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Bei der Entwicklung eines Windparks müssen viele wichtige Entscheidungen getroffen werden. Einige dieser Entscheidungen können von einem Optimierungsansatz profitieren, passen aber nicht gut in ein herkömmliches Optimierungssetup. Die Optimierungsziele, auf denen die Entscheidungen basieren, so wie Jährliche Energieproduktion (Annual Energy Production, AEP) oder finanzielle Kennzahlen wie Energiekosten (Cost of Energy, COE), sind in einigen Fällen ungeeignet oder nicht ausreichend sensibel, um die Entscheidungen korrekt zu beeinflussen. Ein Beispiel dafür ist die Größe eines Windparks. Das Verhältnis zwischen der Anzahl der WEA im Park und der zugehörigen AEP ist schlicht, je mehr WEA desto höher die AEP. Die Energiekosten (COE) nehmen hingegen aufgrund der Wake-Effekte typischerweise mit der Anzahl der WEA zu. Dies macht AEP und COE ungeeignet, um eigenständig die optimale Größe eines Windparks zu bestimmen <ref> A. P. J. Stanley, O. Roberts, J. King, and C. J. Bay, “Objective and algorithm considerations when optimizing the number and placement of turbines in a wind power plant,” Wind Energy Sci., vol. 6, no. 5, pp. 1143–1167, 2021, doi: 10.5194/wes-6-1143-2021.</ref>. Beim Treffen dieser zusätzlichen und wichtigen Entscheidungen (z.B. über die Größe der Windfarm) unterstützt Sie die Benutzeroberfläche, sie sind jedoch nicht Bestandteil des Optimierungsalgorithmus selbst. Die wichtigsten Anwendungsszenarien sind im Folgenden beschrieben und umfassen diese wesentlichen Festlegungen bei der Windparkentwicklung: | Bei der Entwicklung eines Windparks müssen viele wichtige Entscheidungen getroffen werden. Einige dieser Entscheidungen können von einem Optimierungsansatz profitieren, passen aber nicht gut in ein herkömmliches Optimierungssetup. Die Optimierungsziele, auf denen die Entscheidungen basieren, so wie Jährliche Energieproduktion (Annual Energy Production, AEP) oder finanzielle Kennzahlen wie Energiekosten (Cost of Energy, COE), sind in einigen Fällen ungeeignet oder nicht ausreichend sensibel, um die Entscheidungen korrekt zu beeinflussen. Ein Beispiel dafür ist die Größe eines Windparks. Das Verhältnis zwischen der Anzahl der WEA im Park und der zugehörigen AEP ist schlicht, je mehr WEA desto höher die AEP. Die Energiekosten (COE) nehmen hingegen aufgrund der Wake-Effekte typischerweise mit der Anzahl der WEA zu. Dies macht AEP und COE ungeeignet, um eigenständig die optimale Größe eines Windparks zu bestimmen <ref> A. P. J. Stanley, O. Roberts, J. King, and C. J. Bay, “Objective and algorithm considerations when optimizing the number and placement of turbines in a wind power plant,” Wind Energy Sci., vol. 6, no. 5, pp. 1143–1167, 2021, doi: 10.5194/wes-6-1143-2021.</ref>. Beim Treffen dieser zusätzlichen und wichtigen Entscheidungen (z.B. über die Größe der Windfarm) unterstützt Sie die Benutzeroberfläche, sie sind jedoch nicht Bestandteil des Optimierungsalgorithmus selbst. Die wichtigsten Anwendungsszenarien sind im Folgenden beschrieben und umfassen diese wesentlichen Festlegungen bei der Windparkentwicklung: | ||
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Die Einrichtung der Baumstruktur mit einem Standort, einer WEA und einem oder mehreren Optimierungsläufen mit den Einstellungen und Eingaben auf jeder Ebene werden auf dem Register '''Konfiguration/Lauf''' vorgenommen. Dies ist quasi das Arbeitsfenster von OPTIMIZE, in dem Optimierungen hinzugefügt, Einstellungen getätigt und Details angezeigt werden können. | Die Einrichtung der Baumstruktur mit einem Standort, einer WEA und einem oder mehreren Optimierungsläufen mit den Einstellungen und Eingaben auf jeder Ebene werden auf dem Register '''Konfiguration/Lauf''' vorgenommen. Dies ist quasi das Arbeitsfenster von OPTIMIZE, in dem Optimierungen hinzugefügt, Einstellungen getätigt und Details angezeigt werden können. | ||
