, 요 동작의 효과는 적절하게 추정되지 않을 수도 있다.
일부 실시예에서, 본 방법은,
Figure 112018114317639-pct00007
복수의 요 동작 각각에 대해 풍력 터빈의 동작 상태 및/또는 주변 기상 조건들을 나타내는 보조 데이터를 수신하는 단계를 포함하고,
복수의 데이터 포인트 각각은 보조 데이터를 이용하여 사전처리된다.
주변 기상 조건의 예로는 윈드 시어(wind shear), 풍향 순전(wind veer), 주변 난류 및/또는 풍속이 있다. 풍력 터빈의 동작 상태의 일례로는 복수의 요 동작 각각을 위해 사용되는 특정 풍향 센서(들), 즉 일차 풍향 센서 또는 백업 센서가 있을 수 있다.
일부 실시예에서, 보조 데이터는 복수의 요 동작 각각에 대해 추정된 풍속을 나타낸다.
풍속은 풍력 터빈 상에 배열된 풍속 센서에 의해 추정될 수 있고, 또는 그것은 발전기 출력 전력으로부터 배제될 수 있다.
일부 실시예에서, 사전프로세싱은 보조 데이터에 기초하여 데이터 포인트의 위치를 조정하는 것 및/또는 보조 데이터에 기초하여 데이터 포인트를 제거할 것인지 여부를 판정하는 것을 포함한다.
그 결과, 본 방법은 풍력 터빈의 동작 상태 또는 주변 기상 조건이 데이터 포인트에 대해 가질 수 있는 공지의 효과를 고려할 수 있다. 일례로서, 계통적 요 오정렬은 풍속-의존적일 수 있다. 따라서, 계통적 요 오정렬과 풍속 사이의 의존성의 추정치가 공지된 경우, 데이터 포인트는 그를 고려하여 조정될 수 있다. 대안으로, 추정된 풍속이 사전결정된 간격 외부에 있을 때 모든 데이터 포인트의 각자의 요 동작이 발생한 경우에 그 모든 데이터 포인트가 제거될 수 있다.
일부 실시예에서, 복수의 데이터 포인트는 복수의 빈으로 비닝되고, 각각의 빈은 사전결정된 각도 간격 내의 회전 각도를 특정하는 데이터 포인트를 포함하고, 각각의 빈은 제2 필터링 기능부로 필터링된다.
그 결과, 이상치가 효과적으로 식별 및 제거될 수 있으며, 본 발명의 정밀도가 개선될 수 있다.
제2 필터링 기능부는 중간값 필터일 수 있다. 중간값 필터는 각각의 빈의 중간값을 간단히 출력할 수 있는데, 다수의 값이 각각의 빈의 중간값에 가장 가깝고 또는 다수의 값의 평균이 각각의 빈의 중간값에 가장 가깝다.
일부 실시예에서, 복수의 데이터 포인트는, 하나 이상의 곡선을 복수의 데이터 포인트 중 적어도 일부에 맞추고 하나 이상의 곡선의 속성을 계산함으로써 계통적 요 오정렬을 추정하도록 처리된다.
하나 이상의 곡선의 속성은 하나 이상의 곡선의 피크의 위치(x-좌표) 또는 피크의 위치와 관련된 속성일 수 있다.
일부 실시예에서, 그 속성은 곡선의 피크의 위치 또는 곡선의 기울기이다.
제2 태양에 따르면, 본 발명은, 요 제어 시스템을 갖는 풍력 터빈을 설치하기 위한 방법으로서,
Figure 112018114317639-pct00008
풍력 터빈의 상이한 부분들을 조립하는 단계;
Figure 112018114317639-pct00009
풍력 터빈의 동작을 시작시키는 단계;
Figure 112018114317639-pct00010
본 발명의 제1 태양과 관련하여 설명된 바와 같은 방법을 이용하여 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하는 단계;
Figure 112018114317639-pct00011
추정된 계통적 요 오정렬을 이용하여 요 제어 시스템을 보정하는 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다.
일부 실시예에서, 풍력 터빈은 계통적 요 오정렬이 추정되기 전에 적어도 3개월, 6개월, 1년, 2년, 5년, 또는 10년의 주기 동안 동작 중에 있었다.
