BR102016016424A2 - sistema de geração de potência eólica e método - Google Patents

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Abstract

sistema de geração de potência eólica e método. a presente invenção se refere a um sistema de geração de potência eólica (10) que inclui um ou ambos dentre uma memória (83) ou dispositivo de armazenamento que armazena uma ou mais rotinas executáveis por processador (100), e um ou mais processadores (85) configurados para executar as uma ou mais rotinas executáveis que, quando executadas, fazem com que ações sejam realizadas. as ações incluem receber (102) dados meteorológicos, dados de sistema de turbina eólica, ou uma combinação dos mesmos; transformar os dados meteorológicos, os dados de sistema de turbina eólica, ou a combinação dos mesmos, em um subconjunto de dados (106), em que o subconjunto de dados (106) compreende dados de primeiro período de tempo; selecionar um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) a partir de uma pluralidade de modelos (58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72); transformar os um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) em um ou mais modelos treinados (112) pelo menos parcialmente com base no subconjunto de dados (106); e executar os um ou mais modelos treinados (112) para derivar uma previsão (86), em que a previsão (86) compreende uma produção de potência elétrica prevista para o sistema de potência eólica (10).

Description

“SISTEMA DE GERAÇÃO DE POTÊNCIA EÓLICA E MÉTODO” Antecedentes [001] A matéria revelada no presente documento refere-se a sistemas de geração de potência eólica, e mais especificamente a técnicas adequadas para melhorar operações dos sistemas de geração de potência eólica.
[002] Uma rede elétrica pode incluir um sistema de geração de potência eólica adequado para fornecer potência, tal como potência elétrica, com base em correntes de vento. As correntes de vento podem variar dependendo de condições climáticas, e, consequentemente, o sistema de geração de potência eólica pode fornecer mais ou menos potência dependendo das condições climáticas. Por exemplo, durante condições de pico de vento, o sistema de geração de potência eólica pode fornecer para potência elétrica acima da média. Da mesma forma, diminuições no vento podem resultar em potência elétrica reduzida fornecida para a rede elétrica. Consequentemente, conforme a velocidade e a carga do vento variam, uma frequência na rede pode variar. O sistema de geração de potência eólica pode fornecer previsão e controle da potência entregue na rede elétrica através da previsão de potência e gerenciamento dinâmico do abastecimento de energia para fornecer um sistema de rede elétrica mais eficiente. Seria vantajoso melhorar o sistema de geração de potência eólica.
Descrição Resumida Da Invenção [003] Certas realizações compatíveis em escopo com a invenção reivindicada originalmente são resumidas abaixo. Essas realizações não são destinadas a limitar o escopo da invenção reivindicada, mas, em vez disso, essas realizações são destinadas apenas a fornecer um breve resumo de formas possíveis da invenção. De fato, a invenção pode abranger uma variedade de formas que podem ser similares às realizações apresentadas abaixo ou diferentes das mesmas.
[004] Uma primeira realização fornece um sistema de geração de potência eólica que inclui um ou ambos dentre uma memória ou dispositivo de armazenamento que armazena uma ou mais rotinas executáveis por processador e um ou mais processadores configurados para executar as uma ou mais rotinas executáveis que, quando executadas, fazem com que ações sejam realizadas. As ações a serem realizadas incluem receber dados meteorológicos, dados de sistema de turbina eólica ou uma combinação dos mesmos, a partir de um ou mais sensores que detectam as condições de vento, as operações de sistema de turbina eólica ou uma combinação das mesmas, dispostos em um sistema de potência eólica; transformar os dados meteorológicos, os dados de sistema de turbina eólica, ou a combinação dos mesmos, em um subconjunto de dados, sendo que o subconjunto de dados compreende dados de primeiro período de tempo; selecionar um ou mais modelos de sistema de potência eólica a partir de uma pluralidade de modelos; transformar os um ou mais modelos de sistema de potência eólica em um ou mais modelos treinados pelo menos parcialmente com base no subconjunto de dados; e executar os um ou mais modelos treinados para derivar uma previsão, em que a previsão compreende uma produção de potência elétrica prevista para o sistema de potência eólica.
[005] Uma segunda realização fornece um método. O método inclui receber dados meteorológicos, dados de sistema de turbina eólica ou uma combinação dos mesmos, a partir de um ou mais sensores que detectam as condições de vento, as operações de sistema de turbina eólica ou uma combinação dos mesmos, dispostos em um sistema de potência eólica. O método inclui, adicionalmente, transformar os dados meteorológicos, os dados de sistema de turbina eólica, ou a combinação dos mesmos, em um subconjunto de dados, em que o subconjunto de dados compreende dados de primeiro período de tempo. O método inclui, adicionalmente, selecionar um ou mais modelos de sistema de potência eólica a partir de uma pluralidade de modelos, e transformar os um ou mais modelos de sistema de potência eólica em um ou mais modelos treinados pelo menos parcialmente com base no subconjunto de dados. O método também inclui executar os um ou mais modelos treinados para derivar uma previsão, em que a previsão compreende uma produção de potência elétrica prevista para o sistema de potência eólica.
[006] Uma terceira realização fornece um meio legível por computador, não transitório, tangível, que armazena instruções que compreendem instruções que, quando executadas por um processador, fazem com que o processador receba dados de condição ambiental, dados de sistema de turbina eólica ou uma combinação dos mesmos, a partir de um ou mais sensores que detectam as condições de vento, as operações de sistema de turbina eólica ou uma combinação dos mesmos, dispostos em um sistema de potência eólica. As instruções, adicionalmente, fazem com que o processador transforme os dados meteorológicos, os dados de sistema de turbina eólica, ou a combinação dos mesmos, em um subconjunto de dados, em que o subconjunto de dados compreende dados de primeiro período de tempo. As instruções, adicionalmente, fazem com que o processador selecione um ou mais modelos de sistema de potência eólica a partir de uma pluralidade de modelos, e transforme os um ou mais modelos de sistema de potência eólica em um ou mais modelos treinados pelo menos parcialmente com base no subconjunto de dados. As instruções também fazem com que o processador execute os um ou mais modelos treinados para derivar uma previsão, em que a previsão compreende uma produção de potência elétrica prevista para o sistema de potência eólica.
