ES2961270T3

ES2961270T3 - Método para operar una turbina eólica

Info

Publication number: ES2961270T3
Application number: ES21725038T
Authority: ES
Inventors: Malik Ali Zaib Khokhar; Jaume Xavier Vives
Original assignee: Siemens Gamesa Renewable Energy AS
Current assignee: Siemens Gamesa Renewable Energy AS
Priority date: 2020-04-23
Filing date: 2021-04-21
Publication date: 2024-03-11
Anticipated expiration: 2041-04-21
Also published as: EP4118495A1; CN115668073A; JP2023526768A; EP4118495C0; WO2021214152A1; JP7464751B2; WO2021214152A9; EP4118495B1; EP3901712A1; US20230272774A1

Abstract

Se proporciona un método para operar una turbina eólica (100) usando un controlador (10). El controlador (10) está configurado para activar o desactivar cada una de dos o más características de control distintas de la turbina eólica (100), cambiando cada característica de control la característica operativa de la turbina eólica (100) y teniendo un impacto en al menos una de vida útil y producción de energía del aerogenerador (100). El método incluye determinar un tipo de parámetro de optimización y un objetivo de optimización para el parámetro de optimización, en donde el parámetro de optimización está relacionado con al menos uno de la vida útil o la producción de energía de la turbina eólica (100). El método realiza además uno o más pasos de optimización, en donde cada paso de optimización se realiza para una combinación diferente de estados de activación de las dos o más características de control. En base a uno o más pasos de optimización, se determina una combinación óptima de estados de activación de las dos o más características de control para las cuales el parámetro de optimización estimado alcanza el objetivo de optimización. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Método para operar una turbina eólica

Campo técnico

La presente divulgación se refiere a un método de operación de una turbina eólica utilizando un controlador, en donde el controlador puede activar o desactivar distintas funciones de control de la turbina eólica. La invención se refiere, además, a un controlador respectivo y a un programa informático.

Antecedentes

El uso de energía eólica está proliferando. Las turbinas eólicas se están instalando en diferentes ubicaciones de todo el mundo y, por lo tanto, están expuestas a diferentes condiciones ambientales. Las turbinas eólicas deben soportar fuerzas de viento considerables que actúan sobre el rotor, la góndola y la torre de la turbina eólica. Durante su vida útil, los componentes estructurales de la turbina eólica se exponen a un número de ciclos de carga que, potencialmente, pueden conducir a un fallo del componente. El fallo estructural de dichos componentes de la turbina eólica, generalmente se evalúa a través de una inspección física de estos componentes. Además, se sabe que se realiza una evaluación de fatiga de una turbina eólica en base a un modelo aeroelástico.

Las turbinas eólicas modernas están equipadas, además, con varias funciones de control que pueden mejorar el funcionamiento de la turbina eólica. Un ejemplo de tales funciones de control es una función de control de paso ante fuertes vientos (HWRT, por sus siglas en inglés), según la cual la velocidad del rotor y la salida de potencia de la turbina eólica se reducen con velocidades del viento crecientes, a fin de evitar el apagado de la turbina eólica, que es lo que generalmente se realiza cuando las velocidades del viento exceden un límite determinado durante un tiempo determinado. Otra función de control ilustrativa es una función de refuerzo de potencia (PB, por sus siglas en inglés) que puede aumentar la producción de energía a partir de una turbina eólica, aumentando temporalmente el límite de potencia de la turbina eólica en determinadas condiciones. Otra función de control es, por ejemplo, el sistema de control adaptativo (ACS, por sus siglas en inglés), que realiza la gestión de carga en tiempo real en función de los datos medidos, y que en particular reduce la potencia de salida de la turbina eólica si se mide un aumento de las turbulencias aumentadas en la turbina eólica.

Es deseable operar tal turbina eólica de una manera que logre eficientemente las funciones de funcionamiento deseadas por el operador. Por ejemplo, el operador puede tener el deseo de operar la turbina eólica de manera que la turbina eólica logre una máxima vida útil. Un operador diferente puede tener el deseo de operar la turbina eólica de manera que se maximice la producción de energía. Los operadores generalmente se enfrentan al problema de que debido a las diferentes condiciones ambientales, los diferentes tipos de turbinas eólicas y sus diferentes propiedades, así como los diferentes esquemas de control disponibles, no permiten al operador configurar fácilmente un esquema operativo para las turbinas eólicas que conduzca al resultado deseado.

A partir del documento US-2013/0161949 A1, se sabe, por ejemplo, considerar la carga de fatiga para operar una turbina eólica. Los intervalos operativos de diferentes turbinas eólicas se ajustan de manera que cada turbina eólica opere en un intervalo en el que la carga de fatiga no tenga un máximo. La vida útil media de las turbinas eólicas puede, de este modo, mejorarse.

El documento WO 2019/214785 A1 describe un método en el que se utiliza un modelo para obtener un valor de fatiga modelizado para una turbina eólica. El valor de fatiga modelizado se compara con un valor de fatiga esperado para identificar la oportunidad de modificar la estrategia de control de la turbina eólica. Sin embargo, no se describe cómo debe modificarse la estrategia de control para conducir a un resultado deseado.

Resumen

Existe la necesidad de mejorar el funcionamiento de las turbinas eólicas y, en particular, de operar las turbinas de tal manera que un objetivo de funcionamiento, tal como la máxima vida útil o la producción de energía máxima, se logre mediante la operación.

Esta necesidad se satisface por las funciones de las reivindicaciones independientes. Las reivindicaciones dependientes describen realizaciones de la misma.

En una realización de la presente, se proporciona un método para operar una turbina eólica utilizando un controlador. El controlador está configurado para activar o desactivar cada una de las dos o más funciones de control de la turbina eólica. Cada función de control cambia la función operativa de la turbina eólica y tiene un impacto en la vida útil y la producción de energía de la turbina eólica. Según el método, se determinan un tipo de parámetro de optimización y un objetivo de optimización para el parámetro de optimización. El parámetro de optimización está relacionado con al menos una de la vida útil o la producción de energía de la turbina eólica. Se realizan una o más etapas de optimización (p. ej., 1, 2, 3 o más), en donde cada etapa de optimización se realiza para una combinación diferente de estados de activación de las dos o más funciones de control. Cada etapa de optimización incluye seleccionar una combinación de estados de activación de dichas dos o más funciones de control; estimar el parámetro de optimización en base a una estimación de la vida útil restante y/o la producción de energía (p. ej., por año, o durante la vida útil restante) de la turbina eólica, en donde la estimación considera el impacto de las funciones de control activadas en la etapa de optimización; y en base al parámetro de optimización estimado, determinar si se va a realizar una etapa de optimización adicional. El método comprende, además, en base a dichas una o más etapas de optimización, determinar una combinación de estados de activación de las dos o más funciones de control para las cuales el parámetro de optimización estimado cumpla mejor (es decir, logre) el objetivo de optimización, p. ej., que esté por encima de un umbral objetivo o que esté más cerca del objetivo de optimización. Se considera que esta determinada combinación de estados de activación es la combinación óptima de estados de activación.