제3 태양에 따르면, 본 발명은, 풍력 터빈의 요 제어 시스템을 교정하는 방법으로서,
Figure 112018114317639-pct00012
본 발명의 제1 태양과 관련하여 개시된 바와 같은 방법을 이용하여 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하는 단계;
Figure 112018114317639-pct00013
추정된 계통적 요 오정렬을 이용하여 요 제어 시스템을 교정하는 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다.
제4 태양에 따르면, 본 발명은, 풍력 터빈의 결함이 있는 요 제어 시스템을 식별하고 결함이 있는 요 제어 시스템을 보정하는 방법으로서,
Figure 112018114317639-pct00014
본 발명의 제1 태양과 관련하여 개시된 바와 같은 방법을 이용하여 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하는 단계; 추정된 계통적 요 오정렬이 특정 임계치보다 큰 경우, 요 제어 시스템을 보정하는 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다.
제5 태양에 따르면, 본 발명은, 풍력 터빈 및 상기 풍력 터빈에 동작가능하게 접속된 프로세싱 유닛을 포함하는 시스템으로서, 프로세싱 유닛이 본 발명의 제1 태양과 관련하여 개시된 바와 같은 방법을 이용하여 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하도록 구성된 시스템에 관한 것이다.
제6 태양에 따르면, 본 발명은, 프로그램 코드 수단을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 프로그램 코드 수단이, 데이터 프로세싱 시스템으로 하여금, 상기 프로그램 코드 수단이 데이터 프로세싱 시스템 상에서 실행될 때, 본 발명의 제1 태양과 관련하여 개시된 바와 같은 방법의 단계를 수행하게 하도록 적응된 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.
일부 실시예에서, 상기 컴퓨터 프로그램 제품은 프로그램 코드 수단을 저장하고 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다.
본 발명의 상이한 태양들은 상이한 방식들로 구현될 수 있고, 이 방식들은 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하기 위한 방법, 풍력 터빈을 설치하기 위한 방법, 풍력 터빈의 요 제어 시스템을 교정하는 방법, 풍력 터빈의 결함이 있는 요 제어 시스템을 식별하고 전술된 그리고 다음에 설명되는 결함이 있는 요 제어 시스템을 보정하는 방법을 포함하고, 각각이 전술된 태양들 중 적어도 하나와 관련하여 기술된 이익 및 이점 중 하나 이상을 안출하고, 각각이 전술되고/되거나 종속항에서 개시된 태양들 중 적어도 하나와 관련하여 기술된 바람직한 실시예에 대응하는 하나 이상의 바람직한 실시예를 갖는다. 더욱이, 본 명세서에서 기술되는 태양들 중 하나와 관련하여 기술되는 실시예는 다른 태양에도 동등하게 적용될 수 있음이 이해될 것이다.
본 발명의 위의 그리고/또는 추가의 목적, 특징부, 및 이점은 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대한 다음의 예시적이고 비제한적인 상세한 설명에 의해 추가로 설명될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력 터빈의 개략도를 도시한다.
도 2는 요 제어 시스템의 원리를 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법의 순서도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법의 순서도를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법의 순서도를 도시한다.
도 6은 요 동작 및 발전기 출력 전력에 대한 영향을 설명하는 그래프이다.
도 7은 요 동작 및 발전기 출력 전력에 대한 영향을 설명하는 그래프이다.
도 8은 요 동작을 설명하는 그래프이다.
도 9는 요 동작 및 발전기 출력 전력에 대한 영향을 설명하는 그래프이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른, 복수의 데이터 포인트가 처리될 수 있는 방법을 설명한다.
도 11은 계통적 요 오정렬이 풍력 터빈의 동작 상태 및/또는 주변 기상 조건에 의존할 수 있음을 설명한다.