Breve Descrição Das Figuras [007] Esses e outros recursos, aspectos e vantagens da presente invenção serão mais bem compreendidos quando a descrição detalhada a seguir for lida com referência às figuras anexas nas quais caracteres semelhantes representam partes semelhantes em todas as figuras, em que: A Figura 1 é um diagrama de blocos de uma realização de um sistema de geração, transmissão e distribuição de potência que inclui um sistema de geração de potência eólica; A Figura 2 é um diagrama de blocos de uma realização do sistema de previsão de potência eólica representado na Figura 1 acoplado comunicativamente a um sistema de parque de turbinas eólicas; e A Figura 3 é um fluxograma de uma realização de um processo para previsão de potência eólica aprimorada.
Descrição Detalhada Da Invenção [008] Uma ou mais realizações específicas da presente invenção serão descritos abaixo. Em um esforço para fornecer uma descrição concisa dessas realizações, todos os recursos de uma implantação real podem não ser descritos no relatório descritivo. Deve ser avaliado que no desenvolvimento de qualquer uma dessas implantações reais, como em qualquer projeto de engenharia ou de concepção, inúmeras decisões específicas à implantação têm que ser tomadas para alcançar as metas específicas dos desenvolvedores, tais como conformidade com restrições relacionadas ao sistema e relacionadas ao negócio, que podem variar de uma implantação para outra. Além disso, deve ser avaliado que esse esforço de desenvolvimento pode ser complexo e demorado, mas seria, entretanto, uma realização de rotina de projeto, fabricação e produção para as pessoas de habilidades comuns que tenham o benefício dessa revelação.
[009] Quando introduzem elementos de várias realizações da presente invenção, os artigos “um”, “uma”, “o”, "a" e “o(a) dito(a)” são destinados a significar que há um ou mais dos elementos. Os termos “que compreende”, “que inclui” e “que tem” são destinados a ser inclusivos e significam que pode haver elementos adicionais além dos elementos listados.
[010] A presente revelação descreve técnicas adequadas para melhorar um sistema de geração de potência eólica através do fornecimento de técnicas de previsão de potência eólica, mais precisas e oportunas. Em um exemplo, modelos de previsão dinâmica são descritos no presente documento, os quais podem incluir modelos autoadaptáveis adequados para previsões aprimoradas, que incluem previsões com condições de vento variáveis. Em certas realizações, dados a partir de sistemas de turbina eólica contendo, por exemplo, variáveis ambientais tais como velocidade do vento, direção do vento, temperatura e similares, podem ser obtidos. Da mesma forma, dados de condições de operação, tais como disponibilidade dos sistemas de turbina eólica, tipo de sistemas de turbina eólica em uso e produção de potência eólica atual e similares, podem ser obtidos. Os dados podem, então, ser processados através de um sistema de qualidade de dados/filtragem de dados, que pode selecionar um subconjunto de dados mais adequado para prever potência eólica com base em certas condições e/ou eventos, descritos em mais detalhes abaixo.
[011] Da mesma forma, um subconjunto de modelos pode ser selecionado continuamente para previsão aprimorada durante certo período de tempo. Um mecanismo de previsão pode, então, usar o subconjunto de modelos com o subconjunto de dados filtrados como entrada para os modelos. Uma vez que o(s) modelo(s) seja(m) escolhido(s), um sistema de treinamento pode ser executado periodicamente em um período de tempo configurável (por exemplo, a cada 3 horas) com o uso de dados históricos de um período de tempo derivado (por exemplo, 1 a 4 semanas). Um mecanismo de previsão pode derivar automaticamente um tamanho de período de tempo (por exemplo, 1 a 4 semanas) de dados para usar no treinamento que pode resultar em modelagem mais precisa. O sistema de treinamento pode, então, gerar parâmetros de modelo e outras propriedades com base no modelo associadas aos dados e aos modelos em uso. Conforme as previsões são derivadas (por exemplo, previsões de produção de potência eólica), um sistema de retroalimentação pode aplicar as previsões como um ciclo de retroalimentação para aprimorar o mecanismo de previsão. Previsões subsequentes podem, desse modo, usar tanto os dados recebidos como os dados de desempenho passado para mudar modelos/parâmetros de modelo no mecanismo de previsão, automaticamente para, desse modo, melhorar a previsão para o sistema de potência eólica. Adicionalmente, quando o mecanismo de previsão é iniciado em um novo local, o mesmo pode começar a obter dados e usar recursos nos dados obtidos para escolher um modelo ou combinação de modelos para previsão aprimorada.
[012] Levando-se em consideração o que foi dito acima, pode ser útil descrever uma realização de um sistema que incorpora as técnicas descritas no presente documento, tal como um sistema de rede elétrica 8 ilustrado na Figura 1. A rede elétrica 8 pode incluir um sistema de potência eólica ou “parque eólico” 10. Em uso, o sistema de potência eólica 10 pode converter energia cinética a partir do vento em potência elétrica. A potência elétrica pode, então, ser entregue por meio do sistema de rede elétrica 8.
[013] Por exemplo, o sistema de rede elétrica 8 pode incluir um ou mais concessionários de serviços de eletricidade 12. O concessionário de serviços de eletricidade 12 pode fornecer produção de potência e operações de supervisão do sistema de rede elétrica 8. Os centros de controle de concessionário de serviços de eletricidade 14 podem monitorar e direcionar a potência produzida por uma ou mais estações de geração de potência 16 e sistemas de potência eólica 10. As estações de geração de potência 16 podem incluir estações de geração de potência convencionais, tais como estações de geração de potência com o uso de gás, carvão, biomassa, e outros produtos carbonáceos como combustível. As estações de geração de potência 16 podem, adicionalmente, incluir estações de geração de potência alternativas com o uso de potência solar, potência hidroelétrica, potência geotérmica e outras fontes alternativas de potência (por exemplo, energia renovável) para produzir eletricidade. Outros componentes de infraestrutura podem incluir uma usina de produção de potência hidroelétrica 20 e usina de produção de potência geotérmica 22. Por exemplo, usinas de produção de potência hidroelétrica 20 podem fornecer geração de potência hidroelétrica, e usinas de produção de potência geotérmica 22 podem fornecer geração de potência geotérmica.