Mediante dicho método, se puede obtener así, de manera eficiente, una estrategia de control para el parámetro de optimización seleccionado. En particular, dicha estrategia de control, en forma de combinación óptima de estados de activación, puede obtenerse automáticamente por medio del controlador. El operador puede que solo seleccione el parámetro de optimización de tipo (y el objetivo de optimización, si eso no está implícito en el parámetro de optimización seleccionado) y, en respuesta al mismo, el controlador puede seleccionar de manera eficiente y automática la estrategia de control, y realizar el control respectivo de la turbina eólica. Debe quedar claro que el parámetro de optimización también puede basarse en una combinación de vida útil y producción de energía. El método estima así el parámetro de optimización considerando el impacto de las funciones de control activadas/desactivadas (es decir, la combinación de estados de activación), lo que da como resultado una estimación precisa del rendimiento y el riesgo de fallo de la turbina eólica. Por lo tanto, el impacto de todas las posibles funciones de control puede evaluarse en su conjunto y automáticamente.

Hasta ahora se ha analizado una optimización de la vida útil y la producción de energía. Un tercer objetivo de optimización, que puede utilizarse en su lugar, o adicionalmente a la vida útil y/o la producción de energía, es una satisfacción de la demanda de energía para una demanda de energía de una red eléctrica a la que esté conectada la turbina eólica. Como se mencionó, el controlador puede configurarse para activar o desactivar cada una de las dos o más funciones de control de la turbina eólica. Cada función de control cambia la función operativa de la turbina eólica y tiene un impacto en la vida útil y la producción de energía de la turbina eólica, pero también cómo se cumplirá la futura demanda de energía esperada. Por ejemplo, si se espera que la demanda de energía sea alta en días específicos de la semana, entonces el proceso de optimización puede aumentar la producción para esos días, y reducirla para otros días, para poder satisfacer la demanda de energía, p. ej., evitando una sobreproducción. Cada etapa de optimización puede incluir seleccionar una combinación de estados de activación de dichas dos o más funciones de control; estimar el parámetro de optimización en base a una estimación de la vida útil restante y/o la producción de energía de la turbina eólica, y/o una estimación de futuras necesidades de energía y según el funcionamiento estimado de la turbina eólica para satisfacer dicha demanda. La estimación considera el impacto de las funciones de control activadas en la etapa de optimización. En base al parámetro de optimización estimado, se determina si se va a realizar una etapa de optimización adicional. El método comprende, además, en base a dichas una o más etapas de optimización, determinar una combinación de estados de activación de las dos o más funciones de control para las cuales el parámetro de optimización estimado cumpla mejor (es decir, logre) el objetivo de optimización, p. ej., que esté por encima de un umbral objetivo o que esté más cerca del objetivo de optimización. Se considera que esta determinada combinación de estados de activación es la combinación óptima de estados de activación.

La satisfacción de la demanda de energía, es decir, si una turbina eólica puede satisfacer la demanda de un operador de red eléctrica, puede garantizar que la red eléctrica funcione de manera estable. Esto, de nuevo, garantizará que la turbina eólica no entre en modos operativos inestables, como la operación de paso de baja tensión. Como efecto secundario, los ingresos de la turbina eólica pueden optimizarse, ya que el operador de red normalmente ofrece diferentes precios de energía en base a la demanda y oferta esperadas en la red eléctrica.

La estimación del parámetro de optimización, por ejemplo, incluye (o se realiza mediante) la estimación de al menos la vida útil restante si el parámetro de optimización está relacionado con (o es) la vida útil restante de la turbina eólica, e incluye (o se realiza mediante) la estimación de al menos la producción de energía de la turbina eólica si el parámetro de optimización está relacionado con (o es) la producción de energía de la turbina eólica o la satisfacción de demanda de energía para una demanda de energía de una red eléctrica a la que esté conectada la turbina eólica. De hecho, puede incluir estimar tanto la vida útil restante como la producción de energía de la turbina eólica.

Si se va a realizar una etapa de optimización adicional, el método puede seleccionar una combinación diferente de estados de activación para las funciones de control disponibles, y reestimar el parámetro de optimización con dicha combinación. Puede determinarse que no se ha de realizar ninguna etapa de optimización adicional si el parámetro de optimización estimado cumple con el objetivo, p. ej., excede un umbral para un aumento en la producción de la vida útil/energía, o si se alcanza una condición de parada de un algoritmo de búsqueda u optimización implementado por dos o más de las etapas de optimización, p. ej., después de que se haya estimado el parámetro de optimización para cada posible combinación de estados de activación, de modo que se pueda determinar la combinación que dé como resultado un parámetro de optimización que cumpla mejor el objetivo.

Debe quedar claro que el controlador puede implementar una unidad de control que realice el control de la turbina eólica y una unidad/optimizador de optimización de estrategia que determine la estrategia de control, en particular la combinación óptima respectiva de los estados de activación. Estas unidades pueden implementarse en la misma unidad física, p. ej., un controlador de la turbina eólica, o en unidades físicamente separadas.

En una realización, la determinación del tipo de parámetro de optimización comprende recibir una entrada de usuario para seleccionar el tipo de parámetro de optimización de al menos dos tipos de posibles parámetros de optimización. El tipo de parámetro de optimización puede seleccionarse, por ejemplo, de al menos dos tipos de posibles parámetros de optimización que incluyan la producción de energía (anual, o restante) y la vida útil restante. Otros tipos de parámetros de optimización son ciertamente concebibles, tal como la satisfacción de la demanda de energía para una demanda de energía de una red eléctrica a la que se conecte la turbina eólica, o la “ producción de energía útil” , que se relaciona con una combinación de vida útil y producción de energía. Cuando se utiliza la producción de energía útil como parámetro de optimización, se puede considerar adicionalmente un parámetro externo, tal como la demanda de energía en la red. Por ejemplo, cuando la demanda de energía sea alta (p. ej., por encima de un umbral predeterminado), la producción de energía de la turbina eólica puede maximizarse, y cuando la demanda de energía sea baja (p. ej., por debajo de dicho umbral), la vida útil puede maximizarse. Debe quedar claro que el método puede realizarse repetidamente durante el funcionamiento de la turbina eólica, de modo que la estrategia de control pueda adaptarse durante el funcionamiento, por ejemplo, cuando el parámetro externo cambie, p. ej., la demanda de energía aumente o caiga. Debe quedar claro que, también en este caso, el tipo de parámetro de optimización (producción de energía útil) debe seleccionarse solo una vez, y que el método derive luego automáticamente la estrategia de control óptima, considerando adicionalmente el parámetro externo.

