Lønnsomheten til en vindpark er påvirket av vindskyggene laget av turbinene. Vindskygger er bevegelige turbulente vindfelter med lavere gjennomsnittlig vindhastighet.
Den økende størrelsen på turbinene til havs leder til større vindskygger, og styringen av disse (gjennom å styre turbinene) kan ha stor innflytelse på energiproduksjonen og på slitasjen på turbinene.
Lønnsomheten til vindparken er også knyttet til gode produksjonsestimat eller produksjonsmål, som er lettere å oppnå gjennom smart og koordinert kontroll av turbinene.
For å bedre eksisterende kontrollalgoritmer for turbiner trenger vi en rask og pålitelig prediksjon av innkommende vindfelt.
Vi er spesielt interessert i korttidsprediksjon, som dekker tidsperioden fra 5 minutter og opp imot en time. Forbedringer i prediksjonen vil bli basert på bedre integrering av måledata i vindmodelleringen, samt gjennom maskinlæring.
Neste steg er å oppnå effektive numeriske modeller som vil beregne bevegelsen til vindskyggene i vindparken og hvordan de vil påvirke turbinene. I kombinasjon med forbedret vindprediksjon kan vi lage en vindparkmodell som kan brukes av styresystemet.
Vi vil bruke statistikk for å estimere usikre parametere, og både fysiske modeller og maskinlæringsteknikker vil bli analysert.
Målet for styringssystemet er å redusere kreftene turbinene blir utsatt for og fordele slitasjen, samtidig som en opprettholder eller øker energiproduksjonen i henhold til hva som er mulig eller ønsket leveranse på distribusjonsnettet.
Basert på vindparkmodellen og innkommende data vil styringssystemet sende de nødvendige beskjedene til alle turbinene i parken.
Prosjektet vil etterprøve de oppnådde resultatene gjennom testing i vindparker eller på laboratorienivå i Kina eller Norge, eller gjennom numerisk validering der dette er aktuelt.