[014] A potência gerada pelas estações de geração de potência 16, 18, 20 e 22 pode ser transmitida através de uma ou mais redes de transmissão de potência 24. Uma rede de transmissão de potência 24 pode cobrir uma região ou regiões geográficas amplas, tais como um ou mais municípios, estados ou países. A rede de transmissão 24 também pode ser um sistema de corrente alternada (CA) monofásico, mas, de maneira mais geral, pode ser um sistema de corrente CA trifásico. Como representado, a rede de transmissão de potência 24 pode incluir uma série de torres para sustentar uma série de condutores elétricos suspensos em várias configurações. Por exemplo, condutores de tensão extremamente alta (EHV) podem ser dispostos em um feixe de três condutores, que tem um condutor para cada uma das três fases. A rede de transmissão de potência 24 pode sustentar tensões nominais de sistema na faixa de 110 quilovolts (kV) a 765 quilovolts (kV). Na realização representada, a rede de transmissão de potência 24 pode ser acoplada eletricamente aos sistemas de distribuição (por exemplo, subestações de distribuição de potência 26). Uma subestação de distribuição de potência 26 pode incluir transformadores para transformar a tensão da potência recebida a partir de uma tensão de transmissão (por exemplo, 765 kV, 500 kV, 345 kV, ou 138 kV) para tensões de distribuição primária (por exemplo, 13,8 kV ou 4.160 V) e secundária (por exemplo, 480 V, 230 V ou 120 V).
[015] Medidores de infraestrutura de medição avançados (por exemplo, medidores inteligentes) 30 podem ser usados para monitorar e comunicar informações relacionadas à potência com base na potência elétrica entregue para consumidores comerciais 32 e consumidores residenciais 34. Por exemplo, os medidores inteligentes 30 podem incluir comunicações bidirecionais com o sistema da rede 8 e com os concessionários de serviços de eletricidade 12 adequadas para comunicar uma variedade de informações, que incluem uso de potência, adulteração, notificação de interrupção de potência, monitoramento de qualidade de potência e similares. Os medidores inteligentes 30 podem, adicionalmente, receber informações, por exemplo, ações de resposta à demanda, informações de precificação por tempo de uso, desconexões de serviço remotas e similares.
[016] Os clientes 32, 34 podem operar uma variedade de dispositivos de consumo de potência 36, tais como eletrodomésticos, maquinário industrial, equipamentos de comunicações e similares. Em certas realizações, os dispositivos de consumo de potência 36 podem ser acoplados comunicativamente ao sistema da rede 8, aos concessionários de serviços de eletricidade 12 e/ou aos medidores 30. Por exemplo, os dispositivos de consumo de potência 36 podem incluir comutadores que podem ser atuados remotamente para ligar/desligar os dispositivos 36 e/ou variar o consumo de potência (por exemplo, diminuir ou aumentar pontos de ajuste de ventilação de aquecimento e condicionamento de ar [HVAC]). Os medidores inteligentes 30 e os dispositivos de consumo de potência 36 podem ser acoplados comunicativamente, por exemplo, através de uma rede de área residencial (HAN), (para clientes residenciais 34), rede de área sem fio (WAN), rede elétrica, rede de área local (LAN), rede em malha e similares.
[017] Como mencionado anteriormente, o sistema de potência eólica 10 pode ser usado como uma fonte de potência elétrica com base na energia cinética do vento. Devido às oscilações de vento, a potência elétrica entregue por meio do sistema de potência eólica 10 também pode oscilar. Por exemplo, condições de rajada podem aumentar a potência elétrica, enquanto que condições de vento fraco ou sem vento podem reduzir a potência elétrica produzida por meio do sistema de potência eólica 10. O sistema da rede 8 pode operar de maneira mais eficiente se o sistema de potência eólica 10 puder prever com mais precisão a produção de potência futura. De fato, em algumas jurisdições, essa previsão de potência é regulada por meio dos sistemas regulatórios 42 para ocorrer, por exemplo, em certos períodos de tempo tais como a cada 30 minutos, a cada hora, a cada 3 horas, a cada 8 horas, e assim por diante. Sistemas externos 44 também são representados, os quais podem incluir mercados de energia, entidades de crédito de energia (por exemplo, créditos “verdes”), entidades seguradoras, e similares. A previsão produção de potência aprimorada para o sistema de potência eólica 10 pode permitir comercialização mais precisa de créditos de energia, precificação de energia aprimorada, e taxas de seguro mais baixas. As técnicas descritas no presente documento fornecem sistemas e métodos que podem prever com mais precisão a produção de potência futura para o sistema de potência eólica 10. Através da previsão mais precisa de produção de potência futura, o sistema da rede 8 pode gerenciar potência de uma maneira mais eficiente e oportuna.
[018] A Figura 2 representa um diagrama de blocos de uma realização de um sistema de previsão de potência eólica 50 acoplado comunicativamente a um ou mais sistemas de turbina eólica 52. Mais especificamente, cada um dos sistemas de turbina eólica 52 pode incluir sensores 54 que podem ser acoplados comunicativamente ao sistema de previsão 50 direta ou indiretamente (por exemplo, por meio de repositórios de dados ou serviços de dados). Os sensores 54 podem medir dados de condições ambientais e/ou meteorológicos relativos à turbina eólica 52, tais como velocidade do vento, direção do vento, pressão atmosférica, temperatura, umidade, precipitação por um período de tempo, condições atmosféricas (por exemplo, cobertura de nuvens por meio de equipamentos de medição de altura das nuvens (ceilometers), distribuição de tamanho de gotas, visibilidade) ou uma combinação dos mesmos. Os sensores 54 podem, adicional ou alternativamente, incluir sensores adequados para medir parâmetros relativos ao sistema de turbina 52, tal como revoluções por minuto da pá, temperatura, vibração, torque, horas de uso, produção de potência elétrica, e assim por diante.
[019] Também é ilustrado um repositório de dados 56 que é acoplado comunicativamente ao sistema de previsão 50. O repositório de dados 56 pode armazenar dados, por exemplo, de medições capturadas por meio dos sensores 54, que incluem dados históricos. O repositório de dados 56 também pode armazenar informações do sistema de turbina 52, tal como programações de manutenção, tipos de turbina eólica, configurações de hardware e/ou de software, disponibilidade, estado de operação (por exemplo, operacional, parcialmente operacional, inoperante) da turbina eólica, e assim por diante. O repositório de dados 56 pode, adicionalmente, armazenar um ou mais modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72. Os um ou mais modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72 podem incluir modelos de previsão adequados para prever a produção de potência elétrica de um ou mais sistemas de turbina 52, como descrito em mais detalhes abaixo. Adicionalmente, o armazenamento de dados 56 pode armazenar dados regulatórios, tais como períodos de tempo regulatórios para entregar dados de previsão.