Para estos parámetros de optimización ilustrativos, el objetivo de optimización es generalmente una maximización, o la consecución, de un parámetro de optimización por encima de un umbral, aunque para otros parámetros de optimización, puede ser una minimización o un parámetro de optimización que caiga por debajo de un umbral. Como ejemplo, un tipo de parámetro de optimización puede ser la vida útil restante, y el objetivo de optimización puede ser una maximización de la vida útil restante o un aumento de vida útil/vida útil restante por encima de un umbral. Como otro ejemplo, el parámetro de optimización puede ser una carga de fatiga, y el objetivo de optimización puede ser una minimización de la misma, en respuesta a la cual el controlador seleccione la combinación de la función de control que dé como resultado la carga de fatiga estimada más pequeña. El controlador determina automáticamente y selecciona la combinación de funciones que logren el objetivo de optimización.

El objetivo de optimización puede asociarse a los tipos seleccionables de parámetros de optimización (p. ej., el parámetro de producción de energía puede asociarse a la “ maximización” objetivo), puede determinarse por el controlador en base al tipo seleccionado de parámetro de optimización (p. ej., un umbral basado en cambios predeterminados esperados de la vida útil y/o la producción de energía asociadas a las funciones de control disponibles), o puede determinarse por una entrada de usuario.

La selección de la combinación de estados de activación de las dos o más funciones de control en cada etapa de optimización puede basarse en un impacto predefinido de las dos o más funciones de control en la vida útil y/o la producción de energía de la turbina eólica. Dicho impacto predefinido puede asociarse a las funciones de control disponibles, y puede almacenarse por, o ser accesible para, el controlador, p. ej., en una memoria del controlador o una base de datos. Dicho impacto predefinido puede basarse en datos empíricos para la función de control respectiva, y puede no corresponder al impacto real que la función de control tenga en combinación con funciones de control adicionales. En su lugar, el impacto real puede determinarse en la estimación del parámetro de optimización, en el que se consideran los estados de activación de otras funciones de control. Por ejemplo, cuando se realice una maximización de la vida útil, la combinación seleccionada puede incluir una activación de todas las funciones que tengan un impacto positivo en la vida útil, y si dicha combinación no logra el resultado deseado, la combinación de estados de activación se cambia en la siguiente etapa, p. ej., desactivando posteriormente las funciones que tengan solo un impacto limitado en la vida útil.

Determinar si se va a realizar una etapa de optimización adicional puede comprender evaluar una o más condiciones límite (o criterios de parada), en particular para los parámetros operativos que no sean el parámetro de optimización, en donde evaluar una condición límite comprenda preferiblemente determinar si el cambio en la vida útil y/o la producción de energía de la turbina eólica causado por la activación de las funciones de control según la combinación respectiva de estados de activación excede un umbral respectivo. El umbral puede excederse, por ejemplo, si la reducción en la vida útil es demasiado alta, o si la reducción en la producción de energía es demasiado alta. Una condición límite también puede evaluarse determinando si la vida útil restante total excede un umbral de período de tiempo predeterminado (p. ej., si la vida útil restante total cae por debajo de dicho umbral, la condición límite puede no cumplirse). Dicho umbral de período de tiempo fijo para la vida útil restante puede ser, por ejemplo, un valor absoluto mínimo para la vida útil restante. Si se supera dicho umbral de la condición límite, se realiza una etapa de optimización adicional con una combinación diferente de funciones. Esto tiene la ventaja de que puede garantizarse que la combinación resultante de estados de activación no solo alcance el objetivo de optimización, sino que también tenga un impacto aceptable en los parámetros operativos restantes. Un umbral para una condición límite puede estar predefinido (p. ej., un 10 % de caída en la producción de energía anual) o puede proporcionarse por la entrada de un usuario. Si se cumplen una o más condiciones límite cuando se alcance el objetivo de optimización, la combinación resultante de estados de activación se toma como la combinación óptima. Una combinación de estados de activación para los que no se cumplan una o más condiciones límite, puede no tomarse como una combinación óptima, más bien tal combinación puede excluirse. Si no se encuentra ninguna combinación que cumpla con el objetivo de optimización y las condiciones límite, puede ajustarse el objetivo de optimización y/o pueden relajarse las condiciones límite.

Realizar la una o más etapas de optimización puede incluir la realización de un algoritmo de búsqueda o un algoritmo de optimización, para encontrar la combinación de estados de activación que den como resultado un parámetro de optimización que cumpla mejor el objetivo de optimización, en donde la combinación de estados de activación encontrados por dicho algoritmo se seleccione como la combinación óptima de estados de activación. Dicho algoritmo de búsqueda puede, por ejemplo, posteriormente activar más funciones de control que tengan un impacto en el parámetro de optimización, y la búsqueda puede detenerse si se cumple un criterio de parada, p. ej., si el parámetro de optimización estimado excede un umbral establecido por el objetivo de optimización. Como se describió anteriormente, a menos que se puedan evaluar las condiciones límite, y si no se cumplen, la búsqueda continúa hasta que se encuentre un resultado que cumpla estas condiciones. Utilizando dicho algoritmo, la combinación óptima de estados de activación se puede encontrar de manera rápida y eficiente, en particular, ya que no se precisa evaluar todas las combinaciones posibles.

Si no se encuentra una combinación óptima de estados de activación que cumplan las condiciones límite, se puede solicitar al operador que ajuste el objetivo de optimización o las condiciones límite.

En una realización, se puede realizar una etapa de optimización para cada combinación posible de estados de activación de las dos o más funciones de control. La combinación de estados de activación para los cuales la etapa de optimización respectiva dé como resultado el parámetro de optimización que mejor cumpla con (o alcance) el objetivo de optimización, y para las cuales se cumplan las posibles condiciones límite, puede entonces seleccionarse como la combinación óptima de estados de activación. Utilizando dicho método, se puede asegurar que el impacto de todas las combinaciones posibles de funciones de control sea considerado en la evaluación, y que se obtenga una estrategia de control que dé como resultado el parámetro de optimización que cumpla mejor con el objetivo de optimización.

Las etapas de optimización y la determinación de la combinación óptima de estados de activación pueden realizarse repetidamente durante el funcionamiento de la turbina eólica. El funcionamiento de la turbina eólica puede entonces ajustarse según la combinación óptima respectivamente determinada de estados de activación de las dos o más funciones de control. De esta manera, se puede asegurar que cuando las condiciones para la evaluación cambien, lo que puede determinarse mediante retroalimentación desde un sistema de monitorización del estado de la turbina eólica, se puede actualizar la estrategia de funcionamiento para operar la turbina eólica de manera que logre el mejor parámetro de optimización posible.

El método puede realizarse individualmente para la turbina eólica, es decir, puede realizarse individualmente para cada turbina eólica de un parque eólico. Por consiguiente, cada turbina eólica del parque eólico puede ser operada de una manera que se logre el mejor parámetro de optimización posible, en vista del objetivo de optimización. Debe estar claro que pueden establecerse diferentes tipos de parámetros de optimización para diferentes turbinas eólicas, es decir, el funcionamiento de una turbina eólica puede maximizar la vida útil, mientras que el funcionamiento de otra turbina eólica puede maximizar la producción de energía.

