KR102425267B1 - Device and method for controlling offshore wind farm based on digital twin - Google Patents

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KR102425267B1
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딘민차우
성해진
정가은
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Abstract

The present invention relates to a control apparatus of a digital twin-based offshore wind farm. The control apparatus of the digital twin-based offshore wind farm according to one embodiment of the present invention comprises: a calculation unit which calculates a total available power of the wind farm using predicted weather data and a digital twin model; a first determination unit determining an optimal output power of the wind farm based on a preset weight using the total available power of the wind farm; a second determination unit determining an optimal set-point of each of the wind turbines using the optimal output power of the wind farm; and a determination unit that determines whether or not to stabilize the optimum output power and an optimum set value using an objective function. An objective of the present invention is to provide the control apparatus for the digital twin-based offshore wind farm, using the optimal output power and the optimum set value of the wind farm as operation reference values of the wind farm and the wind turbine, and a method thereof.

Description

디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치 및 방법{Device and method for controlling offshore wind farm based on digital twin}Device and method for controlling offshore wind farm based on digital twin

본 발명은 해상 풍력단지의 제어 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 디지털 트윈 기술을 기반으로 한 부유식 해상 풍력단지의 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for controlling an offshore wind farm, and more particularly, to a control apparatus and method for a floating offshore wind farm based on digital twin technology.

산업통상자원부는 재생 에너지 발전량 비중을 2016년 2.2%에서 2030년 20%로 확대하여 석탄 화력 및 원자력 발전 비중을 줄이는 '재생 에너지 2030 계획'을 발표하였다. 재생에너지원 중에서도 가장 청정에너지로 꼽히는 태양광 및 풍력 발전의 확대를 계획하고 있다. The Ministry of Trade, Industry and Energy announced the 'Renewable Energy 2030 Plan' to reduce the proportion of coal-fired and nuclear power generation by increasing the proportion of renewable energy generation from 2.2% in 2016 to 20% in 2030. It is planning to expand solar and wind power, which are considered the cleanest energy among renewable energy sources.

풍력 발전 중 해상 풍력 에너지가 주목받고 있으며, 특히 부유식 해상 풍력 에너지는 평균 풍속 및 풍질 향상으로 인해 연간 에너지 생산량(AEP; Annual Energy Production)의 개선, 수백 MW ~ GW 규모의 대규모 단지 구축 가능, 조선 기술 및 해양 과학 관련 중공업 플랫폼 활용할 수 있어 부유식 해상 풍력 에너지에 대한 관심과 개발이 집중되고 있는 실정이다.Among wind power generation, offshore wind energy is attracting attention. In particular, floating offshore wind energy improves annual energy production (AEP) due to the improvement of average wind speed and wind quality, and it is possible to build large-scale complexes of several hundred MW to GW, shipbuilding Interest in and development of floating offshore wind energy is being concentrated because it can utilize a platform for heavy industry related to technology and marine science.

도 1에 도시된 바와 같이, 종래의 풍력 에너지 발전에 대한 제어 시스템은 시간 흐름에 따라 풍력단지 시스템의 최적 출력 값과 최대 출력 값의 차이(

Figure 112021036018117-pat00001
,
Figure 112021036018117-pat00002
,
Figure 112021036018117-pat00003
)가 급격하게 증가되며, 이는 풍력 발전 시스템의 운전에 대한 안전성 문제를 발생하게 된다. 또, 해상 풍력 발전 단지의 출력 전력이 풍속 변화에 따라 변동하기 때문에 전력망에 통합되는 해상 풍력 에너지는 상당 부분이 한국 전력망의 신뢰성과 안정성을 위협할 수 있다.As shown in Figure 1, the conventional control system for wind energy generation is the difference between the optimal output value and the maximum output value of the wind farm system over time (
Figure 112021036018117-pat00001
,
Figure 112021036018117-pat00002
,
Figure 112021036018117-pat00003
) is rapidly increased, which causes a safety problem for the operation of the wind power generation system. In addition, since the output power of offshore wind farms fluctuates according to changes in wind speed, a significant portion of offshore wind energy integrated into the power grid may threaten the reliability and stability of the Korean power grid.

상기의 문제점을 해결하기 위해 풍력 발전 시스템에서 풍력 발전 단지가 전력망에 미치는 영향을 줄이고 해상 풍력 단지의 출력 전력을 극대화하도록 풍력 단지의 출력 전력을 최대화하고 출력 전력 변동을 최소화해야 한다.In order to solve the above problems, it is necessary to maximize the output power of the wind farm and minimize the output power fluctuation so as to reduce the impact of the wind farm on the power grid and maximize the output power of the offshore wind farm in the wind power generation system.

본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명은 디지털 트윈을 기반으로 풍력단지의 최적 출력전력과 최적 설정값을 풍력단지 및 풍력발전기의 작동 기준값으로 사용하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention is to solve the problems of the prior art described above, and the present invention is a digital twin-based marine using the optimal output power and optimal set value of the wind farm as the operation reference values of the wind farm and the wind generator based on the digital twin. An object of the present invention is to provide an apparatus and method for controlling a wind farm.

본 발명은 풍력단지에 대해 출력전력을 최대화하고 출력전력 변동을 최소화하여 목표기능에 대한 균형을 조절하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide an apparatus and method for controlling an offshore wind farm based on a digital twin that maximizes the output power for the wind farm and minimizes the output power fluctuation to adjust the balance for the target function.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다. Objects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description.