다음의 설명에서, 본 발명의 실시될 수 있는 방법을 예시로서 보여주는 첨부 도면을 참조한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력 터빈(100)의 개략도를 도시한다. 풍력 터빈(100)은 수평축 풍력 터빈이다. 풍력 터빈은 타워(103), 나셀(102), 및 3개의 로터 블레이트(101)에 연결된 로터 허브(112)를 포함한다. 로터 블레이드/로터 허브 조립체는 발전기(104)를 구동하는 샤프트(113)에 연결된다. 발전기(104) 는 전기 접속부(110)를 통해서 그리드에 제공되는 전기 에너지를 생성한다. 발전기(104)는 발전기 출력 전력을 측정하는 제어 유닛(108)에 연결된다. 제어 유닛(108)은 메모리 유닛(109)에 연결되며, 임의의 주어진 시간 동안의 발전기 출력 전력을 표현하는 데이터가 메모리 유닛에 저장될 수 있는데, 예컨대 제어 유닛(108)은 특정 샘플링 주파수로 발전기 출력 전력을 측정하도록 그리고 측정된 발전기 전력 및 측정 시간을 포함하는 데이터 패키지를 생성하고 생성된 데이터 패키지를 메모리 유닛(109)에 저장하도록 구성될 수 있다. 풍력 터빈(100)은 요 제어 시스템(105, 106, 107)을 추가로 포함한다. 요 제어 시스템은 풍향 센서(105), 요 제어 유닛(106), 및 풍력 터빈(100)의 중심축(111)을 중심으로 나셀(102)을 회전시키기 위한 액추에이터(107)를 포함한다. 일단 요 제어 유닛(106)이 상대적 풍향이 사전결정된 임계치 초과/미만임을 추정하면, 요 제어 유닛(106)은 나셀이 추정된 풍향과 면하도록 풍력 터빈의 나셀을 회전시키기 위해 액추에이터(107)를 제어한다. 요 제어 유닛(106)은 요 데이터를 저장하도록 구성된 메모리 유닛(109)에 연결된다. 요 데이터는 복수의 요 동작에 대한 나셀의 회전 각도를 특정할 수 있다. 요 데이터는, 바람직하게는, 특정 기간 내의 모든 요 동작에 대한 회전 각도를 특정할 수 있다. 요 데이터는, 더욱이, 바람직하게는, 복수의 요 동작에 대한 회전 방향을 특정할 수 있다. 요 데이터는, 더욱이, 각각의 요 동작에 대한 시간, 예컨대, 복수의 요 동작 각각에 대한 날짜, 시, 분, 초를 특정할 수 있다.
도 2는 요 제어 시스템의 원리를 설명한다. 도시된 것은 풍력 터빈의 나셀(202)의 평면도이다. 화살표(290)는 풍향을 예시한다.
도 2a는 요 동작 직전의 나셀(202)을 도시하고, 도 2b는 요 동작 이후의 나셀(202)을 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 나셀 및 요 제어 시스템을 갖는 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하기 위한 방법의 순서도를 도시한다. 방법의 제1 단계(301)에서, 복수의 요 동작에 대한 나셀의 회전 각도를 나타내는 요 데이터가 풍력 터빈으로부터 수신된다. 다음, 단계(302)에서, 복수의 요 동작 전후의 풍향에 대한 풍력 터빈의 나셀의 오정렬을 나타내는 성능 데이터가 수신된다. 요 데이터 및 성능 데이터 양측 모두는 풍력 터빈의 정상 동작 동안, 즉 요 제어 시스템이 동작 모드에 있고 풍향에 대해 풍력 터빈의 나셀을 최적으로 정렬시키고자 시도하는 동안 기록된다. 마지막으로, 단계(303)에서, 요 데이터 및 성능 데이터는 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하도록 함께 처리된다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 나셀 및 요 제어 시스템을 갖는 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하기 위한 방법의 순서도를 도시한다. 방법의 제1 단계(401)에서, 복수의 요 동작에 대한 나셀의 회전 각도를 나타내는 요 데이터가 풍력 터빈으로부터 수신된다. 다음, 단계(402)에서, 복수의 요 동작 전후의 풍향에 대한 풍력 터빈의 나셀의 오정렬을 나타내는 성능 데이터가 수신된다. 