En una realización, las dos o más funciones de control comprenden al menos dos o todas las funciones de control seleccionadas del grupo que consiste en o que comprende: una función de control de paso antes fuertes vientos (HWRT), que realiza una reducción en base a la carga de la potencia de salida de la turbina eólica en condiciones de viento predeterminadas (por ejemplo, a una velocidad de viento determinada durante un período de tiempo determinado); una función de control del sistema de control adaptativo (ACS), que reduce la potencia de salida de la turbina eólica si se determina que las turbulencias se encuentran por encima de un umbral en la turbina eólica, en donde las turbulencias pueden determinarse, por ejemplo, en base a velocidades de viento medidas y a un modelo de carga; una función de control de refuerzo de potencia (PB), que aumenta la potencia de salida de la turbina eólica al aumentar el límite de potencia de la turbina eólica en condiciones de viento predeterminadas (por ejemplo, puede aumentar la velocidad de rotación del rotor en proporción al aumento de potencia de salida); una función de control del kit de actualización de curvas de potencia (PCUK, por sus siglas en inglés), que modifica una función de control del controlador, en particular el control de ángulo de inclinación, dependiendo de las modificaciones de hardware instaladas en la turbina eólica, en particular en las palas del rotor; y una función de reducción de picos, que cambia la curva de funcionamiento utilizando el controlador para operar la turbina eólica, determinando la curva de funcionamiento los ajustes de la turbina eólica, en particular la velocidad del rotor y el ángulo, dependiendo de la velocidad del viento.

Debe quedar claro que las realizaciones no se limitan a las funciones de control descritas anteriormente, sino que pueden emplearse funciones de control adicionales o diferentes disponibles para la turbina eólica respectiva, con realizaciones de la divulgación. Además, a medida que se encuentren disponibles nuevas funciones de control, estas pueden emplearse en la estimación de la combinación óptima de funciones de control como se describe en la presente memoria.

Estas funciones de control específicas se utilizan en diferentes turbinas eólicas y tienen un impacto en la vida útil restante de la turbina eólica (por ejemplo, disminuyendo la carga en componentes estructurales de la turbina eólica en determinadas situaciones) y en la producción de energía (por ejemplo, aumentando o disminuyendo la producción de energía en determinadas situaciones). Por ejemplo, la turbina eólica puede incluir al menos las funciones de control HWRT y ACS, o las funciones de control HWRT y PB, o al menos las funciones de control HWRT y ACS y PB. La activación de una función de control puede corresponder a un determinado modo operativo de la turbina eólica, es decir, la función de control puede cambiar la forma en que la turbina eólica se opere en una determinada situación, que puede depender, por ejemplo, de las condiciones actuales de viento, o similares. Por lo tanto, diferentes funciones de control activadas pueden corresponder a diferentes modos operativos de la turbina eólica.

La estimación del parámetro de optimización puede incluir al menos estimar la vida útil restante, en donde la estimación de la vida útil restante incluye estimar una tasa de fallo para la turbina eólica en base a datos estadísticos para la turbina eólica y/o una flota de turbinas eólicas (en particular, para turbinas eólicas de un modelo correspondiente al de la turbina eólica en cuestión), y realizar una evaluación de fatiga para la turbina eólica en base a mediciones realizadas por sensores de la turbina eólica y/o mediciones del emplazamiento (es decir, mediciones tomadas en el lugar de la turbina eólica, tal como las relacionadas con las condiciones meteorológicas, velocidades del viento, y similares). Al combinar las tasas de fallo estadísticas con la evaluación de fatiga, cuando se determine la vida útil restante, se puede realizar una determinación mejorada y más precisa que considere tanto la turbina eólica específica individual como el conocimiento obtenido de toda la población del modelo de turbina eólica respectivo (a través de las tasas de fallo estadísticas). Los datos estadísticos pueden incluir, por ejemplo, datos para una flota de turbinas eólicas del mismo modelo que la turbina eólica en consideración, o para el mismo componente de turbina eólica a evaluar. De esta manera, la información sobre el comportamiento general y los fallos del modelo o componente de turbina eólica se puede obtener y considerar en la estimación de la vida útil restante. La vida útil restante se deriva combinando los datos estadísticos con la evaluación de fatiga, p. ej., ponderando estimaciones de vida útil obtenidas por ambos métodos.

Realizar la evaluación de fatiga puede incluir la provisión de un modelo aeroelástico de la turbina eólica y evaluar la carga de fatiga de componentes de la turbina eólica en base al modelo aeroelástico y los datos de la turbina eólica recibidos de las mediciones. Adicional o alternativamente, se puede emplear un modelo de control en la evaluación de fatiga que pueda modelar las curvas de funcionamiento de la turbina eólica. Dicho método permite una evaluación eficiente del estado actual de los daños estructurales por fatiga de los componentes de las turbinas eólicas. Por ejemplo, se puede emplear un modelo BhawC de la turbina eólica.

En otras realizaciones, no se puede emplear tal modelo y, por ejemplo, las condiciones meteorológicas y los datos de la turbina, en particular mediciones mediante sensores respectivos en la turbina eólica, pueden emplearse para una evaluación básica de fatiga.

Realizar la evaluación de fatiga puede incluir el ajuste del modelo aeroelástico y/o el de control de la turbina eólica en base a las funciones de control activadas según la combinación de estados de activación asociados a la etapa de optimización respectiva. Por consiguiente, como la función o funciones de control activadas cambian cómo se comporta la turbina eólica en diferentes condiciones ambientales, tal como en condiciones de fuertes vientos o similares, la consideración del impacto de estos cambios dentro del marco del modelo de turbina eólica puede proporcionar una estimación eficiente y precisa de la vida útil restante y/o de la producción de energía de la turbina eólica para la combinación respectiva de estados de activación.

En la primera etapa de optimización, la selección de la combinación de estados de activación puede basarse en un impacto predeterminado de las dos o más funciones de control en la vida útil restante y/o la producción de energía de la turbina eólica. La estimación del parámetro de optimización realiza preferiblemente una estimación en base al modelo de vida útil y/o producción de energía en consideración de las funciones de control que se activen según la combinación seleccionada de estados de activación, en donde una etapa de optimización posterior selecciona una combinación diferente de estados de activación en base al impacto predeterminado. La combinación diferente de estados de activación corresponde a al menos uno de (a) activar una función de control adicional, (b) desactivar una de las funciones de control activadas en la etapa de optimización previa, o (c) sustituir una función de control activada por una función de control activada distinta. Por ejemplo, al maximizar la vida útil, se pueden seleccionar dos funciones de control asociadas con el mayor aumento de vida útil predeterminado en la primera etapa de optimización, y si esta combinación no da como resultado un parámetro de optimización estimado que cumpla con el objetivo, una de las funciones de control puede sustituirse por unas funciones de control asociadas al siguiente aumento de vida útil más grande, o dicha función de control puede activarse adicionalmente.