[020] O sistema de previsão 50 pode incluir uma série de subsistemas 73, 74, 76, 78, 80. O sistema de previsão 50 e os subsistemas 73, 74, 76, 78, 80 podem, em uma realização, ser implantados como sistemas de software ou instruções de computador executáveis por meio de um processador de hardware e armazenados em uma memória. Por exemplo, os sistemas 73, 74, 76, 78, 80 podem ser implantados como software executável por meio de um controlador 82 (por exemplo, controlador de lógica programável [PLC]) acoplado comunicativamente a um ou mais dos sistemas de turbina 10. O controlador 82 pode controlar as operações do(s) sistema(s) de turbina eólica 52, por exemplo, através do controle de circuitos de inversor de potência, circuitos de filtragem elétrica, circuitos de carregamento de bateria, e assim por diante. O controlador 82 pode incluir uma memória 83 adequada para armazenar instruções de computador e outros dados, e um processador 85 adequado para executar as instruções de computador. Os sistemas 73, 74, 76, 78, 80 podem, adicional ou alternativamente, ser armazenados e executados por outros dispositivos de computação, tais como uma estação de trabalho, computador pessoal (PC), computador do tipo laptop, computador do tipo notebook, computador do tipo tablet, telefone celular, e similares. Além disso, os sistemas 73, 74, 76, 78, 80 podem ser implantados como sistemas de hardware, por exemplo, por meio de FPGAs, chips personalizados, ICs e similares.
[021] Em uso, os dados provenientes dos sensores 54 e as informações provenientes do armazenamento de dados 56 podem ser comunicados para o sistema de entrada 73. Consequentemente, o sistema de previsão 50 pode ser mantido atualizado sobre as condições ambientais (por exemplo, condições climáticas), condições de operação de turbina eólica e/ou dados específicos de sistema de turbina 52 (por exemplo, configurações de hardware/software, disponibilidade, estado de operação, programações de manutenção, dados regulatórios), ou uma combinação dos mesmos. O sistema de entrada 73 pode, então, fornecer os dados para o sistema de qualidade e filtragem de dados 74. O sistema de qualidade e filtragem de dados 74 pode “limpar” e, de maneira mais geral, aprimorar uma qualidade dos dados recebidos, por exemplo, através da remoção pontos de dados afastados, da adição de certos pontos de dados faltantes, e similares. O sistema de qualidade e filtragem de dados 74 pode, adicionalmente, selecionar um subconjunto de dados para análise subsequente para, desse modo, melhorar a velocidade e a eficiência do processamento de dados.
[022] A seleção de um subconjunto de dados pode incluir levar em conta eventos meteorológicos atuais, tal como um evento de variação de vento. Durante um evento de variação de vento, as condições de vento podem mudar de um período de pouco vento para um período de muito vento. Consequentemente, em vez de usar um conjunto de dados maior que incorpora dados em que as condições de vento eram fracas, o sistema de qualidade e filtragem de dados 62 pode selecionar um subconjunto de dados menor, que inclui principalmente dados de variação de vento, para aumentar a precisão. Em uma realização, uma análise de precisão pode ser usada para selecionar dados de primeiro período de tempo, por exemplo, que pode incluir principalmente dados de variação de vento como o subconjunto de dados. A análise de precisão pode selecionar um primeiro período de tempo, por exemplo, começando com dados atuais (por exemplo, dados de Tempo TO) e trabalhar regressivamente até a precisão preditiva decair (por exemplo, no tempo TN). Consequentemente, o primeiro período de tempo pode incluir dados de TO a TN. Cálculos podem, adicional ou alternativamente, ser usados. De fato, pode ser aplicado um cálculo de variação, que pode derivar mudanças em condições de vento de fraco para forte ou vice versa, e, então, selecionar dados para levar em conta as novas condições.
[023] O cálculo de variação pode incluir o uso de valores de inclinações de vento, derivadas de primeira ordem, e assim por diante, para derivar quando o vento muda de um estado (por exemplo, vento fraco) para um segundo estado (por exemplo, vento forte), ou vice versa. Valores de inclinação ou derivadas de primeira ordem mais altos podem ser usados para determinar que os dados atuais estão se tornando muito diferentes de dados anteriores; consequentemente conjuntos de dados mais curtos podem ser usados para melhorar a precisão da previsão. O cálculo da média, tal como calcular um valor médio para conjuntos de dados, pode ser usado de maneira similar. Por exemplo, uma série cronológica de dados recebidos pode ser usada para calcular um valor médio para a série cronológica, e o valor médio pode, então, ser comparado a valores médios de dados de séries cronológicas anteriores para determinar se mudanças estão ocorrendo. Mudanças de inclinação e/ou de valor médio acima de uma certa faixa de valores podem, então, resultar no uso de subconjuntos de dados menores.
[024] A seleção de um subconjunto de dados pode incluir, adicionalmente, levar em conta certos eventos de manutenção. Por exemplo, se um ou mais dos sistemas de turbina 52 estiverem passando por manutenção ou irão passar por manutenção em breve (por exemplo, dentro do período de predição), então a potência predita será mais baixa, e dados adicionais relativos à produção de potência para o sistema de turbina específico 52 que está passando por manutenção podem não ser usados na predição. Da mesma forma, quando o sistema de turbina 52 estiver de volta em funcionamento, então os dados podem ser ajustados para incorporar, por exemplo, dados históricos do sistema de turbina 52 que agora está em funcionamento. Da mesma forma, um segundo período de tempo de dados pode ser selecionado aplicando-se a análise de precisão, a análise com base em inclinação, a análise com base em valor médio, a derivada de primeira ordem ou a combinação das mesmas. Por exemplo, a análise de precisão, a análise com base em inclinação, a análise com base em valor médio, a derivada de primeira ordem, ou a combinação dos mesmos, podem detectar quando os dados de primeiro período de tempo não estão tão precisos como os dados de segundo período de tempo, em que os dados de segundo período de tempo, por exemplo, têm mais pontos de dados atuais quando comparados aos dados de primeiro período de tempo. Os períodos de tempo podem se sobrepor. Por exemplo, o primeiro período de tempo pode começar no tempo To e terminar no tempo TN, enquanto o segundo período de tempo pode começar no tempo TN-x e terminar no tempo Tn+y, em que X, Y podem ser iguais a 0 ou a um valor positivo. Aplicando-se essa filtragem de dados dinâmica ou técnica de criação de subconjunto, precisão de previsão aprimorada pode ser fornecida.