이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 예측 날씨 데이터와 디지털 트윈 모델을 사용하여 풍력단지의 가용 총 전력을 계산하는 연산부, 상기 풍력단지의 가용 총 전력을 이용하여 기설정된 가중치에 따라 풍력단지의 최적 출력전력을 결정하는 제1 결정부, 상기 풍력단지의 최적 출력전력을 이용하여 풍력발전기 각각의 최적 설정값(set-point)을 결정하는 제2 결정부 및 목적함수를 이용하여 상기 최적 출력전력 및 최적 설정값에 대한 안정화 여부를 판단하는 판단부를 포함하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치를 제공한다.The present invention for achieving the above object is a calculation unit that calculates the total available power of the wind farm using predicted weather data and a digital twin model, A first determination unit for determining the optimum output power, a second determination unit for determining an optimum set-point of each of the wind power generators using the optimum output power of the wind farm, and the optimum output power using an objective function And it provides a control device for a digital twin-based offshore wind farm including a determination unit for determining whether to stabilize the optimum set value.

상기 연산부는 예측된 각 풍력발전기의 가용전력을 이용하여 풍력단지의 가용 총 전력을 연산하는 것을 특징으로 한다.The calculating unit is characterized in that it calculates the total available power of the wind farm by using the predicted power available of each wind power generator.

상기 제1 결정부는 상기 풍력발전기의 최적 출력전력이 상기 풍력단지의 가용 총 전력을 전력보다 작거나 같은 최적 출력전력을 결정하는 것을 특징으로 한다.The first determining unit is characterized in that the optimum output power of the wind power generator determines the optimum output power less than or equal to the total available power of the wind farm.

상기 제2 결정부는 상기 풍력발전기의 최적 설정값이 각 풍력발전기의 가용 전력보다 작거나 같도록 최적 설정값을 결정하는 것을 특징으로 한다.The second determination unit is characterized in that the optimum set value of the wind power generator determines the optimum set value is less than or equal to the available power of each wind power generator.

제2 결정부는 상기 풍력발전기의 최적 설정값에 대한 총량이 상기 풍력단지의 가용 총 전력과 동일하도록 최적 출력전력을 결정하는 것을 특징으로 한다.The second determining unit is characterized in that the optimum output power is determined so that the total amount of the optimum set value of the wind power generator is the same as the total available power of the wind farm.

상기 판단부는 하기의 [수학식 1]에 따른 목적함수를 이용하는 것을 특징으로 한다.The determination unit is characterized by using the objective function according to the following [Equation 1].

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112021036018117-pat00004
Figure 112021036018117-pat00004

여기서,

Figure 112021036018117-pat00005
는 시간(t)에서의 전력 판매 가격,
Figure 112021036018117-pat00006
는 시간(t)에서 풍력단지의 출력전력,
Figure 112021036018117-pat00007
는 페널티,
Figure 112021036018117-pat00008
는 시간(t)와 (t-1) 사이 풍력단지의 출력전력 편차,
Figure 112021036018117-pat00009
및
Figure 112021036018117-pat00010
는 가중치를 의미한다.here,
Figure 112021036018117-pat00005
is the selling price of electricity at time t,
Figure 112021036018117-pat00006
is the output power of the wind farm at time (t),
Figure 112021036018117-pat00007
is the penalty,
Figure 112021036018117-pat00008
is the output power deviation of the wind farm between time (t) and (t-1),
Figure 112021036018117-pat00009
and
Figure 112021036018117-pat00010
means weight.

상기 안정화된 최적 출력전력 및 최적 설정값을 실제 풍력단지 및 풍력발전기의 작동 기준값으로 출력하는 출력부를 더 포함한다.It further includes an output unit for outputting the stabilized optimal output power and the optimal set value as the operation reference value of the actual wind farm and wind power generator.

상기 풍력단지의 환경에 따른 최적 출력전력 및 최적 설정값을 강화 학습하는 학습부를 더 포함한다.It further includes a learning unit for reinforcement learning the optimal output power and the optimal set value according to the environment of the wind farm.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 예측 날씨 데이터와 디지털 트윈 모델을 사용하여 풍력단지의 가용 총 전력을 계산하는 계산 단계, 상기 풍력단지의 가용 총 전력을 이용하여 기설정된 가중치에 따라 풍력단지의 최적 출력전력을 결정하는 제1 결정 단계, 상기 풍력단지의 최적 출력전력을 이용하여 풍력발전기 각각의 최적 설정값(set-point)을 결정하는 제2 결정 단계 및 목적함수를 이용하여 상기 최적 출력전력 및 최적 설정값에 대한 안정화 여부를 판단하는 판단 단계를 포함하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 방법을 제공한다.According to another feature of the present invention, a calculation step of calculating the total available power of the wind farm using predicted weather data and a digital twin model, the optimal output of the wind farm according to a preset weight using the total available power of the wind farm A first determination step of determining power, a second determination step of determining an optimum set-point of each wind power generator using the optimum output power of the wind farm, and the optimum output power and optimum using an objective function It provides a control method of an offshore wind farm based on a digital twin, including a determination step of determining whether to stabilize the set value.

상기 계산 단계는, 예측된 각 풍력발전기의 가용전력을 합산하여 풍력단지의 가용 총 전력을 계산하는 것을 특징으로 한다.The calculating step is characterized in that the total available power of the wind farm is calculated by summing up the predicted power available of each wind power generator.

상기 안정화된 최적 출력전력 및 최적 설정값을 실제 풍력단지 및 풍력발전기의 작동 기준값으로 출력하는 출력 단계를 더 포함한다.The method further includes an output step of outputting the stabilized optimal output power and the optimal set value as an operation reference value of the actual wind farm and the wind generator.

상기 판단 단계는, 하기의 [수학식 1]의 목적함수를 이용하여 것을 특징으로 한다.The determination step is characterized by using the objective function of the following [Equation 1].

