CN107076112B - 最优风力发电场操作 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及操作具有多个退化的风力涡轮机组件的风力农场的灵活的方式。根据本发明，在单个优化步骤中，对风力农场中的维护调度和功率生产同时地进行处理。代替首先调度维护活动并且随后适应功率生产和/或风力涡轮机操作连续的方法，这两个方面一起被优化。风力农场操作通过基于所建模的机械应力和电应力而适应寿命指数或健康状态来将维护方面考虑在内。因此，风力农场所有者可以决定何时产生能量以及产生多少能量，从而接受对涡轮机设备的哪种应力水平。所提出的对风力农场操作的优化包括传输网络操作者设置、风力农场和在下方的集电栅的拓扑结构、短期和长期风力状况预报、涡轮机的状况、不同的使用模式和时间下的所估计的剩余的操作时间的所有的方面以及电力市场的方面。

Description

最优风力发电场操作
发明领域
本发明涉及风力发电场操作的领域。具体地，本发明涉及与电功率传输电网连接并且包括多个具有经受退化的涡轮机组件的风力涡轮机的风力发电场。
发明背景
风力发电中的近来的增长很可能持续，由此将可再生能源生产水平提升至无先例的高度。大量的现成的风力发电容量成为离岸的，这引起具体的电气连通性的考虑和组件维护的问题。事实上，安装之后的风力发电场的操作成本主要地受维护驱动，其中离岸的风力发电场比在岸的安装更贵大约百分之五十。这主要地由提高对天气状况和能够在涡轮机之间导航并且运输必须调换的组件的非常特殊的船舶的附加的限制因素的依赖性引起。
常规地，在不同的时间步中计划风力发电场维护事件，从多年计划开始，该多年计划指示每年将调换某个百分比的总体设备。这导致基于重复地重新评价的设备特性而随着时间的推移而精制并且适应的初始调度。另一方面，在完全不同的时标基础上，具体地，在每周和每天的基础上常规地执行风力发电场生产计划。即，发电计划将先前建立的维护事件仅看作不可挑战的约束。
根据专利申请WO 2013044925，为了确保所有的风力涡轮机组件的疲劳载荷极限保持在其设计使用寿命内，可以对由组件所经历的诸如弯矩、温度、力或运动的载荷进行测量，并且对所消耗的组件疲劳寿命或补充的残余的使用寿命的量进行计算。例如使用诸如雨流计数算法和Miner准则或化学衰变方程的众所周知的技术来进行该计算。如果给定的涡轮机组件超过其目标疲劳寿命且对高估的参数敏感，则可以禁止暂时的高估。
专利US 8649911 B2公开了将多个所感测的（电气、机械、热、气象）操作参数相对于操作参数的相应的设计额定（速度极限、转矩极限）评估。该专利包括基于风历史而实时地估计疲劳，并且可导致在评估指示所感测的风湍流低于所估计的风湍流时将风力涡轮机的功率设置点提高定额。
专利US 8633607 B2公开了用于控制具有多个风力涡轮机的风力发电场的方法，其中，基于单个风力涡轮机的功率曲线与疲劳载荷，在风力涡轮机之间分配所要求的功率。确定疲劳载荷与功率曲线可以包含测量风力涡轮机参数（振动、静载荷）。疲劳载荷与功率曲线可展示最大值，其中疲劳载荷再次降低超过某一功率设置，这潜在地有利于风力涡轮机的非对称的操作，以便降低风力发电场中的平均疲劳载荷。
所有上文的现有技术的方法具有如下的共同之处：对风力涡轮机操作进行控制，以便适应于或遵守从涡轮机组件设计使用寿命推导出的当前或更新的要求，并且以便在延长的时段内避免超出设计或目标疲劳载荷。此外，先前建立的维护事件被看作不可挑战的约束。
专利申请US 20130214534公开了如下的风力发电场操作控制系统：用于对风力涡轮机组件的剩余的使用寿命或恶化状态进行估计；对来自在等于额定功率的80%、90%、100%中的一个的多个功率极限状况下的电功率的销售的收入进行估计；基于在多个功率极限状况中的每个下的组件的剩余的使用寿命而估计对组件执行维护的多个候选定时中的每个的维护成本；以及选择使从风力发电场获得的收入最大化的功率极限状况。所引入的功率极限状况确实表示全厂一致并且时间不变的决策变量。