[025] O sistema de seleção e reconfiguração de modelo 76 pode, então, selecionar um ou mais dos modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72 para derivar um subconjunto de modelos 84. Os modelos 58 podem incluir modelos no nível de turbina. Esses modelos no nível de turbina 58 são modelos específicos do sistema de turbina 52 que podem ser executados independentemente para cada sistema de turbina 52 no sistema de potência eólica 10 e são adequados para prever a potência gerada por cada um dos sistemas de turbina 52 individualmente. A potência gerada para cada um dos sistemas de turbina 52 pode, então, ser somada para gerar uma total potência preditiva para o sistema de potência eólica 10. Os modelos no nível de turbina 58 podem incluir modelos de predição de velocidade do vento 60 e/ou modelos de predição de potência eólica 62 que podem ambos ser usados para prever a potência (por exemplo, potência elétrica) produzida pelo sistema de turbina 52 diretamente. Em algumas realizações, algoritmos ou regras (por exemplo, regras de sistema especialista, regras de lógica difusa, regras se/então) podem decidir automaticamente quando comutar entre modelos de velocidade do vento 60 e modelos de potência eólica 62, com base em padrões nos dados de entrada recebidos (por exemplo, medições do sensor 54), tal como qualidade ou disponibilidade de medições de velocidade do vento, tipo de sistema de turbina 52, intensidade de turbulência, e assim por diante. Uma regra exemplificativa pode derivar o uso de modelos de potência eólica 62 se valores de velocidade do vento estiverem faltando ou se os valores mostrarem muita turbulência, e pode usar modelos de velocidade do vento 60 de outra forma.
[026] Os modelos com base em velocidade do vento 60 incluem modelos que usam a velocidade do vento vivenciados por cada sistema de turbina 52 como uma entrada, e podem, então, emitir velocidades do vento previstas no futuro próximo (por exemplo, próximo minuto, 15 minutos, 30 minutos, 1 hora, 2 horas, 1 dia). As velocidades do vento obtidas desse modo podem ser convertidas em potência de turbina com o uso de uma curva de potência para cada um dos sistemas de turbina 52. A curva de potência pode fornecer uma curva ou gráfico que detalha quanta potência o sistema de turbina 52 produziría com base em uma dada velocidade do vento. Por exemplo, um eixo geométrico X da curva de potência pode listar a velocidade do vento, e um eixo geométrico Y pode listar a potência elétrica. Encontrando-se um ponto na curva com base na velocidade do vento prevista (por exemplo, eixo geométrico X), a potência eólica predita pode ser encontrada no eixo geométrico Y. Como as medições de velocidade do vento no sistema de turbina 52 podem ser imprecisas devido a erros, por exemplo, em leituras de anemômetro, funções de transferência podem ser aplicadas adicionalmente à velocidade do vento, para levar em conta esses erros, e o resultado pode, então, ser usado para predizer a potência elétrica.
[027] Os modelos de predição de direção do vento 64 podem incluir modelos adequados para prever a direção do vento. Essas previsões podem ser combinadas, por exemplo, com modelos de previsão de velocidade do vento 60, para obter estimativas aprimoradas de potência produzida por sistema de turbina 52. Os modelos de previsão de disponibilidade 66 podem usar a disponibilidade do sistema de turbina atual 52 e/ou o estado de operação (por exemplo, totalmente operacional, parcialmente operacional, passando por manutenção) dos sistemas de turbina 52 para prever disponibilidades futuras do sistema de turbina 52 (por exemplo, tempo de “atividade”). A previsão de disponibilidade pode ser usada para corrigir para baixo as predições de potência para obter estimativas mais realísticas de potência real produzida, por exemplo, em situações em que os sistemas de turbina 52 podem ser colocados desconectados ou estão prestes a passar por manutenção programada/não programada. Para predizer eventos de manutenção não programada (por exemplo, desengates), métodos estatísticos por si mesmos podem não ser suficientemente precisos. Nessas situações, dados de outros sensores, tais como dados de medições de temperatura ambiente, curvas de predição de vida útil, análise de árvore de falhas, e similares, podem ser usados para criar modelos de monitoramento com base em condição (CBM) 68 para prever eventos de manutenção não programada, e, consequentemente, prever disponibilidade com mais precisão.
[028] Modelos de curva de potência reais 70 também podem ser usados. Uma curva de potência real que descreve uma relação entre as velocidades do vento e a potência produzida para cada um dos sistemas de turbina 52 em um dado ponto no tempo pode ser diferente de curvas de potência publicadas. Diversos modelos podem ser construídos, adequados para computar a curva de potência real em um dado ponto no tempo. Alguns tipos de modelos que podem ser usados para os modelos 70 incluem Modelos de curva de potência com base em persistência descritos em mais detalhes abaixo, modelos que modelam a curva de potência com base em uma função logística entre a velocidade do vento e a potência, e modelos que modelam a curva de potência com o uso de uma convolução gaussiana de uma curva de potência fornecida pelo fabricante.
[029] Modelos no nível de parque 72 também podem ser fornecidos, os quais podem ser aplicados ao sistema de potência de turbina 10 total ao contrário de cada sistema de turbina individual 52 para prever potência de parque para o sistema de potência de turbina 10. Os modelos no nível de parque 72 podem, vantajosamente, capturar fatores como disponibilidade, interrupção, e similares, durante a criação do modelo (por exemplo, durante a construção do modelo por meio de dados obtidos), evitando a necessidade de modelagem explícita para esses fatores. Os modelos no nível de parque 72 também podem ser mais robustos na presença de dados com “ruído” quando comparados a modelos no nível de turbina (por exemplo, modelos 58), uma vez que os modelos no nível de parque 72 podem estabelecer uma média de erros feita em predições para sistemas de turbinas individuais 52. Os modelos no nível de parque 72 também podem levar em consideração as perdas de potência em sistemas coletores, que podem ser por volta de 1 a 4% da potência total do parque para, desse modo, levar a previsões mais precisas.
[030] Os modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, e/ou 72 podem incluir modelos de persistência, em que os dados (por exemplo, velocidades do vento vistas no último ponto no tempo disponível, potência, direção do vento, disponibilidade) são projetados à frente para o futuro (por exemplo, como velocidades do vento preditas, potência, direção do vento, disponibilidade). Os modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, e/ou 72 podem, adicional ou alternativamente, incluir modelos autorregressivos (AR) e/ou com base em média de movimento integrado autorregressivo (ARIMA), que incluem modelos estatísticos que utilizam valores e erros em intervalos de tempo anteriores encontrados (por exemplo, dados históricos armazenados no repositório de dados 56) para prever valores futuros. Os modelos AR/ARIMA podem assumir estacionariedade (por exemplo, que a distribuição de probabilidade da série cronológica não muda com o tempo). Os modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, e/ou 72 também podem incluir modelos autorregressivos para modelos de dados de série temporal circulares (ARCS), modelos de heterocedasticidade condicional autorregressivo (ARCH), modelos autorregressivos de média móvel (ARMA), modelos autorregressivos de heterocedasticidade condicional generalizada (GARCH) e/ou modelos de média móvel (MA). Os modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70 e/ou 72 podem incluir modelos com base em busca que podem buscar dados históricos para padrões que são similares ao padrão que ocorre atualmente, e usar esses padrões para gerar previsões. Os modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70 e/ou 72 também podem incluir modelos de rede neural que podem construir uma rede neural entre valores de série cronológica nos dados de treinamento e usar a rede neural para gerar previsões.