요 데이터 및 성능 데이터 양측 모두는 풍력 터빈의 정상 동작 동안, 즉 요 제어 시스템이 동작 모드에 있고 풍향에 대해 풍력 터빈의 나셀을 최적으로 정렬시키고자 시도하는 동안 기록된다. 이어서, 단계(403)에서, (복수의 요 동작의) 각각의 요 동작에 대한 복수의 데이터 포인트가 생성되는데, 여기서 각각의 데이터 포인트는 회전 각도, 회전 방향, 및 요 동작 전후의 성능 데이터의 변화를 특정한다. 다음, 단계(404)에서, 신뢰할 수 없는 것으로 간주되는 데이터 포인트를 제거하도록 구성된 제1 필터링 기능부를 사용하여 복수의 데이터 포인트가 필터링된다. 제1 필터링 기능부는, 예컨대, 도 8에 예시된 바와 같이, 각자의 요 동작에 이어서 사전결정된 길이의 요가 없는 기간이 뒤따르지 않은 데이터 포인트를 제거할 수 있다. 제1 필터링 기능부는, 예컨대, 도 9에 예시된 바와 같이, 요 동작 이후의 사전결정된 상한 초과의 성능 데이터 값을 갖는 데이터 포인트를 추가로 제거할 수 있다. 마지막으로, 단계(405)에서, 복수의 데이터 처리가 계통적 요 오정렬을 추정하도록 처리된다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 복수의 데이터 포인트를 처리하기 위한 방법의 순서도를 도시한다. 제1 단계(501)에서, 복수의 데이터 포인트가 복수의 빈(bin)으로 비닝되는데, 여기서 각각의 빈은 사전결정된 각도 간격 내의 회전 각도를 특정하는 데이터 포인트를 포함한다. 다음, 단계(502)에서, 각각의 빈은 제2 필터링 기능부로 필터링된다. 제2 필터링 기능부는, 본 실시예에서, 각각의 빈의 중간값을 출력하는 중간값 필터이며, 이에 의해 각각의 빈 내의 데이터 포인트들은 단일 데이터 포인트로 감소된다. 마지막으로, 단계(503)에서, 복수의 데이터 포인트는, 하나 이상의 곡선을 복수의 데이터 포인트에 맞추고 하나 이상의 곡선의 속성을 계산함으로써 계통적 요 오정렬을 추정하도록 처리된다. 하나 이상의 곡선의 속성은 하나 이상의 곡선의 피크의 위치(x-좌표) 또는 피크의 위치와 관련된 속성일 수 있다.
일부 실시예에서, 곡선은 테일러 급수(Taylor series)로 확장될 수 있고, 2차 초과의 도함수를 수반하는 항을 버린 후, 빈들의 중간값에 의해 주어진 곡선은 다음과 같은 일부 2차 곡선에 의해 설명된다는 것이 가정된다:
Figure 112018114317639-pct00015
여기서 ΔPi는 i번째 빈에 대한 요 동작 전후의 성능 데이터의 변화이고, Δyawi는 i번째 빈에 대한 회전 각도이다. 도 10은 특정 데이터 세트에 대한 복수의 비닝된 데이터 포인트의 플롯을 도시한다. 도 10a는 제2 필터링 기능부를 사용하는 필터링 이전의 옅은 회색 도트로서 빈 내의 모든 데이터 포인트를 보여준다. 다수의 데이터 포인트는 서로의 상부에 배열된다는 점에 유의해야 한다(이는 도면에서 알 수 없다). 짙은 도트는 각각의 빈의 중간값(제2 필터링 기능부의 출력)이다. 짙은 도토들은 곡선을 형성하도록 연결된다. 일부 2차 곡선에 의해 주어지는 것으로 가정된 것이 이러한 곡선이다. 도 10b는 중간값만을 도시한다.
수학식(2)의 b가 다음에 의해 주어진다는 것이 도시될 수 있다.
Figure 112018114317639-pct00016
따라서, 기점(origin)으로부터 동등하게 멀리 위치된 비닝된 값들(di=|Δyawi|)의 각각의 쌍은 기점에서의 기울기의 독립적인 추정치 b 내지
Figure 112018114317639-pct00017
를 획득한다. 따라서, 도 10에 도시된 데이터 세트에 대해, 중간값(1, 1’)이 기점에서의 기울기를 추정하는 데 사용되고, 중간값(2, 2’)이 기점의 기울기를 추정하는 데 사용되고, 중간값(3, 3’)이 기점의 기울기를 추정하는 데 사용되고, 등등이다. 이것은 기점의 기울기의 9개의 독립적 추정치를 생성한다. 따라서, 9개의 곡선(1차 다항식)이 복수의 데이터 포인트에 맞춰지고, 각각의 곡선의 기울기가 발견된다.