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112021036018117-pat00011
Figure 112021036018117-pat00011

여기서,

Figure 112021036018117-pat00012
는 시간(t)에서의 전력 판매 가격,
Figure 112021036018117-pat00013
는 시간(t)에서 풍력단지의 출력전력,
Figure 112021036018117-pat00014
는 페널티,
Figure 112021036018117-pat00015
는 시간(t)와 (t-1) 사이 풍력단지의 출력전력 편차,
Figure 112021036018117-pat00016
및
Figure 112021036018117-pat00017
는 가중치를 의미한다.here,
Figure 112021036018117-pat00012
is the selling price of electricity at time t,
Figure 112021036018117-pat00013
is the output power of the wind farm at time (t),
Figure 112021036018117-pat00014
is the penalty,
Figure 112021036018117-pat00015
is the output power deviation of the wind farm between time (t) and (t-1),
Figure 112021036018117-pat00016
and
Figure 112021036018117-pat00017
means weight.

이상과 같은 본 발명의 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치 및 방법에 따르면, 디지털 트윈을 기반으로 풍력단지의 최적 출력전력과 최적 설정값을 실제 풍력단지 및 풍력발전기의 작동 기준값으로 적용함으로써, 실제 부유식 풍력 발전기를 최적으로 운영할 수 있다. 또한, 풍력 발전기에 대한 연간 에너지 생산량(AEP; Annual Energy Production)를 증가시키고 풍력 에너지의 발생 비용 절감시킬 수 있다.According to the digital twin-based offshore wind farm control apparatus and method of the present invention as described above, by applying the optimal output power and optimal set value of the wind farm based on the digital twin as the actual operating reference values of the wind farm and the wind generator, A real floating wind power generator can be optimally operated. In addition, it is possible to increase the annual energy production (AEP) for the wind power generator and reduce the generation cost of wind energy.

본 발명은 풍력단지에 대해 출력전력을 최대화하고 출력전력 변동을 최소화하도록 하여 목표기능에 대한 균형을 조절함으로써, 전력 계통 안정성에 대한 풍력단지의 영향을 최소화시킬 수 있다. 즉, 실제 풍력단지 및 풍력발전기의 출력전력에 대한 안전성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있다.The present invention maximizes the output power for the wind farm and minimizes the output power fluctuation to adjust the balance for the target function, thereby minimizing the impact of the wind farm on the power system stability. That is, it is possible to improve the safety and reliability of the output power of the actual wind farm and the wind generator.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned may be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description. will be.

도 1은 종래의 풍력 에너지 제어 시스템에서 풍력단지의 출력전력 그래프
도 2는 본 발명에 따른 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치를 설명하기 위한 블록도
도 3는 본 발명에 따른 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 4는 도 3의 예시도1 is a graph of the output power of a wind farm in a conventional wind energy control system;
2 is a block diagram for explaining a control device of a digital twin-based offshore wind farm according to the present invention.
3 is a flowchart for explaining a digital twin-based offshore wind farm control method according to the present invention;
4 is an exemplary view of FIG. 3

본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.Objects and effects of the present invention, and technical configurations for achieving them will become clear with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a well-known function or configuration may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다.In addition, the terms described below are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to intentions or customs of users and operators.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various different forms. Only the present embodiments are provided so that the disclosure of the present invention is complete, and to completely inform those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, the scope of the invention, the present invention is defined by the scope of the claims it will only be Therefore, the definition should be made based on the content throughout this specification.

이와 같은 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술 사상과 아래에 기재될 청구범위의 균등 범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.Although the present invention is described with reference to limited embodiments and drawings, the present invention is not limited thereto, and it is described below with the technical spirit of the present invention by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. Of course, various modifications and variations are possible within the scope of equivalents of the claims to be made.

이하에서는 도면에 도시한 실시 예에 기초하면서 본 발명에 대하여 더욱 상세하게 설명하기로 한다. 그러나, 본원이 이러한 실시 예와 도면에 제한되는 것은 아니다. Hereinafter, the present invention will be described in more detail based on the embodiments shown in the drawings. However, the present application is not limited to these examples and drawings.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구성에 대하여 상세히 설명한다.Hereinafter, the configuration of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치(100)를 설명하기 위한 블록도이다.1 is a block diagram for explaining a digital twin-based offshore wind farm control device 100 according to the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치(100)는 풍력단지의 가용 총 전력을 계산하는 연산부(110), 풍력단지의 최적 출력전력을 결정하는 제1 결정부(120), 풍력발전기의 최적 설정값(set-point)을 결정하는 제2 결정부(130), 최적 출력전력 및 최적 설정값에 대해 안정화 여부를 판단하는 판단부(140), 최적 출력전력 및 최적 설정값을 작동 기준값으로 출력하는 출력부(150), 최적 출력전력 및 최적 설정값을 강화 학습하는 학습부(160)을 포함한다.As shown in FIG. 1, the digital twin-based offshore wind farm control device 100 according to the present invention includes an operation unit 110 for calculating the total available power of the wind farm, and a first for determining the optimal output power of the wind farm. 1 determination unit 120, a second determination unit 130 for determining an optimum set-point of the wind power generator, a determination unit 140 for determining whether stabilization of the optimum output power and the optimum set-point value, the optimum It includes an output unit 150 for outputting the output power and the optimum set value as an operation reference value, and a learning unit 160 for reinforcement learning of the optimum output power and the optimum set value.

연산부(110)는 예측 날씨 데이터와 디지털 트윈 모델을 사용하여 복수개의 풍력발전기(WT, wind turbine)로 구성된 풍력단지(WF, wind farm)의 가용 총 전력을 계산한다. 연산부(110)는 예측 날씨 데이터와 디지털 트윈 모델을 통해 예측된 각 풍력발전기마다 사용 가능한 가용전력(AP, available power)을 합산하여 풍력단지의 가용 총 전력을 연산한다.The calculator 110 calculates the total available power of a wind farm (WF) composed of a plurality of wind turbines (WT) by using the predicted weather data and the digital twin model. The calculating unit 110 calculates the total available power of the wind farm by adding up the forecast weather data and available power (AP) for each wind power generator predicted through the digital twin model.