Debe quedar claro que algunas de las funciones de control pueden interactuar entre sí, o pueden solaparse en cierta medida. Dicha interacción es considerada por el modelo aeroelástico/de control de la turbina eólica utilizada en la estimación.

La estimación de la vida útil restante de la turbina eólica puede incluir estimar la vida útil restante para ciertos componentes estructurales o mecánicos predeterminados de la turbina eólica. La vida útil restante más baja estimada para tal componente estructural o mecánico, entonces puede determinar la vida útil restante de la turbina eólica. En particular, los componentes portadores de carga de la turbina eólica pueden considerarse al estimar la vida útil restante. Las palas del rotor, la base, la torre y la góndola pueden al menos considerarse. También pueden considerarse un rodamiento del rotor, rodamientos de las palas, un accionamiento de inclinación de las palas, un accionamiento de guiñada, un generador, una caja de cambios, y otros componentes de la turbina eólica.

La vida útil restante que se estima para la turbina eólica puede ser, en algunas realizaciones, una vida restante útil (RUL, por sus siglas en inglés), que es el tiempo hasta que se consumen las reservas estructurales de la turbina eólica manteniendo el nivel de seguridad objetivo al operar la turbina eólica.

El método puede comprender, además, activar las funciones de control de la turbina eólica según la combinación óptima determinada de estados de activación, y operar la turbina eólica con las funciones de control activadas. Por lo tanto, la turbina eólica puede funcionar de una manera en la que se logre el objetivo de optimización, en el que, por ejemplo, la vida útil restante se maximice, la producción de energía se maximice, u otro objetivo de optimización se logre.

La “ combinación de estados de activación” describe el estado de activación de las funciones de control individuales que se consideran por el método y, por lo tanto, en la etapa de optimización respectiva. Por ejemplo, si se proporcionan tres funciones de control, A, B y C, una combinación de estados de activación puede ser que las funciones de control A y B estén “ encendidas” , mientras que la función de control C esté “ apagada” ; una combinación diferente es que las funciones de control A y C estén encendidas, mientras que la función de control B esté apagada. Por lo tanto, los estados de activación pueden cambiarse para cada etapa de optimización para evaluar el parámetro de optimización para las diferentes combinaciones. Por lo tanto, la combinación de estados de activación indica cuáles de las funciones de control disponibles están encendidas y cuáles están apagadas.

Según una realización adicional de la divulgación, se proporciona un controlador para controlar el funcionamiento de una turbina eólica. El controlador se configura para activar o desactivar cada una de las dos o más funciones de control específicas de la turbina eólica, cambiando cada función de control la función operativa de la turbina eólica, e impactando en la vida útil y la producción de energía de la turbina eólica. El controlador comprende un procesador de datos y una memoria acoplada al procesador de datos. La memoria almacena instrucciones de control que cuando las ejecuta el procesador de datos, realizan cualquiera de los métodos descritos anteriormente o más adelante. El controlador puede configurarse en particular para realizar cualquiera de las etapas del método mencionado anteriormente y, en consecuencia, puede tener interfaces para interactuar con cualquiera de los componentes descritos en la presente memoria. Por ejemplo, puede configurarse para recibir datos de los sensores descritos en la presente memoria, o puede transmitir comandos de control respectivos para operar la turbina eólica según la combinación óptima determinada de estados de activación de las funciones de control. Mediante tal controlador, se pueden lograr ventajas similares a las señaladas anteriormente con respecto al método.

En una realización, el controlador se implementa mediante un controlador de turbina eólica de la turbina eólica. La propia turbina eólica puede, por tanto, determinar la estrategia de control respectiva como se señaló anteriormente. En otras realizaciones, el controlador puede ser un controlador de parque eólico acoplado a la turbina eólica, o puede implementarse mediante una combinación del controlador de la turbina eólica y un controlador de parque eólico. Cada uno de estos controladores puede entonces realizar partes del método. Por ejemplo, el controlador de la turbina eólica puede recopilar datos de la turbina y transmitirlos al controlador del parque eólico, el usuario puede seleccionar el tipo de parámetro de optimización en el controlador del parque eólico, el controlador del parque eólico puede determinar la combinación óptima de estados de activación y comunicarla al controlador de la turbina eólica, y el controlador de la turbina eólica puede activar las funciones de control respectivas según la combinación determinada y recibida de estados de activación.

Según una realización adicional de la divulgación, se proporciona una turbina eólica o un parque eólico que comprende dicho controlador.

Según un aspecto adicional, se divulga un método para generar energía eléctrica mediante el funcionamiento de la turbina eólica o el viento o un parque eólico.

Una realización adicional de la divulgación proporciona un programa informático para controlar el funcionamiento de una turbina eólica. El programa informático comprende instrucciones de control que, cuando las ejecuta un procesador de datos de un controlador que controla la turbina eólica, hacen que el procesador de datos realice cualquiera de los métodos divulgados en la presente memoria. De nuevo, mediante dicho programa informático, se pueden lograr ventajas similares a las señaladas anteriormente. Además, se proporciona un soporte de datos que comprende dichas instrucciones de control.

Debe entenderse que las funciones mencionadas anteriormente y las que aún se han de explicar a continuación pueden utilizarse no solo en las respectivas combinaciones indicadas, sino también en otras combinaciones, o por sí solas, sin abandonar el ámbito de la presente divulgación. En particular, las funciones de los diferentes aspectos y realizaciones de la divulgación pueden combinarse entre sí, a menos que se indique lo contrario.

Breve descripción de las figuras

Las funciones y ventajas anteriores y otras resultarán evidentes a partir de la siguiente descripción detallada leída junto con los dibujos adjuntos que representan realizaciones. En los dibujos, los números de referencia similares se refieren a elementos similares.

La Figura 1 es un dibujo esquemático que muestra una turbina eólica que incluye un controlador según una realización.

La Figura 2 es un dibujo esquemático que muestra componentes funcionales de un controlador según una realización.

La Figura 3 es un dibujo esquemático que muestra componentes funcionales de un controlador.

La Figura 4 es un dibujo esquemático que muestra un controlador y componentes controlados.

La Figura 5 es un diagrama de flujo que ilustra un método para operar una turbina eólica.

La Figura 6 es un diagrama de flujo que ilustra un método para determinar un conjunto óptimo de estados de activación de funciones de control de la turbina eólica.