각각의 빈 중간값의 분산(ΔPi)이 1/ni에 따라 빈의 관찰 횟수(ni)에 따라 변화하는 것으로 가정된 경우, 각각의 계산된 기울기의 분산이 다음에 의해 주어진다:
Figure 112018114317639-pct00018
기점에서의 기울기의 최대 가능성 추정치가 이어서 다음과 같은 가중 평균에 의해 주어진다:
Figure 112018114317639-pct00019
이때 다음을 도입했다:
Figure 112018114317639-pct00020
Figure 112018114317639-pct00021
의 분산이 이제 다음에 의해 추정될 수 있다:
Figure 112018114317639-pct00022
요 오정렬의 함수로서 성능 손실은 적어도 작은 요 각도에 대해 1-cos3(yaw)에 의해 주어진다는 것이 가정된다. 기울기를 계산할 때 2차를 가정한 것과 일치시키기 위해, 성능 대 요 오정렬이 다음에 의해 주어진다는 것을 더 정밀하게 가정할 것이며
Figure 112018114317639-pct00023
여기서
Figure 112018114317639-pct00024
은 기점에서의 cos3(Δyaw)의 2차 도함수이다.
이어서, 계통적 요 오정렬 각도는
Figure 112018114317639-pct00025
를 통해, 즉 추정된 기울기를 상수 -1094와 간단히 승산함으로써, 측정된 기울기로부터 도출된다. 계통적 요 오정렬에 대한 반대 부호 협약에 의해, 추정치는 단순히 반대 부호를 가질 것이다.
요 오정렬의 기능으로서의 성능 손실은, 물론, 상이한 기능이 뒤따르는 것으로 가정될 수 있고, 이에 의해, 약간 상이한 결과가 도출될 수 있다.
도 10c는 본 발명의 일 실시예에 따른, 계통적 요 오정렬을 추정하기 위해 복수의 데이터 포인트를 처리하는 대안의 방법을 도시한다. 이 실시예에서, 단일 기능부(30)가 빈들의 모든 중간값에 맞춰지고, 계통적 요 오정렬의 추정치는 피크의 위치, 본 예에서는 대략 +1.5도를 발견함으로써 발견된다.
도 6은 요 동작(604) 및 발전기 출력 전력에 대한 영향을 설명하는 2개의 그래프를 도시한다. 상부 그래프는 시간의 함수로서 요 각도를 도시하는데, 여기서 축(601)은 요 각도를 표현하고 축(602)은 시간을 표현한다. 하부 그래프는 시간의 함수로서 생성된 발전기 출력 전력을 도시하는데, 여기서 축(611)은 발전기 출력 전력을 표현하고 축(612)은 시간을 표현한다. 요 동작(604) 직전, 풍력 터빈의 나셀은 풍향과 비정렬될 것이고, 발전기 출력 전력(613)은 ‘낮은 상태(low)’일 것이다. 요 동작(604) 이후, 풍력 터빈의 나셀은 풍향과 (거의) 정렬될 것이고, 따라서, 발전기 출력 전력(614)은 증가할 것이다. 그러나, 풍력 터빈의 나셀은 계통적 요 오정렬의 결과로서 요 동작 이후에 여전히 풍향과 약간 비정렬될 것이다. 하부 그래프에서는, 요 동작 이후, 요 동작의 전체 효과가 관찰될 수 있게 되기 전에 기간(615)이 소요됨을 알 수 있다. 따라서, 요 동작 이전의 성능 데이터의 하나 이상의 값을 요 동작 이후 사전결정된 기간(615) 이내에 선택된 요 동작 이후의 성능 데이터의 하나 이상의 값과 비교함으로써, 성능 데이터의 변화의 더 정밀한 추정치가 발견될 수 있다.