예측 날씨 데이터는 실제의 해상 풍력단지가 위치한 장소의 풍속 및 풍향(바람), 파고(파도)에 대한 장단기 상태 예측 데이터일 수 있고, 디지털 트윈 모델은 실제 풍력발전기들로 형성된 풍력단지를 시뮬레이션하기 위해 가상의 공간에 모델링된 모델일 수 있다. 예를 들어, 연산부(110)는 실제 해상 풍력단지 주변의 주간, 일간, 각 시간별 바람과 파도 예측 데이터와 실제 풍력단지 및 풍력발전기를 모델링한 디지털 트윈 모델을 이용할 수 있다.The forecast weather data may be short- and long-term state prediction data for wind speed, wind direction (wind), and wave height (wave) of a place where an actual offshore wind farm is located, and the digital twin model is used to simulate a wind farm formed with actual wind turbines. It may be a model modeled in a virtual space. For example, the calculating unit 110 may use the wind and wave prediction data for each week, daily, and each hour around the actual offshore wind farm, and a digital twin model modeling the actual wind farm and the wind generator.

그리고, 연산부(110)는 각 풍력단지에 대하여 특정 시간 사이의 출력전력의 편차를 연산할 수 있다. 예를들어, 출력전력 편차는 시간(t)의 출력전력(

Figure 112021036018117-pat00018
)와 (t-1) 의 출력전력(
Figure 112021036018117-pat00019
) 사이의 차이를 나타내는 수치이며,
Figure 112021036018117-pat00020
와 같이 표현될 수 있다.And, the calculating unit 110 may calculate the deviation of the output power between the specific time for each wind farm. For example, the output power deviation is the output power (
Figure 112021036018117-pat00018
) and the output power of (t-1) (
Figure 112021036018117-pat00019
) is a number representing the difference between
Figure 112021036018117-pat00020
can be expressed as

제1 결정부(120)는 연산부(110)에서 연산된 풍력단지의 가용 총 전력을 이용하여 풍력단지의 최적 출력전력을 결정한다. 이때 제1 결정부(120)는 사용자에 의해 기설정된 가중치에 따라 풍력단지의 최적 출력전력을 결정하게 된다.The first determination unit 120 determines the optimum output power of the wind farm by using the total available power of the wind farm calculated by the calculation unit 110 . At this time, the first determination unit 120 determines the optimal output power of the wind farm according to a weight preset by the user.

본 발명의 일 실시예에 따른 제1 결정부(120)는 가중치에 따라 풍력단지의 출력전력 또는 출력전력 편차을 최대화, 최소화하도록 결정할 수 있다. 여기서 가중치는 0 과 1 사이의 값을 갖는 제1 가중치(

Figure 112021036018117-pat00021
)와 제2 가중치(
Figure 112021036018117-pat00022
)로 구성된다. The first determination unit 120 according to an embodiment of the present invention may determine to maximize or minimize the output power or output power deviation of the wind farm according to the weight. Here, the weight is a first weight having a value between 0 and 1 (
Figure 112021036018117-pat00021
) and the second weight (
Figure 112021036018117-pat00022
) is composed of

예를 들어, 제1 가중치(

Figure 112021036018117-pat00023
)이 1 일 경우 풍력단지의 최적 출력전력이 가용 총 전력과 동일하도록 풍력단지의 출력전력을 최소화할 수 있고, 제1 가중치(
Figure 112021036018117-pat00024
)이 0 일 경우 풍력단지의 출력전력 변동을 최소화할 수 있다. 또, 제1 가중치(
Figure 112021036018117-pat00025
)이 0.8 일 경우 풍력단지의 최적 출력전력이 상기 풍력단지의 가용 총 전력을 전력보다 작거나 같을 수 있다.For example, the first weight (
Figure 112021036018117-pat00023
) is 1, the output power of the wind farm can be minimized so that the optimal output power of the wind farm is equal to the total power available, and the first weight (
Figure 112021036018117-pat00024
) is 0, it is possible to minimize the fluctuation of the output power of the wind farm. Also, the first weight (
Figure 112021036018117-pat00025
) is 0.8, the optimal output power of the wind farm may be less than or equal to the total available power of the wind farm.

제2 결정부(130)는 상기 최적 출력전력을 이용하여 상기 풍력발전기의 최적 설정값(set-point)을 결정하는 역할이며, 모든 풍력발전기의 최적 설정값의 총량이 풍력단지의 최적 출력전력과 동일하도록 최적 설정값(set-point)을 결정하는 것이다.The second determination unit 130 serves to determine an optimal set-point of the wind power generator using the optimal output power, and the total amount of the optimal set-point of all wind power generators is equal to the optimal output power of the wind farm. It is to determine the optimal set-point to be the same.

그리고, 상기 제2 결정부(130)는 상기 풍력발전기의 최적 설정값이 각 풍력발전기의 가용 전력보다 작거나 같도록 최적 설정값을 결정한다. 예를들어, 제2 결정부(130)는 제1 가중치(

Figure 112021036018117-pat00026
)이 0.8이고 2 가중치(
Figure 112021036018117-pat00027
)는 0.2인 풍력발전기의 최적 설정값(set-point)을 결정할 수 있다.In addition, the second determination unit 130 determines the optimum set value of the wind power generator is less than or equal to the available power of each wind power generator. For example, the second determiner 130 may determine the first weight (
Figure 112021036018117-pat00026
) is 0.8 and 2 weights (
Figure 112021036018117-pat00027
) may determine the optimum set-point of the wind turbine which is 0.2.

제2 결정부(130)는 가중치에 따라 최적 설정값을 결정함으로써 풍력발전기의 출력전력의 그래프가 부드럽게 형성되도록 하며 풍력단지 내의 불필요한 내부 변동을 방지할 수 있다.The second determination unit 130 determines the optimum set value according to the weight so that the graph of the output power of the wind generator is smoothly formed, and unnecessary internal fluctuations in the wind farm can be prevented.