发明内容
本发明的目的是提高在操作风力发电场中的灵活性。通过根据独立权利要求的方法和系统而实现该目的。根据从属专利权利要求,优选的实施例是显而易见的。
根据本发明，在单个优化步骤中，对风力发电场中的维护调度和功率生产同时地进行处理。代替首先调度维护活动并且随后适应功率生产或风力涡轮机操作的连续方法,这两个方面一起被优化。风力发电场操作通过基于所建模的机械应力和电应力而适应寿命指数或健康状态而将维护方面考虑在内。因此，风力发电场所有者可以决定何时产生能量并且产生多少能量，因而接受对涡轮机设备的某一应力水平。所提出的对风力发电场操作的优化可以包括与传输网络操作者设置、风力发电场和在下方的集电栅(collector grid)的拓扑结构、短期和长期风力状况预报、涡轮机的状况、不同的使用模式和时间下的所估计的剩余的操作时间有关的方面以及电力市场的方面。在本说明书通篇中，术语风力发电场指全经由变电站或公共耦合点而与传输网络连接的风力涡轮机的全体，无论是否转而将风力涡轮机分组或布置在可区分的较小的单元中。
具体地，操作包括多个具有经受退化的涡轮机组件的风力涡轮机的风力发电场的方法包含下面的步骤：
针对第一风力涡轮机的涡轮机组件，并且针对每个时间间隔或进入未来的一系列的时间间隔的时间步，基于包括在维护间隔tM1开始或发起的组件维护动作的一系列或一条轨迹的时间间隔相关的第一涡轮机控制输入值u1(t1)……u1(tN1)，并且基于第一风力涡轮机的模型，对组件寿命指数L(t)或指示组件的所消耗的或剩余的寿命的模拟的使用寿命轨迹值进行预测；
确定包括使取决于组件寿命指数L并且可选地取决于其他预报轨迹的目标函数J(u)的值优化的最优维护间隔tM1*的一系列的最优涡轮机控制输入值u1*(t1)……u1*(tN1)；
将第一最优涡轮机控制输入值u1*(t1)提供给第一风力涡轮机的风力涡轮机控制模块，并且，相应地在第一时间步或在第一时间间隔期间操作第一风力涡轮机。
在本上下文中，涡轮机控制输入值包括俯仰角、偏航角、吊舱(nacelle)方向、叶片设置、涡轮机的转速以及风力涡轮机的有功功率P或无功功率Q的设置点中的一个或多个。在预报步骤中根据涡轮机控制输入而推导或计算组件寿命指数涉及在本领域中明确地已知的技术以及使组件磨损或使用寿命与风力涡轮机操作有关的任何其他合适的方式。
在本发明的优选的变型中，涡轮机组件的组件寿命指数取决于通常位于第一涡轮机的上游，更具体地，位于多个另外的风力涡轮机上的第二风力涡轮机的操作行为和多个涡轮机输入值的对应的轨迹。操作风力发电场的方法然后包含如下的步骤：通过对第一涡轮机处的风湍流或尾流效应进行评价来基于第二风力涡轮机的一系列的第二涡轮机控制输入值u2(t1)……u2(tN2)而预测组件寿命指数。基于第二风力涡轮机的操作而对后者进行预测或建模，第二风力涡轮机的操作转而由第二涡轮机控制输入确定。方法还包括如下的步骤：同时地确定将提供给相应的风力涡轮机控制模块的最优的第一及第二涡轮机控制输入值u1*(t1)……u1*(tN1)、u2*(t1)……u2*(tN1)。
在本发明的另一个优选的变型中，第一风力涡轮机的涡轮机组件的组件寿命指数取决于电连接到风力发电场的集电栅与第一风力涡轮机相同的分支的第二风力涡轮机的操作行为。操作风力发电场的方法然后包含如下的步骤：通过对第一涡轮机的发电机与第二涡轮机的发电机之间的电气交互进行评价来基于第二风力涡轮机的一系列的第二涡轮机控制输入值(u2(t1)……u2(tN2))而预测组件的组件寿命指数。这种交互可以基于两个发电机的分支侧之间的电压相位和幅值差异，该差异转而是两个风力涡轮机的不同的P、Q 设置点的结果。方法还包括如下的步骤：同时地确定将提供给相应的风力涡轮机控制模块的最优的第一及第二涡轮机控制输入值u1*(t1)……u1*(tN1)、u2*(t1)……u2*(tN2)。