Descripción detallada

A continuación, se describirán en detalle las realizaciones con referencia a los dibujos adjuntos. Debe entenderse que la siguiente descripción de las realizaciones se proporciona solo con fines ilustrativos, y no debe tomarse en un sentido limitante. Cabe señalar que los dibujos deben considerarse como representaciones esquemáticas solamente, y los elementos en los dibujos no están necesariamente a escala entre sí. Más bien, la representación de los diversos elementos se elige de tal manera que su función y el propósito general resulten evidentes para un experto en la técnica. Como se utiliza en la presente memoria, las formas singulares “ un” , “ una” y “ el/la” pretenden incluir también las formas plurales, a menos que el contexto indique claramente lo contrario. Los términos “ que comprende” , “ que tiene” , “ que incluye” y “ que contiene” , deben interpretarse como términos abiertos (es decir, que significan “ que incluye, pero no se limita a” ), a menos que se indique lo contrario.

La Figura 1 muestra esquemáticamente una turbina eólica 100 que incluye un rotor 101 con palas 102 de rotor. Una góndola 103 de la turbina eólica 100 está montada en una torre 104 de la turbina eólica, y es giratoria por medio de un accionamiento de guiñada (no mostrado). La turbina eólica 100 incluye, además, una caja 105 de cambios, un generador 106 y un convertidor 107. En funcionamiento, la energía eólica se convierte en energía mecánica rotacional mediante las palas 102 del rotor, en donde la rotación del rotor 101 hace girar el generador 106, que convierte la energía mecánica en energía eléctrica. Por medio del convertidor 107, la energía eléctrica se puede convertir en la frecuencia de CA deseada, permitiendo una operación de la turbina eólica 100 con velocidad variable. Debe quedar claro que la turbina eólica 100 puede tener una configuración diferente a la que se muestra en la Figura 1. Por ejemplo, puede ser una turbina de accionamiento directo que no incluya una caja 105 de cambios. Puede emplear, además, una solución de convertidor completo o puede emplear un generador de inducción de doble alimentación (DFIG, por sus siglas en inglés), en donde el convertidor 107 está acoplado al rotor de dicho generador. La turbina eólica 100 puede comprender, además, un transformador (no mostrado), que puede ubicarse, por ejemplo, en una base de la torre 104.

Además, se proporciona un controlador 10 que puede implementarse total o parcialmente como controlador de turbina eólica, como se muestra en el ejemplo de la Figura 1. Dicho controlador de turbina eólica controla componentes de la turbina eólica 100. Por ejemplo, puede controlar el ángulo de guiñada de la góndola 103 y el ángulo de inclinación de las palas 102. Puede controlar, además, componentes eléctricos, tales como el convertidor 107 y/o el generador 106. El controlador 10 puede configurarse, además, para apagar la turbina eólica 100 en determinadas condiciones, y para poner en marcha la turbina eólica 100.

El controlador 10 puede implementar una o una combinación de varias de las siguientes funciones de control. El controlador 10 puede implementar, por ejemplo, una función de control de paso ante fuertes vientos (HWRT). Las turbinas eólicas convencionales pueden programarse para apagarse si durante un intervalo de tiempo de diez minutos la velocidad media del viento supera los 25 m/s. Cuando se activa el elemento de control HWRT, la turbina eólica no se apaga bajo tales condiciones predefinidas, pero emplea una reducción en base a la carga en la potencia de salida por encima de una cierta velocidad del viento. Por ejemplo, si la velocidad del viento supera los 23 m/s durante un determinado período de tiempo, la velocidad de rotación del rotor y la salida de potencia de la turbina eólica se reducen gradualmente. Por ejemplo, el ángulo de inclinación de las palas 102 del rotor puede modificarse de modo que se convierta menos energía eólica. El HWRT realiza, en consecuencia, una reducción en base a la carga de la potencia de salida de la turbina eólica en condiciones de viento predeterminadas.

Una función de control adicional implementada por el controlador 10 puede ser un elemento de control de sistema de control adaptativo (ACS). Si existen turbulencias relativamente fuertes en el aire que incidan sobre la turbina eólica, puede producirse una sobrecarga del sistema de energía eólica y también una fatiga excesiva de material. Los sistemas de control convencionales pueden apagar la turbina eólica para evitar tales condiciones de sobrecarga. Al emplear la función de control ACS, se detectan turbulencias en la turbina eólica. Si se detectan turbulencias por encima de un determinado umbral, el controlador reduce la potencia de salida de la turbina eólica. De este modo, se puede reducir la carga de fatiga en la turbina eólica. Si las turbulencias en el flujo de aire se reducen de nuevo, la potencia de salida se puede aumentar de nuevo al valor anterior. El controlador 10 puede implementar, por ejemplo, un controlador a Cs que utilice un modelo de carga para determinar la aparición de turbulencias respectivas que puedan causar una sobrecarga de la turbina eólica. Por lo tanto, la función de control ACS impide efectivamente el apagado de la turbina eólica en tales situaciones, reduciendo la potencia de salida de la turbina eólica si se detectan en la turbina eólica turbulencias por encima de dicho umbral. Por lo tanto, la función de control de ACS puede basarse en velocidades de viento medidas respectivas y un modelo de carga respectivo. La función ACS es particularmente útil en parques eólicos donde una población densa de turbinas eólicas pueda aumentar las turbulencias en el flujo de aire.

Una función de control adicional que puede implementar el controlador 10 es una función de control de refuerzo de potencia (PB). La función de control de refuerzo de potencia aumenta la producción de energía de la turbina eólica al aumentar un límite de potencia en condiciones predeterminadas. La turbina eólica puede funcionar, por ejemplo, en un límite de potencia de salida, pero la operación puede producirse por debajo del límite de carga para cargas estructurales de la turbina eólica. La función PB aumenta en tales situaciones la velocidad de rotación del rotor, proporcional al aumento de la potencia de salida. La producción neta de potencia puede aumentarse hasta un 5 % mediante dicha medida.

Una función de control adicional que puede implementarse mediante el controlador 10 es una función de control de control de carga de turbina (TLC, por su siglas en inglés). El controlador 10 puede implementar un sistema de control de carga de turbina que monitorice continuamente la carga estructural en la turbina eólica. Si las cargas medidas exceden por valores de funcionamiento normales, el controlador puede regular automáticamente la operación de la turbina eólica para llevar las cargas a la envolvente de diseño. Por ejemplo, puede reducir la velocidad de rotación del rotor mediante una inclinación respectiva de las palas del rotor.

Una función de control adicional que puede implementar el controlador 10 es una función de control de kit de actualización de curvas de potencia (PCUK). Después del despliegue, las actualizaciones de hardware pueden instalarse en la turbina eólica, por ejemplo, mejoras aerodinámicas a las palas, tales como aletas montadas en el borde de salida de la raíz de la pala para aumentar la elevación, o aletas con bordes dentados montados en el borde de salida de la punta de la pala para mejorar la elevación al extender la cuerda de pala. La función de control PCUK modifica el control de la turbina eólica para tener en cuenta tales modificaciones de hardware y mejorar la producción de energía, por ejemplo, ajustando el control de paso.