판단부(140)는 목적함수를 이용하여 제1 결정부(120)의 최적 출력전력과 제2 결정부(130)의 최적 설정값에 대한 안정성을 판단한다. The determination unit 140 determines the stability of the optimum output power of the first determination unit 120 and the optimum set value of the second determination unit 130 using the objective function.

판단부(140)는 안정성이 우수한 최적 출력전력 및 최적 설정값을 출력하도록 목적함수의 해를 반복하여 구하고, 향상된 목적함수의 해를 가지는 최적 출력전력 및 최적 설정값으로 안정성을 판단할 수 있다. The determination unit 140 may repeatedly obtain the solution of the objective function so as to output the optimum output power and optimum set value having excellent stability, and determine the stability with the optimum output power and the optimum set value having the improved solution of the objective function.

상기 목적함수는 하기의 [수학식 1]과 같다.The objective function is as follows [Equation 1].

Figure 112021036018117-pat00028
Figure 112021036018117-pat00028

여기서,

Figure 112021036018117-pat00029
는 시간(t)에서의 전력 판매 가격,
Figure 112021036018117-pat00030
는 시간(t)에서 풍력단지의 출력전력,
Figure 112021036018117-pat00031
는 페널티,
Figure 112021036018117-pat00032
는 시간(t)와 (t-1) 사이 풍력단지의 출력전력 편차,
Figure 112021036018117-pat00033
및
Figure 112021036018117-pat00034
는 가중치를 의미한다.here,
Figure 112021036018117-pat00029
is the selling price of electricity at time t,
Figure 112021036018117-pat00030
is the output power of the wind farm at time (t),
Figure 112021036018117-pat00031
is the penalty,
Figure 112021036018117-pat00032
is the output power deviation of the wind farm between time (t) and (t-1),
Figure 112021036018117-pat00033
and
Figure 112021036018117-pat00034
means weight.

이때 제1 가중치(

Figure 112021036018117-pat00035
)와 제2 가중치(
Figure 112021036018117-pat00036
)의 합은 1을 만족해야 한다. 즉
Figure 112021036018117-pat00037
와 같이 표현될 수 있다. 이는 풍력단지의 출력전력(
Figure 112021036018117-pat00038
)과 풍력단지의 출력전력 편차(
Figure 112021036018117-pat00039
) 사이의 균형을 이루기 위함이다.At this time, the first weight (
Figure 112021036018117-pat00035
) and the second weight (
Figure 112021036018117-pat00036
) must satisfy 1. In other words
Figure 112021036018117-pat00037
can be expressed as This is the output power of the wind farm (
Figure 112021036018117-pat00038
) and the output power deviation of the wind farm (
Figure 112021036018117-pat00039
) to achieve a balance between

본 발명에 따른 목적함수는 높은 풍속으로 인하여 함수의 충돌을 방지하기 위해 하기의 [수학식 2], [수학식 3]과 가중치 합법(weighted sum method)을 통해 구성될 수 있다. 상기 [수학식 2]는 전력계통에 전력을 판매하여 발생하는 출력전력의 이익에 대한 함수, [수학식 3]는 출력전력의 변동으로 발생하는 출력전력 편차에 대한 손실 함수이다. The objective function according to the present invention may be constructed through the following [Equation 2] and [Equation 3] and a weighted sum method in order to prevent collision of the function due to high wind speed. [Equation 2] is a function for the gain of output power generated by selling power to the power system, and [Equation 3] is a loss function for the output power deviation caused by a change in output power.

Figure 112021036018117-pat00040
Figure 112021036018117-pat00040

여기서,

Figure 112021036018117-pat00041
는 시간(t)에서의 전력 판매 가격,
Figure 112021036018117-pat00042
는 시간(t)에서 풍력단지의 출력전력를 의미한다.here,
Figure 112021036018117-pat00041
is the selling price of electricity at time t,
Figure 112021036018117-pat00042
is the output power of the wind farm at time t.

Figure 112021036018117-pat00043
Figure 112021036018117-pat00043

여기서,

Figure 112021036018117-pat00044
는 페널티,
Figure 112021036018117-pat00045
는 시간(t)와 (t-1) 사이 풍력단지의 출력전력 편차를 의미한다.here,
Figure 112021036018117-pat00044
is the penalty,
Figure 112021036018117-pat00045
denotes the deviation of the output power of the wind farm between time (t) and (t-1).

본 발명의 일 실시예에 따른 판단부(140)는 목표기능을 수행하도록 안정성 있는 최적 출력전력과 최적 설정값을 출력하기 위해 상기 [수학식 1]의 목적함수를 반복 계산하여 목적함수의 최대값을 획득할 수 있다. The determination unit 140 according to an embodiment of the present invention repeatedly calculates the objective function of [Equation 1] in order to output stable optimum output power and optimum set values to perform the target function, and thus the maximum value of the objective function. can be obtained.

출력부(150)는 안정화된 최적 출력전력 및 최적 설정값을 실제 풍력단지 및 풍력발전기가 작동하기 위한 작동 기준값으로 출력한다.The output unit 150 outputs the stabilized optimal output power and the optimal set value as an operation reference value for actually operating the wind farm and the wind generator.

학습부(160)는 심층 신경망(DNN, Deep Neural Network)을 이용하여 기설정된 목표기능의 안정화를 최적화하면서 상기 풍력단지의 환경에 따른 최적 출력전력 및 최적 설정값을 강화 학습한다. 학습부(160)는 목표기능을 달성하며 새로운 환경 변화에 따라 적용할 수 있도록 자가 학습할 수 있다.The learning unit 160 reinforces and learns the optimal output power and optimal set values according to the environment of the wind farm while optimizing the stabilization of a preset target function using a deep neural network (DNN). The learning unit 160 may self-learning to achieve a target function and to apply it according to a new environmental change.