在本发明的另一个优选的变型中，目标函数J扩展至对多个退化的涡轮机组件的处理，并且针对每个组件促进不同的维护时间间隔tM，j*。操作风力发电场的方法然后包含如下的步骤：确定包括使取决于各分配给多个组件中的一个的多个组件寿命指数Lj的目标函数J(u)优化的最优维护间隔tM，j*的最优涡轮机控制输入值u*(t)。随预测时期的多个时间间隔中的每个的涡轮机控制输入值变化而使目标函数的值优化包含迭代地改变包括候选的维护时间间隔tM.j的候选的涡轮机控制输入值的轨迹，直到达到目标函数J(u)的优化值。对于每个组件，这种最优被预期为与以对应的维护时间间隔tM，j*的寿命指数Lj的低的或甚至最小的残余的值关联。
根据本发明的有利的实施例，目标函数的优化包括使作为多个时间间隔内的积分(integral)或在特定的时间间隔评价的风力发电场的预报需求功率与风力发电场的多个风力涡轮机的预报生成功率之间的差异最小化。操作风力发电场的方法包括如下的步骤：
针对进入未来的一系列的时间间隔的每个时间间隔，提供或预测包括多个风力涡轮机中的每个处的风速和风向的风力预报，并且针对进入未来的一系列的时间间隔中的每个，基于风力预报并且基于一系列的涡轮机控制输入值uj(t1)……uj(tNj)而计算每个涡轮机的一系列的电功率输出值pj(t1)……pj(tNj)；
针对进入未来的一系列的时间间隔中的每个，提供或预测风力发电场的电功率需求或发电预报，其中发电预报或投标指示风力发电场操作者提供用来产生的功率，并且小于由网络操作者所发出的功率需求预报；
提供使农场的所有涡轮机的所计算的功率输出与所预测的功率需求或功率供应的偏差不利的目标函数，并且因此使这种差异最小化。因此，其中农场的合并的风功率容量超出电功率需求或功率供应的时间间隔很可能被识别，用于运行组件的维护，因而避免风力发电场的功率输出中的任何非预期的损失。
根据本发明的另一个有利的实施例，该系列的最优涡轮机控制输入值u1*(t1)……u1*(tN1)的相继确定之间的更新频率或时间延迟可取决于风速、风速变异性或预报数据更新频率。因此，控制输入值更新可以每小时(优选地，至少每隔十五分钟，更优选地，每分钟至少一次)运行至少一次。
根据本发明的另一个有利的实施例，目标函数的优化包括使作为多个时间间隔内的积分或在特定的时间间隔评价的使风力发电场的风力涡轮机互相连接的电流集电栅的功率流不平衡最小化。目标函数使集电栅中的功率流不平衡不利，和/或有利于更平衡的集电栅功率流，最终降低电气损失。更均匀的功率流分布同样地避免通过集电栅的电气交互和/或集电栅的不稳定性，例如在标称频率的电压变化或在更高的频率的电流谐波。因此，在集电栅的分支之间每次所服务于的涡轮机的均匀分布将是有利的。
根据本发明的另一个有利的实施例，目标函数的优化包括使收益或税收最大化和/或使成本最小化。这种情况下的目标函数包括指示来自在预测时期或进入未来的一系列的时间间隔内由第一涡轮机生成的电功率的收益的项。
总之，根据本发明的风力发电场管理以用来在对涡轮机健康状态和涡轮机之间的可能的交互的考虑下，使维护影响最小化，并且使功率生产最大化的目的使包括上文的考虑的风力发电场功率生产计划和操作优化。风力发电场管理可以包括在长期范围内决定发电，最终以这种方式确定整个风力发电场的组合的生产及维护调度时的长期风力预报和能源价格预报。
附图说明
将在下面的文本中参考附图中所图示的优选的示范性的实施例而更详细地解释本发明的主题，其中：
图1示意地示出风力发电场布局；
图2描绘涡轮机控制输入值和对应的寿命指数演变；并且，
图3描绘风力发电场控制概念的各种方面。
具体实施方式
图1描绘具有三个平行行11风力发电场布局，该三个平行行11各包含七个风力涡轮机，这些风力涡轮机与集电栅的分支12连接。示范性的第一风力涡轮机和第二风力涡轮机表示为111和112。所有的集电栅分支汇聚在主变电站的中压MV汇流排13处。在电网或网络操作者的控制下，变压器14将MV汇流排与公共耦合点PCC连接，并且进一步与传输电网15连接。