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Bei der Entwicklung eines Windparks müssen viele wichtige Entscheidungen getroffen werden. Einige dieser Entscheidungen können von einem Optimierungsansatz profitieren, passen aber nicht gut in ein herkömmliches Optimierungssetup. Die Optimierungsziele, auf denen die Entscheidungen basieren, so wie Jährliche Energieproduktion (Annual Energy Production, AEP) oder finanzielle Kennzahlen wie Energiekosten (Cost of Energy, COE), sind in einigen Fällen ungeeignet oder nicht ausreichend sensibel, um die Entscheidungen korrekt zu beeinflussen. Ein Beispiel dafür ist die Größe eines Windparks. Das Verhältnis zwischen der Anzahl der WEA im Park und der zugehörigen AEP ist schlicht, je mehr WEA desto höher die AEP. Die Energiekosten (COE) nehmen hingegen aufgrund der Wake-Effekte typischerweise mit der Anzahl der WEA zu. Dies macht AEP und COE ungeeignet, um eigenständig die optimale Größe eines Windparks zu bestimmen [1]. Beim Treffen dieser zusätzlichen und wichtigen Entscheidungen (z.B. über die Größe der Windfarm) unterstützt Sie die Benutzeroberfläche, sie sind jedoch nicht Bestandteil des Optimierungsalgorithmus selbst. Die wichtigsten Anwendungsszenarien sind im Folgenden beschrieben und umfassen diese wesentlichen Festlegungen bei der Windparkentwicklung:
Die Einrichtung der Baumstruktur mit einem Standort, einer WEA und einem oder mehreren Optimierungsläufen mit den Einstellungen und Eingaben auf jeder Ebene werden auf dem Register Konfiguration/Lauf vorgenommen. Dies ist quasi das Arbeitsfenster von OPTIMIZE, in dem Optimierungen hinzugefügt, Einstellungen getätigt und Details angezeigt werden können.
Um mehrere abgeschlossene Optimierungen zu vergleichen, verfügt OPTIMIZE über einen "Vergleichsmodus", der über das Register Vergleich auf mehreren Ebenen der Baumstruktur verfügbar ist.
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Hier werden die Ergebnisse für verschiedene WEA, Größen und Läufe im direkten Vergleich angezeigt. Der GUI-Baum zeigt in blau die gewählte Ebene, unterhalb derer die -ebenfalls farbig markierten- Läufe verglichen werden. Ist ein Standort ausgewählt, werden die Ergebnisse für die WEA verglichen, die für diesen Standort definiert wurden. Für jede WEA wird dabei der beste Lauf über alle Größen hinweg ausgewählt und farbig hervorgehoben. Bei der Auswahl einer WEA werden alle Größen unterhalb dieser Stufe verglichen, für jede Größe wird der beste Lauf gewählt, wenn es mehr als einen gibt. Wenn Sie eine Größe auswählen, werden einfach alle Läufe für diese Größe verglichen.
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Derzeit ist es nicht möglich, verschiedene Standorte miteinander zu vergleichen: Durch die unterschiedlichen Ziele und Einschränkungen, die sie haben können, wäre ein sinnvoller Vergleich kaum möglich.
| OPTIMIZE |
|---|
| Überblick ♦ Optimierungs-Struktur und Ebenen ♦ Standort ♦ WEA ♦ Größe ♦ Läufe |
| Grundlagen: Überblick Grundlagen ♦ Layout mit fester WEA-Anzahl ♦ WEA-Anzahl (Parkgröße) ♦ WEA-Typ festlegen ♦ Umgang mit starken Einschränkungen (Abstand, Schall, Lasten, Wake) |
| Algorithmus: Überblick Algorithmus ♦ Startmodell ♦ Schrittmodell ♦ Stoppkriterien ♦ Ziele und Einschränkungen |
| Optimierungs-Ziele: Ziel AEP ♦ Kosten ♦ Ziel LCOE ♦ Ziel NPV |
| Einschränkungen: WEA-Fläche ♦ Maximaler Wakeverlust ♦ Schall ♦ Lebensdauer |
| Beispielprojekte |
- ↑ A. P. J. Stanley, O. Roberts, J. King, and C. J. Bay, “Objective and algorithm considerations when optimizing the number and placement of turbines in a wind power plant,” Wind Energy Sci., vol. 6, no. 5, pp. 1143–1167, 2021, doi: 10.5194/wes-6-1143-2021.