도 3는 본 발명에 따른 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 4는 본 발명에 따른 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 방법의 예시도이다.3 is a flowchart for explaining a digital twin-based offshore wind farm control method according to the present invention, and FIG. 4 is an exemplary diagram of a digital twin-based offshore wind farm control method according to the present invention.

먼저, 연산부(110)는 주간, 일간, 각 시간별로 예측 날씨 데이터(weather forecast)와 실제 풍력단지를 모델링한 디지털 디지털 트윈 모델을 통해 예측된 풍력단지의 각 풍력발전기(Digtal twin Wind Turbine #n)의 가용전력을 합산하여 풍력단지의 가용 총 전력을 연산한다(S100).First, the calculator 110 calculates each wind turbine of the wind farm predicted through a digital digital twin model that models the weather forecast and the actual wind farm for weekly, daily, and each hour (Digtal twin Wind Turbine #n) The total available power of the wind farm is calculated by summing the available power of (S100).

도 4에 도시된 바와 같이, 연산부(110)는 예측된 풍력발전기(Digtal twin WT1, WT2, … , WTn)에서 사용 가능한 가용전력들(AP1, AP2, … , APn)을 통해 풍력단지의 사용 가능한 출력전력으로 연산할 수 있다.As shown in Figure 4, the operation unit 110 is the predicted wind power generator (Digtal twin WT1, WT2, ..., WTn) available power available (AP1, AP2, ..., APn) through the available power of the wind farm The output power can be calculated.

그리고 나서, 제1결정부(120)는 풍력단지의 가용 총 전력을 이용하여 기설정된 가중치에 따라 최적 출력전력을 결정한다(S200). 이때 제1결정부(120)는 풍력발전기의 최적 출력전력이 상기 풍력단지의 가용 총 전력을 전력보다 작거나 같도록 최적 출력전력을 결정한다.Then, the first determination unit 120 determines the optimal output power according to a preset weight using the total available power of the wind farm (S200). In this case, the first determination unit 120 determines the optimum output power so that the optimum output power of the wind power generator is less than or equal to the total power available in the wind farm.

제2 결정부(130)는 제1 결정부(120)의 최적 출력전력을 이용하여 상기 풍력발전기의 최적 설정값(set-point)을 결정한다(S300). 제2 결정부(130)는 풍력발전기의 최적 설정값이 각 풍력발전기의 가용 전력보다 작거나 같고, 풍력발전기의 최적 설정값에 대한 총량이 상기 풍력단지의 가용 총 전력과 동일하도록 최적 설정값을 결정한다.The second determination unit 130 determines an optimum set-point of the wind power generator using the optimum output power of the first determination unit 120 (S300). The second determination unit 130 determines the optimum set value so that the optimum set value of the wind power generator is less than or equal to the available power of each wind power generator, and the total amount of the optimum set value of the wind power generator is the same as the total available power of the wind farm. decide

판단부(140)는 목적함수를 이용하여 제1 결정부(120)의 최적 출력전력 및 제2 결정부(130)의 최적 설정값에 대해 목표기능을 수행할 수 있는지 안정화 여부를 판단한다(S500). The determination unit 140 determines whether the target function can be stably performed with respect to the optimum output power of the first determination unit 120 and the optimum set value of the second determination unit 130 using the objective function (S500) ).

안정화된 최적 출력전력 및 최적 설정값일 경우, 판단부(140)는 하기의 [수학식 1]을 반복하여 안정화 여부를 판단할 수 있다.In the case of the stabilized optimum output power and the optimum set value, the determination unit 140 may determine whether to stabilize by repeating the following [Equation 1].

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112021036018117-pat00046
Figure 112021036018117-pat00046

여기서,

Figure 112021036018117-pat00047
는 시간(t)에서의 전력 판매 가격,
Figure 112021036018117-pat00048
는 시간(t)에서 풍력단지의 출력전력,
Figure 112021036018117-pat00049
는 페널티,
Figure 112021036018117-pat00050
는 시간(t)와 (t-1) 사이 풍력단지의 출력전력 편차,
Figure 112021036018117-pat00051
및
Figure 112021036018117-pat00052
는 가중치를 의미한다.here,
Figure 112021036018117-pat00047
is the selling price of electricity at time t,
Figure 112021036018117-pat00048
is the output power of the wind farm at time (t),
Figure 112021036018117-pat00049
is the penalty,
Figure 112021036018117-pat00050
is the output power deviation of the wind farm between time (t) and (t-1),
Figure 112021036018117-pat00051
and
Figure 112021036018117-pat00052
means weight.

이때, 가중치

Figure 112021036018117-pat00053
및
Figure 112021036018117-pat00054
는
Figure 112021036018117-pat00055
조건을 만족한다. In this case, the weight
Figure 112021036018117-pat00053
and
Figure 112021036018117-pat00054
Is
Figure 112021036018117-pat00055
satisfy the condition

불안정화된 최적 출력전력 및 최적 설정값일 경우, 판단부(140)는 단계S200으로 전달시켜 최적 출력전력 및 최적 설정값을 다시 결정하도록 할 수 있다.In the case of the destabilized optimum output power and optimum set value, the determination unit 140 may transmit to step S200 to determine the optimum output power and optimum set value again.

그리고 나서 출력부(150)는 안정화된 최적 출력전력 및 최적 설정값을 실제 풍력단지 및 풍력발전기의 작동하기 위한 작동 기준값으로 출력한다(S500).Then, the output unit 150 outputs the stabilized optimal output power and the optimal set value as an operation reference value for the actual operation of the wind farm and the wind generator (S500).