图2是在开始于t0并且终止于tN的不同的时间步示出涡轮机控制输入值u(t) （小圆）以及插值组件寿命指数演变L(t)或使用寿命轨迹的图表。在该表示中，后者指示涡轮机组件的所消耗的使用寿命或反健康状况。从当前时间t0的基本指数值开始，指数相对于涡轮机控制输入值而有规则地增大。在维护时间步tM，寿命指数重置成较低的值。
图3描绘风力发电场控制概念的各种方面。风力发电场具有指定电气集电栅拓扑结构和个别风力涡轮机的相互地理布置的某一风力发电场布局。后者允许计与风力发电场管理系统中的不同的风力涡轮机之间的风湍流或尾流效应。描绘三个风力涡轮机实例，这三个风力涡轮机各提供有风力涡轮机控制WTC模块和可选的状况监测系统CMS，其包括用来确定涡轮机的寿命指数或健康状况的传感器和诊断工具。
风力发电场管理系统从风力发电场接收测量数据，其包括来自CMS的数据和当前的风力状况。另外，风力发电场管理系统接收当前网络操作者分派点，其指定风力发电场的操作模式和农场层面上的相关联的操作点。
风力发电场管理系统接收用于风功率预测的短期、中期以及长期的风力预报以及短期、中期以及长期的能源价格预报。两个信息都能够由外部服务提供，或由风力发电场操作者提供。同样地，可以将可能采取重复的季节模式的形式的需求或载荷预报提供给系统。在此，能够设想指定其中能源需求是高的时期和很可能从电网观点来看具有低需求的时期的季节模式。此外，外部工具或服务用来预测长期网络操作者分派点，其中，还可以在网络操作者分派点的这种长期预报内，对能源需求进行建模。
风力发电场管理系统包括风力涡轮机状况模块，风力涡轮机状况模块用于确定指示各风力涡轮机或甚至其个别的组件的健康状况或使用寿命消耗或累计磨损的寿命指数。所考虑的典型的组件包括涡轮机的叶片、变换器、发电机以及变压器。指示当前组件状态的所更新的寿命指数可以从CMS获得，和/或根据对应的传感器数据而确定。
备选地，可以基于涡轮机组件的所记录或预报的操作小时数和/或对应的操作状况或涡轮机控制输入而确定或预测寿命指数。涡轮机操作引起风力涡轮机的组件的机械应力，将主要地通过由涡轮机的电气组件所携带的电流引起的电应力加到该风力涡轮机。确定寿命指数并且将寿命指数与操作小时数和/或涡轮机控制输入链接的至少两个方式可以被认为是：
a）可以将操作小时数和/或涡轮机控制输入映射到由组件制造商提供并且基于设计操作参数的预期的寿命指数，或与该预期的寿命指数比较。
b）可以将操作小时数和/或涡轮机控制输入馈送至涡轮机组件的模型中，以识别恶化率，并且因此识别组件的寿命指数。模型可以包括在与考虑下的涡轮机相比至少类似的种类的涡轮机的所观察到的恶化数据上训练的涡轮机组件的经验模型。涡轮机模型训练或模型校准还包括对所观察到的早期涡轮机失效的合适的评价。
确定寿命指数或预报涡轮机组件的使用寿命轨迹可以包括诸如经受机械应力的涡轮叶片的厚壁组件的裂纹扩展或蠕变模型、与启动和关闭有关的叶片中的疲劳估计、例如与诸如速度、转矩、功率操作和/或大量的切换事件的高载荷有关的对诸如IGBT的功率半导体切换元件的涡轮机变换器功率电子设备失效估计、例如与涡轮机的旋转数有关的对煤刷(coal brush)、滑环、马达轴承、齿轮箱的磨损估计中的一个。
风力发电场管理系统包括涡轮机间的交互模块，该交互模块用于评价风力发电场的个别风力涡轮机之间的气动交互和电气交互或电/机械交互。在简化图中，如果上游的涡轮机造成尾流，则下游的涡轮机经历更湍流的状况和对应的机械振动。涡轮机间的交互可以随个别涡轮机的操作点的变化而被量化。因此，通过合适地使相邻的涡轮机的操作点平衡，而在某些情况下，能够将机械载荷从一个涡轮机转移或迁移至另一个涡轮机。
最终，风力发电场管理系统可以包括生产及维护计划模块，生产及维护计划模块用于确定生产及维护调度，并且用于将包括有功或无功功率的设置点的对应的涡轮机控制输入发出至个别风力涡轮机控制模块。维护计划模块意识到可能的维护间隔和约束，即，在给定的维护间隔中可以服务于的涡轮机的数量。
在目标函数中寿命指数的包括允许通过基于涡轮机控制输入的组件退化的预测来通过控制的老化或使用寿命工程设计而影响风力涡轮机组件的可用性。具体地，操作包括多个具有经受退化的涡轮机组件的风力涡轮机的风力发电场场的方法可以包含如下的步骤：