Debe quedar claro que la turbina eólica 100 y el controlador 10 pueden implementar funciones de control adicionales que puedan utilizarse para adaptar el funcionamiento de la turbina eólica 100 a las condiciones predominantes. Tales funciones de control pueden utilizarse para aumentar la producción de energía por parte de la turbina eólica, para reducir la carga de fatiga en componentes de la turbina eólica, para implementar medidas de seguridad, y similares. Las funciones de control dentro del significado de la presente divulgación son funciones de control que tienen un impacto en la vida útil y/o en la producción de energía de la turbina eólica 100, y que son funciones dedicadas que pueden activarse o desactivarse por el controlador 10. El controlador 10 puede controlar, en consecuencia, la turbina eólica 100 para operar con una o más de las funciones de control mencionadas anteriormente encendidas o apagadas. Por lo tanto, la turbina eólica 100 funciona generalmente con una determinada combinación de estas funciones de control activas. Debe quedar claro que la turbina eólica 100 puede no implementar todas las funciones de control citadas anteriormente, sino que puede que implemente solo algunas de ellas. Cualquier combinación de dos o más de las funciones de control citadas anteriormente puede implementarse por el controlador 10 y la turbina eólica 100. Un impacto en la vida útil o en la producción de energía de la turbina eólica significa que la activación de la función de control respectiva cambie la vida útil restante y/o cambie la producción de energía (producción anual, o producción durante la vida útil restante) por la turbina eólica.

Convencionalmente, no se considera el impacto general que la activación o desactivación de tales funciones de control tiene sobre el rendimiento y el riesgo de fallo de la turbina eólica. Una función estructural de una turbina eólica puede evaluarse mediante inspección física, y puede determinarse si una función de control específica se ha de encender o apagar. No se considera el riesgo general real de fallo de la turbina eólica y, en particular, el impacto de la combinación de funciones de control. Además, esto es un proceso manual en sistemas convencionales.

El controlador 10 se configura para determinar una combinación óptima de estados de activación de las funciones de control disponibles que logren un objetivo de optimización. En particular, el usuario solo necesita determinar la cantidad (tipo de parámetro de optimización) que desearía optimizar, y el controlador 10 determina automáticamente los parámetros de control para lograr un control respectivo, en particular los estados de activación de las funciones de control que logren la optimización deseada. Si el usuario selecciona, por ejemplo, la vida útil restante de la turbina eólica como el tipo de parámetro de optimización, en donde la maximización del mismo sea un objetivo de optimización asociado, entonces el controlador 10 determina automáticamente una combinación de estados de activación de las funciones de control que maximicen la vida útil de la turbina eólica. Asimismo, si el tipo de parámetro de optimización es la producción de energía, y el objetivo de optimización es la maximización del mismo, el controlador 10 determina una combinación de estados de activación que proporcionen una producción de energía máxima desde la turbina eólica 10 y controlen la turbina eólica 10 en consecuencia, en particular mediante la activación/desactivación de las respectivas funciones de control según la combinación determinada.

La Figura 2 es un diagrama funcional del controlador 10, que ilustra diferentes funciones implementadas por el controlador 10 y diferentes datos utilizados por el controlador 10. El controlador 10 implementa en particular una unidad 15 de gestión de turbina eólica que realiza la determinación de la combinación óptima de estados de activación de las funciones de control y, por lo tanto, una estrategia 80 de control óptima. Para determinar la vida útil restante de la turbina eólica, el controlador 10 puede emplear tanto una evaluación de fatiga proporcionada por una unidad 20 de evaluación de fatiga, como datos estadísticos 24 en las tasas de fallo de las respectivas turbinas eólicas. Las tasas de fallo comprendidas en los datos estadísticos 24 pueden derivarse, por ejemplo, de los datos estadísticos respectivos de una flota total de turbinas eólicas del mismo modelo, o para el mismo componente de las respectivas turbinas eólicas. Se puede utilizar un modelo estadístico para obtener las respectivas tasas de fallo. Los datos estadísticos 24 pueden proporcionarse en una memoria del controlador 10, o el controlador 10 puede obtener los datos estadísticos 24 a través de una conexión de datos, tal como una conexión de red a un servidor, o desde un soporte de datos que un operador pueda, por ejemplo, acoplar al controlador 10. Al emplear los datos estadísticos 24, la información sobre el comportamiento general y los fallos del respectivo modelo o componente de turbina eólica puede procesarse y emplearse en la estimación de vida útil restante.

La evaluación de fatiga (unidad 20) emplea un modelo 21, que es en particular y un modelo aeroelástico y/o de control. Preferiblemente, se emplea al menos un modelo aeroelástico. El modelo 21 de la turbina eólica puede ser, por ejemplo, un modelo BHawC. Además, se obtienen datos 22 de la turbina eólica, y se emplea en la evaluación de fatiga. Los datos 22 de la turbina eólica pueden incluir datos de diferentes fuentes de datos en la turbina eólica o de sensores asociados, tales como sensores de viento, acelerómetros, sensores de densidad del aire, sensores de temperatura, y otros datos relevantes para el funcionamiento y, en particular, para la carga de la turbina eólica 100; puede incluir, además, datos internos a la turbina eólica, tales como velocidad del rotor, par de torsión, y similares. Los datos 21 de la turbina eólica comprenden datos de sensores de la turbina recogidos por el controlador 10 o conocidos por el controlador 10. La información acerca del funcionamiento de la turbina eólica 100 específica puede así obtenerse y procesarse.

El modelo 21 se utiliza junto con los datos de la turbina eólica 22 para evaluar el estado actual de daños estructurales por fatiga de los componentes de la turbina eólica. En particular, se puede evaluar para diferentes componentes estructurales de la turbina eólica cuál es su carga de fatiga y cuál su vida útil restante. Por ejemplo, para un componente que tenga un tipo particular de material, se puede realizar un determinado número de ciclos de carga durante la vida útil de este componente estructural. La carga de este componente se calcula utilizando el modelo 21 de dinámica estructural de la turbina eólica con las condiciones ambientales y la carga medida en los datos 22 como entrada. Los tiempos de vida restantes estimados para los componentes estructurales pueden formar la base para determinar la vida útil restante de la turbina eólica 100. La unidad 20 realiza una evaluación de fatiga respectiva.

La unidad 15 de gestión de turbina eólica estima la vida útil restante de la turbina eólica 100 en base a la evaluación de fatiga realizada por la unidad 20 y los datos estadísticos 24. Por ejemplo, la unidad 15 de gestión puede combinar una estimación de vida útil restante que se base en la evaluación 20 de fatiga y una estimación de vida útil restante que se base en los datos estadísticos 24 para el tipo y modelo respectivos de turbina eólica, ponderando los diferentes valores para obtener una estimación global de vida útil restante. Los pesos pueden ser mayores para la evaluación 20 de fatiga, ya que refleja el estado real de la turbina eólica. Como ejemplo, la evaluación 20 de fatiga puede contribuir al 60 % y los datos estadísticos 24 pueden contribuir al 40 % a una estimación de vida útil restante total, pero se pueden concebir otras formas de combinar las estimaciones. Los pesos pueden seleccionarse en base al modelo empleado, y pueden preestablecerse por un fabricante de turbina eólica. Pueden ajustarse dependiendo de la experiencia con el respectivo modelo de turbina eólica, p. ej., por el fabricante o un operador.