[031] Vantajosamente, a seleção dos modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70 e/ou 72 no subconjunto de modelos 84 pode fornecer um subconjunto de modelos que é mais preciso preditivamente na previsão, por exemplo, a previsão de potência para o sistema ou parque de potência eólica 10. A seleção dos modelos pode envolver selecionar por tipo de modelo (por exemplo, selecionar um subconjunto do conjunto de tipos de modelo 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70 e/ou 72), selecionar a partir de um ou mais do mesmo tipo de modelo (por exemplo, selecionar múltiplos modelos de qualquer um ou mais dos tipos de modelo 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70 e/ou 72), ou uma combinação dos mesmos. Deve ser entendido que a seleção do subconjunto de modelos 84 pode ser feita em uma base contínua, tal como a cada segundo, a cada minuto, a cada 15 minutos, a cada 40 minutos, a cada hora, e assim por diante. A seleção de subconjunto de modelos 84 pode, adicionalmente, ser configurável pelo usuário. Isto é, um usuário pode determinar o subconjunto de modelos 84 através da seleção de um ou mais modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70 e/ou 72, incluindo um ou mais modelos do mesmo tipo.
[032] Adicional ou alternativamente a evoluir os modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, e/ou 72 mudando-se os dados usados para treinamento como descrito abaixo, o sistema de previsão 50 também pode incluir regras e/ou algoritmos para mudar os próprios modelos reais 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70 e/ou 72. Em um exemplo, modelos mais intensivos de dados tais como redes neurais podem ser usados quando os dados de treinamento estiverem relativamente completos, e modelos mais robustos ao usar dados faltantes tais como os modelos AR/ARIMA podem ser usados em casos de dados faltantes. Os modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, e/ou 72 também podem ter a precisão avaliada em tempo real, e algoritmos para escolher o melhor modelo 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70 e/ou 72 ou combinação dos mesmos, automaticamente com base em “melhor” previsão podem ser usados. Selecionando-se continuamente o subconjunto 85 a partir de todos os modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70 e/ou 72, as técnicas descritas no presente documento podem fornecer um subconjunto mais preciso 84 que pode fornecer precisão preditiva aumentada.
[033] Em uma realização, os modelos 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70 e/ou 72 podem ser, então, treinados adicionalmente pelo sistema de treinamento 78, por exemplo, aplicando-se os dados filtrados (por exemplo, dados selecionados para precisão aprimorada) emitidos pelos sistema de qualidade e filtragem de dados 74. Dependendo do tipo de modelo, o treinamento pode resultar em coeficientes de modelo que podem aprimorar a precisão da previsão. Por exemplo, modelos ARIMA podem incluir coeficientes p, d, q em que p é uma ordem do modelo autorregressivo (AR), d é um grau de diferenciação e q é uma ordem de um modelo de média móvel. Outros modelos ARIMA, tais como modelos sazonais, podem incluir coeficientes (P, D, Q)m em que m se refere a um número de períodos em cada estação. Modelos de rede neural podem incluir coeficientes tais como coeficientes de correlação, coeficientes de determinação, coeficientes de peso, e assim por diante. De fato, os modelos descritos no presente documento podem incluir certos coeficientes que pertencem ao tipo de modelo que pode ser treinado pelo sistema de treinamento 78.
[034] O mecanismo de previsão 50 pode, então, executar os modelos treinados para derivar uma ou mais previsões 86. As previsões 86 podem incluir potência elétrica preditiva (por exemplo, produção de potência total, amperagem, tensão, frequência) para os um ou mais sistemas de turbina 52 e/ou para o sistema de potência eólica 10, bem como previsões de direção do vento, previsões de velocidade do vento, previsões de turbulência, e similares. O mecanismo de previsão 50 pode ser acoplado comunicativamente a várias entidades do sistema da rede 8, tais como a entidade regulatória 42, concessionários de serviços de eletricidade 12, sistemas externos 44, e similares, e pode fornecer as previsões 86 para essas entidades do sistema da rede 8.
[035] As previsões 86 podem atender a exigências regulatórias, por exemplo, exigências tais como métrica de Fundo Regulatório Renovável (RRF) da índia. A métrica de RRF da índia pode definir uma precisão de produção de potência predita de 70% ou mais. Atender metas de precisão pode resultar em incentivos financeiros, enquanto que penalidades financeiras podem ser cobradas se metas de precisão não forem atendidas. As previsões 86 podem ser fornecidas 8 vezes a cada dia (isto é, 8 vezes a cada 24 horas) em intervalos de 15 minutos, com um intervalo de previsão mínimo de 1,5 hora. Outros intervalos, que incluem intervalos personalizados, também podem ser fornecidos.
[036] As previsões 86 podem, adicionalmente, ser fornecidas em um ciclo de retroalimentação para o mecanismo de previsão 50. Por exemplo, as previsões 86 e resultados reais podem ser aplicados pelo sistema de seleção e reconfiguração de modelo 76 e/ou pelo sistema de treinamento 78 para selecionar novamente o subconjunto 84 e/ou para treinar os modelos. Por exemplo, o sistema de seleção e reconfiguração de modelo 76 pode determinar, com base nas previsões de retroalimentação 86 e nos resultados reais, que uma seleção de modelo aprimorado pode incluir um subconjunto diferente dos modelos 84, e pode, desse modo, derivar um novo subconjunto 84. O novo subconjunto de modelos pode, então, passar por treinamento por meio do sistema de treinamento 86, como descrito acima, e, então, pode ser executado pelo mecanismo de previsão 80 para derivar novas previsões 86. Fornecendo-se previsões 86 (e resultados reais) em um ciclo de retroalimentação, as técnicas descritas no presente documento podem derivar previsões 86 do sistema de potência eólica 10 com mais precisão.