도 7은 요 동작(704) 및 발전기 출력 전력에 대한 영향을 설명하는 2개의 그래프를 도시한다. 상부 그래프는 시간의 함수로서 요 각도를 도시하는데, 여기서 축(701)은 요 각도를 표현하고 축(702)은 시간을 표현한다. 하부 그래프는 시간의 함수로서 생성된 발전기 출력 전력을 도시하는데, 여기서 축(711)은 발전기 출력 전력을 표현하고 축(712)은 시간을 표현한다. 요 동작(704) 직전, 풍력 터빈의 나셀은 풍향과 비정렬될 것이고, 발전기 출력 전력(613)은 ‘낮은 상태’일 것이다. 요 동작(704) 이후, 풍력 터빈의 나셀은 풍향과 (거의) 정렬될 것이고, 따라서, 발전기 출력 전력(714)은 증가할 것이다. 이러한 예에서, 요 동작(704)은 도 6에서의 요 동작(604)과 크기는 동일하지만 방향은 반대의 것이다. 어떠한 계통적 요 오정렬도 존재하지 않는다면, 발전기 출력 전력에 대한 요 동작의 영향은 도 6 및 도 7에서 동일할 것이지만, 알 수 있는 바와 같이, 도 7에서의 영향은 계통적 요 오정렬의 결과로서 약간 더 작다.
도 8은 요 동작을 설명하는 그래프를 도시한다. 축(801)은 요 각도를 표현하고, 축(802)은 시간을 표현한다. 이 예에서, 제1 요 동작(804)에 이어서 단시간(880) 내에 제2 요 동작이 뒤따른다. 일부 실시예에서, 2개의 요 동작(804, 870)으로부터 생성된 데이터 포인트가 제1 필터링 기능부에 의해 제거될 것이다.
도 9는 요 동작(904) 및 발전기 출력 전력에 대한 영향을 설명하는 2개의 그래프를 도시한다. 상부 그래프는 시간의 함수로서 요 각도를 도시하는데, 여기서 축(901)은 요 각도를 표현하고 축(602)은 시간을 표현한다. 하부 그래프는 생성된 발전기 출력 전력을 도시하는데, 여기서 축(911)은 발전기 출력 전력을 표현하고 축(912)은 시간을 표현한다. 요 동작(904) 직전, 풍력 터빈의 나셀은 풍향과 비정렬될 것이고, 발전기 출력 전력은 ‘낮은 상태’일 것이다. 요 동작(904) 이후, 풍력 터빈의 나셀은 풍향과 (거의) 정렬될 것이고, 따라서, 발전기 출력 전력은 증가할 것이다. 그러나, 이 예에서, 풍력 터빈은 요 동작(904) 이후에 그의 정격 전력에서 동작하고 있을 것이고, 이에 의해, 출력 전력의 변화는 더 이상 풍력 터빈의 나셀과 풍향의 정렬에 대한 신뢰할 수 있는 측정치가 아니고, 따라서, 생성된 데이터 포인트는 필터링될 수 있다.
계통적 요 오정렬 각도는, 예를 들어, 요 오정렬 각도가, 풍력 터빈에 의해 추출되는, 바람이 부는 중에 이용가능한 전력의 분율에 의존하도록 풍력 터빈의 동작 상태에 의존할 수 있다. 더욱이, 일부 풍력 터빈 제어기는 풍력 터빈의 내부 풍속 측정에 기초하여 풍력 터빈의 내부 풍향 측정에 보정을 적용하며, 이 보정은 계통적 요 오정렬에 영향을 미칠 수 있다. 게다가, 계통적 요 오정렬 각도는 윈드 시어, 풍향 순전, 주변 난류(주변 난류) 및/또는 풍속과 같은 외부 조건에 의존할 수 있다. 도 11은 전방 관측 나셀 장착형 라이더(forward looking nacelle mounted lidar)에 의해 측정된 바와 같은 상대적 풍향 대 풍속을 도시한다. 계통적 요 오정렬에 긴밀하게 관련된 평균 상대적 풍향은, 이 예에서, 터빈 동작 상태 및/또는 주변 조건에 따라 변화하는 것으로 도시되어 있다. 이들과 같은 이유로, 그것은, 일부 실시예에서, 풍력 터빈의 동작 상태 또는 비닝 이전의 주변 조건에 기초하여 데이터 포인트를 조정하고/하거나 필터링하는 것이 유익할 수 있다.