이와 같이 본 발명에 따르면, 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치 및 방법는 디지털 트윈을 기반으로 풍력단지의 최적 출력전력과 최적 설정값을 실제 풍력단지 및 풍력발전기의 작동 기준값으로 적용함으로써, 실제 부유식 풍력 발전기를 최적으로 운영할 수 있고 전력 계통 안정성에 대한 풍력단지의 영향을 최소화시켜 실제 풍력단지 및 풍력발전기의 출력전력에 대한 안전성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있다.As described above, according to the present invention, the digital twin-based control device and method of an offshore wind farm apply the optimum output power and optimum set value of the wind farm based on the digital twin as the operating reference values of the actual wind farm and the wind power generator, so that the actual floating The wind power generator can be operated optimally and the impact of the wind farm on the power system stability can be minimized, thereby improving the safety and reliability of the actual wind farm and the output power of the wind generator.

이상과 같이 본 발명의 도시된 실시 예를 참고하여 설명하고 있으나, 이는 예시적인 것들에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 요지 및 범위에 벗어나지 않으면서도 다양한 변형, 변경 및 균등한 타 실시 예들이 가능하다는 것을 명백하게 알 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적인 사상에 의해 정해져야 할 것이다.Although described with reference to the illustrated embodiments of the present invention as described above, these are merely exemplary, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can use various methods without departing from the spirit and scope of the present invention. It will be apparent that modifications, variations, and other equivalent embodiments are possible. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

100: 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치
110: 연산부
120: 제1 결정부
130: 제2 결정부
140: 판단부
150: 출력부
160: 학습부100: Digital twin-based offshore wind farm control device
110: arithmetic unit
120: first determining unit
130: second determination unit
140: judgment unit
150: output unit
160: study department

Claims (12)

예측 날씨 데이터와 디지털 트윈 모델을 사용하여 풍력단지의 가용 총 전력을 계산하는 연산부;
상기 풍력단지의 가용 총 전력을 이용하여 기설정된 가중치에 따라 풍력단지의 최적 출력전력을 결정하는 제1 결정부;
상기 풍력단지의 최적 출력전력을 이용하여 풍력발전기들 각각의 최적 설정값(set-point)을 결정하는 제2 결정부; 및
목적함수를 이용하여 상기 최적 출력전력 및 최적 설정값에 대한 안정화 여부를 판단하는 판단부를 포함하고,
상기 판단부는,
하기의 [수학식 1]에 따른 목적함수를 이용하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치.
[수학식 1]
Figure 112022069820014-pat00074

여기서,
Figure 112022069820014-pat00075
는 시간(t)에서의 전력 판매 가격,
Figure 112022069820014-pat00076
는 시간(t)에서 풍력단지의 출력전력,
Figure 112022069820014-pat00077
는 페널티,
Figure 112022069820014-pat00078
는 시간(t)와 (t-1) 사이 풍력단지의 출력전력 편차,
Figure 112022069820014-pat00079
및
Figure 112022069820014-pat00080
는 가중치를 의미한다.
a calculation unit that calculates the total available power of the wind farm by using the forecast weather data and the digital twin model;
a first determination unit for determining the optimum output power of the wind farm according to a preset weight using the total available power of the wind farm;
a second determination unit for determining an optimum set-point of each of the wind power generators using the optimum output power of the wind farm; and
A determination unit for determining whether to stabilize the optimum output power and the optimum set value using an objective function;
The judging unit,
A control device for a digital twin-based offshore wind farm, characterized in that it uses an objective function according to the following [Equation 1].
[Equation 1]
Figure 112022069820014-pat00074

here,
Figure 112022069820014-pat00075
is the selling price of electricity at time t,
Figure 112022069820014-pat00076
is the output power of the wind farm at time (t),
Figure 112022069820014-pat00077
is the penalty,
Figure 112022069820014-pat00078
is the output power deviation of the wind farm between time (t) and (t-1),
Figure 112022069820014-pat00079
and
Figure 112022069820014-pat00080
means weight.
 제1항에 있어서,
상기 연산부는,
예측된 각 풍력발전기의 가용전력을 이용하여 풍력단지의 가용 총 전력을 연산하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치.
According to claim 1,
The calculation unit,
A control device for a digital twin-based offshore wind farm, characterized in that the total available power of the wind farm is calculated using the predicted power available of each wind generator.
 제1항에 있어서,
상기 제1 결정부는,
상기 풍력발전기의 최적 출력전력이 상기 풍력단지의 가용 총 전력을 전력보다 작거나 같은 최적 출력전력을 결정하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치.
The method of claim 1,
The first determination unit,
The control device of a digital twin-based offshore wind farm, characterized in that the optimal output power of the wind generator determines the optimal output power less than or equal to the total available power of the wind farm.
 제1항에 있어서,
상기 제2 결정부는,
상기 풍력발전기의 최적 설정값이 각 풍력발전기의 가용 전력보다 작거나 같도록 최적 설정값을 결정하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치.
According to claim 1,
The second determination unit,
The control device of a digital twin-based offshore wind farm, characterized in that the optimum set value of the wind power generator is determined to be less than or equal to the available power of each wind power generator.
 제1항에 있어서,
상기 제2 결정부는,
상기 풍력발전기의 최적 설정값에 대한 총량이 상기 풍력단지의 가용 총 전력과 동일하도록 최적 출력전력을 결정하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치.
According to claim 1,
The second determination unit,
A digital twin-based offshore wind farm control device, characterized in that the optimal output power is determined so that the total amount of the optimal set value of the wind power generator is the same as the total available power of the wind farm.
 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 안정화된 최적 출력전력 및 최적 설정값을 실제 풍력단지 및 풍력발전기의 작동 기준값으로 출력하는 출력부를 더 포함하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치.
According to claim 1,
The digital twin-based control device of an offshore wind farm further comprising an output unit for outputting the stabilized optimal output power and the optimal set value as an operation reference value of the actual wind farm and the wind generator.
 제1항에 있어서,
환경에 따른 상기 최적 출력전력 및 최적 설정값을 강화 학습하는 학습부를 더 포함하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 장치.
According to claim 1,
The digital twin-based offshore wind farm control device further comprising a learning unit for reinforcement learning of the optimal output power and the optimal set value according to the environment.
 예측 날씨 데이터와 디지털 트윈 모델을 사용하여 풍력단지의 가용 총 전력을 계산하는 계산 단계;
상기 풍력단지의 가용 총 전력을 이용하여 기설정된 가중치에 따라 풍력단지의 최적 출력전력을 결정하는 제1 결정 단계;
상기 풍력단지의 최적 출력전력을 이용하여 풍력발전기들 각각의 최적 설정값(set-point)을 결정하는 제2 결정 단계; 및
목적함수를 이용하여 상기 최적 출력전력 및 최적 설정값에 대한 안정화 여부를 판단하는 판단 단계를 포함하고,
상기 판단 단계는,
하기의 [수학식 1]의 목적함수를 이용하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 방법.
[수학식 1]
Figure 112022069820014-pat00081