[037] Agora em referência à Figura 3, a figura representa uma realização de um processo 100 que pode ser executado pelo sistema de previsão 50. O processo 100 pode ser armazenado na memória 83 e executado pelo processador 85 do controlador 82. Na realização representada, o processo 100 pode coletar (bloco 102) dados do sistema de turbina eólica 10 e outros dados relacionados. Por exemplo, os sensores 54 podem ser usados para coletar dados atuais, enquanto o repositório de dados 56 pode ser usado para coletar dados históricos. Como mencionado anteriormente, os dados coletados podem incluir condições ambientais atuais e históricas, condições de operação de turbina eólica atuais e históricas e/ou dados específicos de sistema de turbina 52 atuais e históricos (por exemplo, configurações de hardware/software, disponibilidade, estado de operação, programações de manutenção, dados regulatórios), ou uma combinação dos mesmos.
[038] O processo 100 pode, então, “limpar” os dados coletados e selecionar (bloco 104) um ou mais subconjuntos de dados 106. Por exemplo, os dados coletados podem ser limpos removendo-se pontos de dados afastados e/ou com ruído, adicionando-se certos pontos de dados faltantes, suavizando-se pontos de dados, e assim por diante. Os um ou mais subconjuntos de dados 106 podem ser selecionados para levar em conta eventos tais como eventos de variação de vento, eventos de turbulência de vento, eventos de mudança de direção do vento, tempestades, eventos de vento fraco, eventos planejados e não planejados de manutenção do sistema de turbina 52, e assim por diante. Os subconjuntos de dados 106 podem incluir períodos de tempo (por exemplo, último dia, últimas 12 horas, últimas 8 horas, últimas 4 horas, últimas 2 horas, última hora, última meia hora, últimos 15 minutos, últimos 10 minutos, últimos 5 minutos ou menos) de pontos de dados que são mais otimizados para levar em consideração os eventos mencionados acima. Mudanças de inclinação, mudanças de valor médio, mudanças de derivada de primeira ordem, ou uma combinação das mesmas, podem ser usadas para determinar os subconjuntos de dados 106.
[039] O processo 100 pode, então, selecionar e reconfigurar (bloco 108) um ou mais subconjuntos de modelos 84. Por exemplo, os subconjuntos de modelos 84 podem ser selecionados com base em precisão dos modelos durante certos períodos de tempo (por exemplo, último dia, últimas 12 horas, últimas 8 horas, últimas 4 horas, últimas 2 horas, última hora, última meia hora, últimos 15 minutos, últimos 10 minutos, últimos 5 minutos ou menos). Regras ou algoritmos também podem ser usados para derivar os subconjuntos de modelos 84, tais como regras que adicionam modelos intensivos de dados tais como redes neurais aos subconjuntos de modelos 84 quando dados de treinamento estão relativamente completos, e modelos mais robustos quando se usa dados faltantes, tais como os modelos AR/ARIMA.
[040] Os subconjuntos de modelos 84 podem, então, ser treinados (bloco 112). Por exemplo, os subconjuntos de dados 106 podem ser usados para treinar os subconjuntos de modelos 84 para derivar um ou mais coeficientes que customizam os subconjuntos de modelos 110 para os dados de treinamento (por exemplo, subconjuntos de dados 106). O treinamento pode ocorrer ciclicamente (por exemplo, a cada dia, a cada 12 horas, a cada 8 horas, a cada 4 horas, a cada 2 horas, a cada hora, a cada meia hora, a cada 15 minutos, a cada 10 minutos, a cada 5 minutos ou menos). O treinamento (bloco 112) também pode ocorrer durante a instalação (por exemplo, entrada em funcionamento) do sistema de previsão 50, ou por uma solicitação de usuário. Subconjuntos de modelos treinados 114 podem, então, ser fornecidos para o mecanismo de previsão 80, e os subconjuntos de modelos treinados 114 podem prever (bloco 116) certas predições à medida que dados são recebidos, por exemplo, por meio dos sensores 54. As previsões 86 podem, então, ser usadas para controlar mais idealmente o sistema de potência eólica 10, e também podem ser fornecidos para concessionários de serviços de eletricidade 12, entidades regulatórias 42 e sistemas externos 44. As previsões 86 também podem ser usadas em um ciclo de retroalimentação para aprimorar adicionalmente a seleção e a reconfiguração (bloco 108) dos subconjuntos de modelos 84.
[041] Os efeitos técnicos das realizações reveladas incluem um sistema de potência eólica que pode aprimorar a previsão de produção de potência elétrica futura. Um sistema de qualidade e filtragem de dados pode transformar certos dados, tais como dados de condição do vento, dados de sistema de turbina eólica, ou uma combinação dos mesmos, em um subconjunto de dados analisando-se os dados para fornecer dados direcionados que são mais preditivos de certas condições de vento e/ou condições de sistema de turbina eólica. Da mesma forma, um sistema de seleção e reconfiguração de modelo pode selecionar e/ou reconfigurar um ou mais modelos de sistema de potência eólica para serem mais precisamente preditivos, por exemplo, da potência elétrica produzida pelo sistema de potência eólica durante certos períodos de tempo. Os modelos selecionados podem, então, ser usados para derivar previsões da potência elétrica produzida predita pelo sistema de potência eólica. As previsões podem, então, ser usadas em um ciclo de retroalimentação para aprimorar adicionalmente a seleção e/ou reconfiguração do modelo.
[042] Esta descrição escrita usa exemplos para revelar a invenção, incluindo o melhor modo, e também para permitir que qualquer pessoa versada na técnica pratique a invenção, incluindo fazer e usar quaisquer dispositivos ou sistemas e realizar quaisquer métodos incorporados. O escopo patenteável da invenção é definido pelas reivindicações, e pode incluir outros exemplos que ocorrem para as pessoas versadas na técnica. Esses outros exemplos são destinados a estar dentro do escopo das reivindicações se os mesmos tiverem elementos estruturais que não diferem da linguagem literal das reivindicações, ou se os mesmos incluírem elementos estruturais equivalentes com diferenças insubstanciais da linguagem literal das reivindicações.