일부 실시예가 상세히 설명 및 도시되었지만, 본 발명은 그들로 제한되지 않지만, 또한, 아래의 청구범위에서 정의되는 주제의 범주 내에서 다른 방식으로 구체화될 수 있다. 구체적으로, 다른 실시예가 활용될 수 있고 본 발명의 범주로부터 벗어나지 않고서 구조적 및 기능적 변경이 이루어질 수 있음이 이해될 것이다.
여러 가지 수단을 열거한 디바이스 청구항에서, 이들 수단 중 몇 개는 완전한 동일 아이템의 하드웨어에 의해 구체화될 수 있다. 소정 측정치가 상호 상이한 종속항에서 인용되거나 상이한 실시예에서 설명된다는 사실만으로 이러한 측정치들의 조합이 유리하게 사용될 수 없다는 것을 나타내지는 않는다.
용어 “포함하다(comprises)/포함하는(comprising)”은, 본 명세서에서 사용될 때, 진술된 특징부, 정수, 단계, 또는 컴포넌트의 존재를 명시하기 위해 취해지지만, 하나 이상의 다른 특징부, 정수, 단계, 컴포넌트, 또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하는 것은 아니다.

Claims (20)

  1. 나셀(nacelle) 및 요(yaw) 제어 시스템을 갖는 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하기 위한 방법으로서,
    Figure 112021111268017-pct00054
    복수의 요 동작에 대해 상기 나셀의 회전 각도를 나타내는 요 데이터를 상기 풍력 터빈으로부터 수신하는 단계;
    Figure 112021111268017-pct00055
    상기 풍력 터빈의 상기 나셀과 풍향의 정렬을 나타내는 성능 데이터를 상기 풍력 터빈으로부터 수신하는 단계를 포함하는 방법에 있어서,
    상기 요 데이터 및 상기 성능 데이터는 상기 풍력 터빈의 정상 동작 동안 기록되고, 이때 복수의 요 동작의 각각의 요 동작에 대해, 상기 요 제어 시스템은 첫째로 절대 또는 상대 풍향을 추정하고 둘째로 상기 풍력 터빈의 나셀을 회전시켜 상기 나셀이 상기 추정된 풍향에 대면하도록 구성되고, 상기 성능 데이터는 상기 풍력 터빈의 나셀과 상기 복수의 요 동작 각각의 전후의 풍향과의 정렬을 나타내고, 상기 성능 데이터는 상기 복수의 요 동작 각각에 대해 요 동작 전후 사이의 상기 성능 데이터의 정규화된 변화를 결정하도록 처리되고, 상기 요 데이터 및 상기 성능 데이터는 상기 풍력 터빈의 상기 계통적 요 오정렬을 추정하도록 함께 처리되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 성능 데이터는,
    Figure 112021111268017-pct00056
    발전기 출력 전력;
    Figure 112021111268017-pct00057
    상기 풍력 터빈의 블레이드의 회전 속도; 및
    Figure 112021111268017-pct00058
    상기 풍력 터빈의 상기 블레이드의 피치 각도 중 하나 이상을 나타내는 데이터를 포함하는, 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 요 데이터 및 상기 성능 데이터는 적어도 12시간, 적어도 24시간, 48시간, 1주, 2주, 1개월, 3개월, 6개월, 또는 12개월의 측정 주기 동안 기록되는, 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 성능 데이터의 변화는 요 동작 전의 상기 성능 데이터의 하나 이상의 값을 상기 요 동작 후의 상기 성능 데이터의 하나 이상의 값과 비교함으로써 결정되고, 상기 요 동작 후의 상기 성능 데이터 중 상기 하나 이상은 상기 요 동작 후의 사전결정된 기간 내에 선택되는, 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 사전결정된 기간은 상기 요 동작 후 0초 내지 1시간, 0초 내지 10분, 0초 내지 5분, 1초 내지 1분, 3초 내지 45초, 또는 6초 내지 30초인, 방법.
  6. 제1항에 있어서, 복수의 데이터 포인트가 각각의 요 동작 동안 하나씩 생성되고, 각각의 데이터 포인트는 회전 각도, 회전 방향, 및 상기 요 동작의 전과 후의 상기 성능 데이터의 변화를 특정하고, 상기 복수의 데이터 포인트는 상기 계통적 요 오정렬을 추정하도록 처리되는, 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 복수의 데이터 포인트는 남아 있는 데이터 포인트가 상기 계통적 요 오정렬을 추정하도록 처리되기 전에 신뢰성 없는 것으로 여겨지는 데이터 포인트를 제거하도록 구성된 제1 필터링 기능부를 사용하여 필터링되는, 방법.