여기서,
Figure 112022069820014-pat00082
는 시간(t)에서의 전력 판매 가격,
Figure 112022069820014-pat00083
는 시간(t)에서 풍력단지의 출력전력,
Figure 112022069820014-pat00084
는 페널티,
Figure 112022069820014-pat00085
는 시간(t)와 (t-1) 사이 풍력단지의 출력전력 편차,
Figure 112022069820014-pat00086
및
Figure 112022069820014-pat00087
는 가중치를 의미한다.
a calculation step of calculating the total available power of the wind farm using the forecast weather data and the digital twin model;
a first determining step of determining an optimal output power of the wind farm according to a preset weight using the total available power of the wind farm;
a second determination step of determining an optimum set-point of each of the wind power generators using the optimum output power of the wind farm; and
A determination step of determining whether to stabilize the optimum output power and the optimum set value using an objective function;
The determination step is
A control method of a digital twin-based offshore wind farm, characterized in that using the objective function of the following [Equation 1].
[Equation 1]
Figure 112022069820014-pat00081

here,
Figure 112022069820014-pat00082
is the selling price of electricity at time t,
Figure 112022069820014-pat00083
is the output power of the wind farm at time (t),
Figure 112022069820014-pat00084
is the penalty,
Figure 112022069820014-pat00085
is the output power deviation of the wind farm between time (t) and (t-1),
Figure 112022069820014-pat00086
and
Figure 112022069820014-pat00087
means weight.
 제9항에 있어서,
상기 계산 단계는,
예측된 각 풍력발전기의 가용전력을 합산하여 풍력단지의 가용 총 전력을 계산하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 방법.
10. The method of claim 9,
The calculation step is
A control method of an offshore wind farm based on a digital twin, characterized in that the total available power of the wind farm is calculated by adding up the predicted power available of each wind power generator.
 제9항에 있어서,
상기 안정화된 최적 출력전력 및 최적 설정값을 실제 풍력단지 및 풍력발전기의 작동 기준값으로 출력하는 출력 단계를 더 포함하는 디지털 트윈 기반의 해상 풍력단지의 제어 방법.
10. The method of claim 9,
The method of controlling an offshore wind farm based on a digital twin further comprising an output step of outputting the stabilized optimal output power and the optimal set value as an operation reference value of the actual wind farm and the wind generator.
 삭제delete
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102564220B1 (en) * 2023-02-23 2023-08-08 디엑스랩즈 주식회사 Apparatus and method for controlling wind speed parameters of wind power generation facilities
CN117006002A (en) * 2023-09-27 2023-11-07 广东海洋大学 Digital twinning-based offshore wind turbine monitoring method and system
CN117477648A (en) * 2023-11-09 2024-01-30 商运(江苏)科创发展有限公司 Wind power equipment modeling and performance evaluation method based on digital twin technology

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090055061A (en) * 2007-11-28 2009-06-02 한국전기연구원 Modeling and parameter test method for wind farm
KR101475486B1 (en) * 2013-11-22 2014-12-22 삼성중공업 주식회사 Control system for wind farm
KR20190122840A (en) * 2017-03-10 2019-10-30 보벤 프로퍼티즈 게엠베하 Method for determining available power of a wind farm, and associated wind farms
KR102213386B1 (en) * 2019-12-26 2021-02-05 창원대학교 산학협력단 Virtual Reality digital twin system and method for Offshore Wind Farm

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090055061A (en) * 2007-11-28 2009-06-02 한국전기연구원 Modeling and parameter test method for wind farm
KR101475486B1 (en) * 2013-11-22 2014-12-22 삼성중공업 주식회사 Control system for wind farm
KR20190122840A (en) * 2017-03-10 2019-10-30 보벤 프로퍼티즈 게엠베하 Method for determining available power of a wind farm, and associated wind farms
KR102213386B1 (en) * 2019-12-26 2021-02-05 창원대학교 산학협력단 Virtual Reality digital twin system and method for Offshore Wind Farm

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102564220B1 (en) * 2023-02-23 2023-08-08 디엑스랩즈 주식회사 Apparatus and method for controlling wind speed parameters of wind power generation facilities
CN117006002A (en) * 2023-09-27 2023-11-07 广东海洋大学 Digital twinning-based offshore wind turbine monitoring method and system
CN117006002B (en) * 2023-09-27 2024-02-09 广东海洋大学 Digital twinning-based offshore wind turbine monitoring method and system
CN117477648A (en) * 2023-11-09 2024-01-30 商运(江苏)科创发展有限公司 Wind power equipment modeling and performance evaluation method based on digital twin technology
CN117477648B (en) * 2023-11-09 2024-03-08 商运(江苏)科创发展有限公司 Wind power equipment modeling and performance evaluation method based on digital twin technology

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