Reivindicações

Claims (15)

1. SISTEMA DE GERAÇÃO DE POTÊNCIA EÓLICA, caracterizado pelo fato de que compreende: um ou ambos dentre uma memória (83) ou dispositivo de armazenamento que armazena uma ou mais rotinas executáveis por processador; e um ou mais processadores (85) configurados para executar as uma ou mais rotinas executáveis (100) que, quando executadas, fazem com que sejam realizadas ações que compreendem: receber (102) dados meteorológicos, dados de sistema de turbina eólica, ou uma combinação dos mesmos, a partir de um ou mais sensores que detectam condições de vento, operações de sistema de turbina eólica, ou uma combinação dos mesmos; transformar os dados meteorológicos, os dados de sistema de turbina eólica, ou a combinação dos mesmos, em um subconjunto de dados (106), em que o subconjunto de dados compreende dados de primeiro período de tempo; selecionar (108) um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) a partir de uma pluralidade de modelos (58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72); transformar os um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) em um ou mais modelos treinados (112) pelo menos parcialmente com base no subconjunto de dados (106); e executar (116) os um ou mais modelos treinados para derivar uma previsão (86), em que a previsão (86) compreende uma produção de potência elétrica prevista para um sistema de potência eólica (10).
2. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que transformar os dados meteorológicos, os dados de sistema de turbina eólica, ou a combinação dos mesmos, no subconjunto de dados (106) compreende aplicar uma análise de precisão aos dados meteorológicos, aos dados de sistema de turbina eólica ou à combinação dos mesmos, para selecionar os dados de primeiro período de tempo.
3. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as ações a serem realizadas compreendem comparar uma primeira inclinação dos dados de primeiro período de tempo a uma segunda inclinação de dados de segundo período de tempo, comparar um primeiro valor médio dos dados de primeiro período de tempo a um segundo valor médio dos dados de segundo período de tempo, comparar um primeira derivada de primeira ordem dos dados de primeiro período de tempo a um segunda derivada de primeira ordem dos dados de segundo período de tempo, ou uma combinação dos mesmos, para selecionar os dados de primeiro período de tempo, e sendo que os dados de segundo período de tempo compreendem um período de tempo do primeiro período de tempo.
4. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que selecionar os um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) compreende selecionar os um ou mais modelos de sistema de potência eólica com base na precisão preditiva dos um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) sobre os dados de primeiro período de tempo, com base no número de pontos de dados no subconjunto de dados (106), com base em uma quantidade com ruído no subconjunto de dados (106), ou em uma combinação dos mesmos.
5. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as ações a serem realizadas compreendem atualizar (108) pelo menos um dentre os um ou mais modelos de sistema de potência eólica com base na previsão (86).
6. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que os um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) compreendem um modelo de predição de velocidade do vento (60), um modelo de predição de potência eólica (62), um modelo de predição de direção do vento (64), um modelo de previsão de disponibilidade (66), um modelo de monitoramento com base em condição (CBM) (68), um modelo de curva de potência real (70), um modelo no nível de parque (72), ou uma combinação dos mesmos.
7. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que o modelo de predição de velocidade do vento (60), o modelo de predição de potência eólica (62), o modelo de predição de direção do vento (64), o modelo de previsão de disponibilidade (66), o modelo de monitoramento com base em condição (CBM) (68), o modelo de curva de potência real (70), o modelo no nível de parque (72), ou a combinação dos mesmos, compreendem um modelo autorregressivo (AR), um modelo autorregressivo integrado de média móvel (ARIMA), um modelo autorregressivo para modelo de dados de série temporal circular (ARCS), um modelo autorregressivo de heterocedasticidade condicional (ARCH), um modelo autorregressivo de média móvel (ARMA), um modelo autorregressivo de heterocedasticidade condicional generalizado (GARCH) , um modelo de média móvel (MA) , uma rede neural, um modelo com base em busca, ou uma combinação dos mesmos.
8. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a previsão (86) é configurada para atender a uma métrica de Fundo Regulatório Renovável (RRF), a uma métrica regulatória, ou a uma combinação das mesmas.
9. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende um controlador (82) que compreende os um ou mais processadores (85), um ou ambos dentre a memória (83) ou o dispositivo de armazenamento, ou uma combinação dos mesmos, em que o controlador (82) é configurado para controlar o sistema de turbina eólica (10).
10. MÉTODO, caracterizado pelo fato de que compreende: receber (102) dados meteorológicos, dados de sistema de turbina eólica, ou uma combinação dos mesmos, a partir de um ou mais sensores que detectam condições de vento, operações de sistema de turbina eólica, ou uma combinação dos mesmos; transformar os dados meteorológicos, os dados de sistema de turbina eólica, ou a combinação dos mesmos, em um subconjunto de dados (106), sendo que o subconjunto de dados (106) compreende dados de primeiro período de tempo; selecionar um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) a partir de uma pluralidade de modelos (58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72); transformar os um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) em um ou mais modelos treinados (114) pelo menos parcialmente com base no subconjunto de dados (106); e executar os um ou mais modelos treinados (114) para derivar uma previsão (86), em que a previsão (86) compreende uma produção de potência elétrica prevista para o sistema de potência eólica (10).
11. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que transformar os dados meteorológicos, os dados de sistema de turbina eólica, ou a combinação dos mesmos, no subconjunto de dados (106) compreende aplicar uma análise de precisão, uma análise com base em inclinação, uma análise com base em valor médio, uma derivada de primeira ordem, ou uma combinação das mesmas.
12. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 11, caracterizado pelo fato de que aplicar a análise com base em inclinação, a análise com base em valor médio, a derivada de primeira ordem, ou a combinação das mesmas, compreende comparar uma primeira inclinação dos dados de primeiro período de tempo a uma segunda inclinação de dados de segundo período de tempo, comparar um primeiro valor médio dos dados de primeiro período de tempo a um segundo valor médio dos dados de segundo período de tempo, comparar uma primeira derivada de primeira ordem dos dados de primeiro período de tempo a uma segunda derivada de primeira ordem dos dados de segundo período de tempo, ou uma combinação dos mesmos, em que os dados de segundo período de tempo compreendem um período de tempo diferente do primeiro período de tempo.
13. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que selecionar os um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) compreende analisar a precisão preditiva dos um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) sobre os dados de primeiro período de tempo, analisar o número de pontos de dados no subconjunto de dados (106), analisar uma quantidade com ruído no subconjunto de dados (106), ou uma combinação dos mesmos.
14. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que compreende atualizar pelo menos um dentre os um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) com base na previsão (86).
15. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que os um ou mais modelos de sistema de potência eólica (84) compreendem um modelo de predição de velocidade do vento (60), um modelo de predição de potência eólica (62), um modelo de predição de direção do vento (64), um modelo de previsão de disponibilidade (66), um modelo de monitoramento com base em condição (CBM) (68), um modelo de curva de potência real (70), um modelo no nível de parque (72), ou uma combinação dos mesmos.
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