  8. 제7항에 있어서, 각각의 데이터 포인트에 대해, 각자의 요 동작에 이어서 사전결정된 길이의 요 없는 기간이 뒤따랐는지 여부가 판정되고, 상기 제1 필터링 기능부는 상기 각자의 요 동작에 이어서 상기 사전결정된 길이의 요 없는 기간이 뒤따르지 않은 데이터 포인트를 제거하는, 방법.
  9. 제7항에 있어서, 상기 제1 필터링 기능부는 사전결정된 상한보다 큰, 상기 요 동작 후의 성능 데이터 값을 갖는 데이터 포인트를 제거하는, 방법.
  10. 제6항에 있어서, 상기 복수의 데이터 포인트는 복수의 빈으로 비닝되고, 각각의 빈은 사전결정된 각도 간격 내의 회전 각도를 특정하는 상기 데이터 포인트를 포함하고, 각각의 빈은 중간값 필터로 필터링되는, 방법.
  11. 제6항에 있어서, 상기 복수의 데이터 포인트는, 하나 이상의 곡선을 상기 복수의 데이터 포인트에 맞추고 상기 하나 이상의 곡선의 속성을 계산함으로써 상기 계통적 요 오정렬을 추정하도록 처리되는, 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 요 데이터 및 상기 성능 데이터는 측정 주기 동안 기록되고, 상기 요 제어 시스템은 상기 측정 주기 동안 에너지 생성을 최대화하고자 시도하도록 구성된, 방법.
  13. 요 제어 시스템을 갖는 풍력 터빈을 설치하기 위한 방법으로서,
    Figure 112021139529927-pct00059
    상기 풍력 터빈의 상이한 부분들을 조립하는 단계;
    Figure 112021139529927-pct00060
    상기 풍력 터빈의 동작을 시작시키는 단계;
    Figure 112021139529927-pct00061
    제1항에 따른 방법을 이용하여 상기 풍력 터빈의 상기 계통적 요 오정렬을 추정하는 단계;
    Figure 112021139529927-pct00062
    상기 추정된 계통적 요 오정렬을 이용하여 상기 요 제어 시스템을 보정하는 단계를 포함하는, 방법.
  14. 풍력 터빈의 요 제어 시스템을 교정하는 방법으로서,
    Figure 112021139529927-pct00063
    제1항에 따른 방법을 이용하여 상기 풍력 터빈의 상기 계통적 요 오정렬을 추정하는 단계;
    Figure 112021139529927-pct00064
    상기 추정된 계통적 요 오정렬을 이용하여 상기 요 제어 시스템을 교정하는 단계를 포함하는, 방법.
  15. 특정 임계치보다 큰 요 오정렬을 갖는 풍력 터빈의 요 제어 시스템을 식별하고 상기 요 오정렬을 보정하는 방법으로서,
    Figure 112021139529927-pct00065
    제1항에 따른 방법을 이용하여 상기 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하는 단계;
    Figure 112021139529927-pct00066
    상기 추정된 계통적 요 오정렬이 특정 임계치보다 큰 경우, 상기 요 제어 시스템을 보정하는 단계를 포함하는, 방법.
  16. 풍력 터빈 및 상기 풍력 터빈에 동작가능하게 접속된 프로세싱 유닛을 포함하는 시스템으로서, 상기 프로세싱 유닛은 제1항에 따른 방법을 이용하여 상기 풍력 터빈의 계통적 요 오정렬을 추정하도록 구성된, 시스템.
  17. 프로그램 코드 수단을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 상기 프로그램 코드 수단은, 데이터 프로세싱 시스템으로 하여금, 상기 프로그램 코드 수단이 상기 데이터 프로세싱 시스템 상에서 실행될 때, 제1항에 따른 방법의 단계를 수행하게 하도록 적응된, 컴퓨터 프로그램 제품.
  18. 삭제
  19. 삭제
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