a）确定N个未来的时间步或间隔 t1……tN的候选的涡轮机控制输入值u(ti)的轨迹，输入值包括发电机/转子速度、俯仰角、偏航角的设置点和/或所生成的有功/无功功率P、Q的值，并且包括维护时间tM，
b）借助于风力涡轮机模型预测控制MPC而根据涡轮机控制输入值u(t)的轨迹而确定第一涡轮机组件的模拟的使用寿命轨迹L(t)，
c）计算尤其(inter alea)包含模拟的使用寿命轨迹L(t)的目标函数J(u)，
d）迭代地重复步骤a）至c），其中优化模块改变涡轮机控制输入值u(t)的轨迹，直到针对包括最优维护时间tM*的最优涡轮机控制输入值u*(t)的轨迹而获得目标函数J[u]的优化值，
e）将最优涡轮机控制输入值的轨迹的至少第一最优涡轮机控制输入值u*(t1)应用于涡轮机。
方法还可以包含通过根据第二风力涡轮机在第一涡轮机上的操作行为而预测并且评价风湍流或尾流效应来确定组件的模拟的使用寿命轨迹，其中，根据多个涡轮机输入值的轨迹而预测第二风力涡轮机的操作行为。
如本文中所描述的操作风力发电场和风力发电场控制器的方法的特征可以经由具有通过适当的软件而编程的处理部件的计算装置和/或硬件组件、固件而执行。例如，根据预期,风力发电场控制器能够包括任何已知的通用处理器或集成电路，例如中央处理单元（CPU）、微处理器、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）或其他合适的可编程的处理或计算装置或电路。处理器能够编程或配置成包括并且执行本公开的示范性的实施例的特征，例如操作风力发电场的方法。根据预期，能够通过编码或记录于处理器上或存储于诸如只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM）或其他合适的存储器或电路的处理器可访问的非易失性存储器中的程序或软件代码而执行特征。在另一个示范性的实施例中，根据预期，能够在具有诸如硬盘驱动器、光盘驱动器、固态驱动器或其他合适的存储器装置或电路的非暂时性计算机可读记录媒介的计算机程序产品中提供程序或软件代码，程序或软件代码可传递或可下载至处理器，用于在非暂时性计算机可读媒介置于与处理器可通信地接触时的运行。
虽然已在附图和前面的描述中详细地描述本发明，但这种描述要被认为是说明性的或示范性的，而不是限制性的。能够由本领域熟练的并且实施所要求保护的发明的人员根据对附图、本公开以及所附权利要求书的研究来理解并且实现对所公开的实施例的变型。在权利要求书中，单词“包含”不排除其他元件或步骤，并且，不定冠词“一”或“一个”不排除多个。在不同的权利要求中叙述某些元件或步骤的起码的事实不指示这些元件或步骤的组合不能有利地使用，具体地，除了实际的权利要求相关性之外，任何另外的有意义的权利要求组合应当被认为是公开的。

Claims (9)

1.一种操作包括多个具有多个涡轮机组件的风力涡轮机的风力发电场的方法，所述多个涡轮机组件包含第一涡轮机组件和另外的涡轮机组件,所述多个涡轮机组件经受退化,包含：
-针对第一风力涡轮机（111）的涡轮机组件，并且针对进入未来的一系列的时间间隔(t1……tN1)中的每个，基于包括以维护间隔tM1的组件维护动作的一系列的第一风力涡轮机控制输入值(u1(t1)……u1(tN1))，预测所述第一涡轮机组件的组件寿命指数L(t)，
-确定一系列的最优风力涡轮机控制输入值(u1*(t1)……u1*(tN1)),其包括
a) 所述第一涡轮机组件的最优维护间隔tM1*,和
b)所述另外的涡轮机组件中的每个的最优维护间隔tM，j*
其使取决于所述第一涡轮机组件的组件寿命指数L以及取决于所述另外的涡轮机组件的组件寿命指数Lj的目标函数J(u)优化,以及
-根据至少一个最优风力涡轮机控制输入值u1*(t1)而操作所述第一风力涡轮机,其特征在于所述方法还包含:
-通过对所述第一风力涡轮机与电连接到所述风力发电场的集电栅的和所述第一风力涡轮机相同的分支（12）的第二风力涡轮机（112）之间的电气交互进行评价来基于所述第二风力涡轮机的一系列的第二风力涡轮机控制输入值(u2(t1)……u2(tN2))而预测所述组件的所述组件寿命指数，以及
-确定最优第一及第二风力涡轮机控制输入值u1*(t)、u2*(t)。
2.如权利要求1所述的方法，包含：
-通过对在所述第一风力涡轮机处并且由位于所述第一风力涡轮机的上游的第二风力涡轮机（112）的操作行为引起的所预测到的风湍流进行评价来基于所述第二风力涡轮机的一系列的第二风力涡轮机控制输入值(u2(t1)……u2(tN2))而预测所述组件的所述组件寿命指数，以及
-确定最优第一及第二风力涡轮机控制输入值u1*(t)、u2*(t)。
3.如权利要求1至2中的任一项所述的方法，包含：
-针对进入未来的所述一系列的时间间隔(t1……tNj)中的每个而提供风力预报，并且基于所述风力预报以及基于相应的一系列的风力涡轮机控制输入值(uj(t1)……uj(tNj))而计算所述风力发电场的所述多个风力涡轮机中的每个的一系列的电功率输出值(pj(t1)……pj(tNj))，
-针对进入未来的所述一系列的时间间隔(t1……tNj)中的每个而提供所述风力发电场的电功率需求或发电预报P(t)，以及
-提供使所述风力发电场的所述多个风力涡轮机的所计算出的电功率输出pj(t)的总和与所述功率需求或发电预报P(t)的偏差不利的目标函数J。
4.如权利要求1至2中的任一项所述的方法，包含：
-每小时至少一次地确定所述一系列的最优风力涡轮机控制输入值(u1*(t1)……u1*(tN1))。
5.如权利要求1至2中的任一项所述的方法，包含：
-至少每隔十五分钟地确定所述一系列的最优风力涡轮机控制输入值(u1*(t1)……u1*(tN1))。
6.如权利要求1至2中的任一项所述的方法，包含：
-每分钟至少一次地确定所述一系列的最优风力涡轮机控制输入值(u1*(t1)……u1*(tN1))。
7.如权利要求1至2中的任一项所述的方法，其中所述风力发电场的所述风力涡轮机与集电栅（12、13）电连接，包含：
-提供包括使所述集电栅中的功率流不平衡不利的项的目标函数。
8.如权利要求1至2中的任一项所述的方法，其中所述目标函数包括指示来自在包括所述组件维护时间tM的时间跨度内由所述第一风力涡轮机生成的电功率的收益的项。
9.一种用于操作包括多个具有多个涡轮机组件的风力涡轮机的风力发电场的风力发电场管理系统，所述多个涡轮机组件包含第一涡轮机组件和另外的涡轮机组件,所述多个涡轮机组件经受退化,包含：
-预测模块，所述预测模块用于针对进入未来的一系列的时间间隔(t1……tN)中的每个，基于第一风力涡轮机（111）的模型，并且基于包括以维护间隔tM的组件维护动作的一系列的第一风力涡轮机控制输入值(u1(t1)……u1(tN))而预测所述第一风力涡轮机的涡轮机组件的组件寿命指数L(t)，
-优化模块，所述优化模块用于确定一系列的最优风力涡轮机控制输入值(u1*(t1)……u1*(tN1)),其包括
a) 所述第一涡轮机组件的最优维护间隔tM1*,和
b)所述另外的涡轮机组件中的每个的最优维护间隔tM，j*
其使取决于所述第一涡轮机组件的组件寿命指数L以及取决于所述另外的涡轮机组件的组件寿命指数Lj的目标函数J(u)优化,以及
-控制模块，所述控制模块用于根据至少一个最优风力涡轮机控制输入值u1*(t1)而操作所述第一风力涡轮机,其特征在于所述优化模块配置成
-通过对所述第一风力涡轮机与电连接到所述风力发电场的集电栅的和所述第一风力涡轮机相同的分支（12）的第二风力涡轮机（112）之间的电气交互进行评价来基于所述第二风力涡轮机的一系列的第二风力涡轮机控制输入值(u2(t1)……u2(tN2))而预测所述组件的所述组件寿命指数，以及
-确定最优第一及第二风力涡轮机控制输入值u1*(t)、u2*(t)。
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