OPTIMIZE: Optimierungs-Algorithmus

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Windfarmen zu optimieren ist eine große Herausforderung. Hauptsächlich ist das auf das Auftreten mehrerer lokaler Minima und sogenannter Nichtlinearität und Wechselwirkung in den Zielfunktionen zurückzuführen, die wiederum weitgehend durch die WEA-Wakes bestimmt werden. Wird eine Anlage bewegt, kann sich die optimale Position für alle anderen Anlagen im Park ändern oder eine -vorher eingehaltene- Einschränkung verletzt werden. Diese Effekte können durch ein zu grobes Ressourcenraster und eine zu grobe Richtungsauflösung im Wakemodell oder einfach durch die Windrichtungsverteilung verstärkt werden. Wenn Einschränkungen einbezogen werden, können diese auch eigentlich vorteilhafte Layoutänderungen verhindern und die effektiv nutzbare Fläche in viele kleinere, nicht verbundene "Inseln" aufteilen, die für einen Optimierungsalgorithmus extrem schwierig zu verarbeiten sind. (Mehr zu Optimierungszielen und Einschränkungen).

Die Struktur von OPTIMIZE bildet die Struktur des zugrundeliegenden Lösungsansatzes ab: Eine klassische iterative Suche, aber mit vielen integrierten intelligenten Funktionen, die Leistung und Effizienz verbessern. Anfangs benötigt eine Optimierung ein Startmodell, eine "erste Vermutung", und anschließend ein Schrittmodell, das versucht, iterative, inkrementelle Veränderungen vorzunehmen, um das Layout des Startmodells zu verbessern. Da das endgültige, optimale Modell a priori nicht bekannt ist, sind ein oder mehrere Stoppkriterien erforderlich, um zu entscheiden, wann das Schrittmodell die weitere Suche nach besseren Layouts beenden soll. Dies kann eine maximale Zeit oder eine maximale Anzahl von fruchtlosen Versuchen sein, im nächsten Schritt eine Verbesserung zu erreichen. Je besser das Startmodell, desto fokussierter kann das iterative Schrittmodell seine Suche durchführen. Tatsächlich ist das Problem der Windparkoptimierung so komplex, dass es bei vielen Anlagen für eine iterative Lösung sehr schwierig ist, das Optimum zu finden und die Wahrscheinlichkeit groß ist, in einem nur mittelmäßig guten lokalen Optimum zu landen. In diesem Sinne ist das alte Sprichwort "Gut begonnen ist halb gewonnen" äußerst zutreffend und war der Anlass für die Entwicklung des Smart-Startmodells. OPTIMIZE enthält verschiedene Optionen für das Startmodell, das Schrittmodell und auch für das Stopp-Kriterium. Hier die Standardeinstellung von Start- und Schrittmodellen:

DE OPT N(18).png


Wird die Option Individuell ausgewählt, ist die volle Flexibilität verfügbar und im Bereich Einstellungen darunter werden alle Optionen von Start, Schritt und Stopp auswählbar:

DE OPT N(19).png


Die Möglichkeiten im Einzelnen:

  • Individuell
  • Startmodell: Smart; Zufällig; Ressourcenhungrig; Manuell; Füllen
  • Schrittmodell: Zufällig, Lokal; Zufällig, Regional; Zufällig, Global
  • Auflösung: Diskret (Begrenzung auf Rasterpunkte), Kontinuierlich
  • Stoppkriterium: Max. Dauer, Max. fruchtlose Änd./WEA, (ausgeschöpfte Nachbarschaft)
  • Stochastisch (Verwendung von Zufallszahlen)
  • Seed (zur Reproduzierbarkeit stochastischer Methoden)
  • Versuche (wie viele Läufe für eine stochastische Methode generiert werden sollen)

Das letzte aufgeführte Stopp-Kriterium, ausgeschöpfte Nachbarschaft, steht in Klammern, da es durch die Anwendenden nicht ausgewählt werden kann. Es wird immer angewendet, wenn die Optimierung mit der Einstellung Diskrete Auflösung ausgeführt wird, wobei die Anlagenpositionen auf die Rasterpunkte im Ressourcenraster beschränkt werden. Die Auflösungseinstellung mit den Optionen Diskret oder Kontinuierlich ist eine Eigenschaft des Schrittmodells, sie wird im Setup der Lauf-Einstellungen als Nur Rasterpunkte bezeichnet.

Zur Vereinfachung gibt es vordefinierte Kombinationen von Start- und Schrittmodell, die gut zusammen performen. Smart, die Standardoption, wird in den meisten Fällen am besten funktionieren. Die vordefinierten Kombinationen mit Start- und Schrittmodell sind:

  • Anwenderlayout
  • Start: Manuell (d.h. vorab erstellt)
  • Schritt: Zufällig, Lokal
  • Max. Anzahl
  • Start: Füllen
  • Schritt: Zufällig, Lokal
  • Smart
  • Start: Smart
  • Schritt: Zufällig, Lokal
  • Zufällig
  • Start: Zufällig
  • Schritt: Zufällig, Regional


OPTIMIZE
ÜberblickOptimierungs-Struktur und EbenenStandortWEAGrößeLäufe
Grundlagen: Überblick GrundlagenLayout mit fester WEA-AnzahlWEA-Anzahl (Parkgröße)WEA-Typ festlegenEinschränkungen festlegen (Abstand, Schall, Lebensdauer)
Algorithmus: Überblick AlgorithmusStartmodellSchrittmodellStoppkriterienZiele und Einschränkungen
Optimierungs-Ziele: Ziel AEPKostenZiel LCOEZiel NPV
Einschränkungen: WEA-FlächeSchallLebensdauer