En base a las curvas de control conocidas para la turbina eólica y las condiciones de viento promedio del año, la unidad 15 de gestión de la turbina eólica estima, además, la producción de energía de la turbina eólica durante un año (producción de energía anual, AEP, por sus siglas en inglés), o durante la vida útil restante de la turbina eólica.

Una interfaz 60 de usuario se acopla, además, al controlador 10. A través de la interfaz 60 de usuario, un operador puede seleccionar un tipo de parámetro de optimización según el cual deba optimizarse el funcionamiento de la turbina eólica. Dicho parámetro de optimización puede asociarse a un objetivo de optimización, o el operador también puede ingresar un objetivo de optimización a través de la interfaz 60 de usuario. Además, el controlador 10 puede recibir información adicional en forma de parámetros externos 70 que sean relevantes para el funcionamiento de la turbina eólica, y que puedan formar la base para operar la turbina eólica. Como ejemplo, dichos parámetros externos pueden incluir datos relacionados con la demanda de energía, por ejemplo, de una red eléctrica a la que se conecte la turbina eólica, lo que indica cuándo la demanda de energía eléctrica es alta o baja. Los parámetros de optimización y objetivos ilustrativos incluyen la maximización de la producción de energía (p. ej., la producción de energía anual o la producción de energía a lo largo de la vida útil restante); maximización de la vida útil restante; minimización de la carga de fatiga; maximizar la demanda de energía; y maximizar la producción de energía útil, p. ej., priorizando la producción de energía cuando la demanda de energía de la red sea alta, y priorizar la vida útil cuando la demanda de energía sea baja (que puede determinarse por los respectivos umbrales de demanda de energía).

La unidad 15 de gestión de la turbina eólica realiza entonces un método de optimización, un ejemplo de los cuales se describe más adelante con respecto a la Figura 6, para determinar qué funciones de control proporcionadas por el controlador 10 deben activarse a fin de cumplir mejor el objetivo de optimización, es decir, determina una combinación de estados de activación para las funciones de control disponibles. Según la combinación óptima resultante de los estados de activación 80, el controlador 10 controla entonces la turbina eólica 100. En particular, según la combinación determinada, el controlador 10 activa las respectivas funciones de control durante el funcionamiento de la turbina eólica 100. La turbina eólica incluye el sistema 110 de monitorización de estado, que puede incluir sensores que monitoricen la condición de los componentes de turbina eólica respectivos para determinar la vida útil restante. La información del sistema 110 de monitorización de estado puede proporcionarse como retroalimentación y utilizarse en los datos 22 de turbina, y puede utilizarse en particular para confirmar el impacto deseado en la vida útil de la turbina eólica de la estrategia 80 de control respectiva. Si no se logra como se anticipó el cambio en la vida útil restante para una operación con la combinación óptima de estados de activación, la estrategia 80 de control puede revisarse por la unidad 15, teniendo en cuenta el impacto de vida útil determinado por el sistema 110 de monitorización de estado. Debe quedar claro que el impacto sobre la fatiga de los componentes de turbina eólica, generalmente es observable solo después de tiempos prolongados de operación de turbina eólica (meses o años), mientras que los eventos a corto plazo son menos propensos a afectar a la evaluación de fatiga.

La Figura 3 muestra con más detalle cómo el controlador 10 determina la estrategia 80 de control óptima en forma de combinación óptima de estados de activación de las funciones de control. En la Figura 5 se ilustra un diagrama de flujo que muestra un método respectivo. A través de la interfaz 60 de usuario, el controlador 10 recibe una selección de usuario del tipo de parámetro de optimización (etapa 501) asociado a un objetivo de optimización respectivo, tal como la maximización de la vida útil, la maximización de la producción de energía, o maximizar el suministro de energía útil (etapa 502). Otros objetivos de optimización son un cambio predeterminado en la vida útil restante o en la producción de energía, p. ej., un aumento del 5 %, 10 %, o similar. El controlador 10 obtiene entonces los datos estadísticos sobre las tasas de fallo para el modelo de turbina eólica respectivo (etapa 503), en donde los datos estadísticos 24 pueden almacenarse en una memoria del controlador 10 o pueden obtenerse a través de un enlace de datos. El controlador 10 obtiene, además, los datos 22 de la turbina en la etapa 504, y utiliza el modelo 21 aeroelástico y de control para realizar una evaluación de fatiga en base a estos datos (etapa 505; unidad 20 de evaluación de fatiga). La unidad 25 de estimación de vida útil restante estima entonces una vida útil restante de la turbina eólica en base a los datos estadísticos 24 y la evaluación 20 de fatiga (etapa 506). Como se mencionó anteriormente, la evaluación de fatiga y los datos estadísticos pueden, por ejemplo, combinarse mediante la ponderación de estimaciones de tiempo de vida determinadas respectivamente.

La unidad 30 de estimación de producción de energía estima, además, la producción de energía de referencia de la turbina eólica por año (AEP) o por la vida útil restante (etapa 507). El controlador 10 tiene, además, datos disponibles 41 que indican el impacto de las funciones de control disponibles en la vida útil, y los datos 42 indican el impacto de las funciones de control disponibles en la producción de energía. Dichos datos pueden indicar, por ejemplo, que una función A de control tiene un impacto predeterminado de 3 años en la vida útil y -3 % en la producción de energía anual (AEP). Otra función B de control puede tener, por ejemplo, un impacto predeterminado de -6 años en la vida útil y 4 % en la AEP. Estos son valores de impacto predeterminados que pueden no reflejar el impacto real que las funciones de control tengan en la turbina eólica individual, en particular cuando se combinen diferentes funciones de control.

La unidad 50 de optimización de estrategia ahora realiza un método de optimización que incluye una o más etapas de optimización (etapa 508 en la Figura 5), que determina una combinación óptima de estados de activación que cumplan con el objetivo de optimización para el parámetro de optimización seleccionado por el usuario, es decir, determina cuáles de las funciones de control disponibles deben activarse a fin de lograr el objetivo de optimización.

Un ejemplo de tal método de optimización se muestra en el diagrama de flujo de la Figura 6. En la etapa 601, se selecciona una combinación de estados de activación de las funciones de control disponibles en base al impacto predeterminado de estas funciones de control en la vida útil y en el rendimiento (producción de energía) en base a los datos 41 y 42 y al objetivo de optimización. Por ejemplo, si el usuario selecciona la maximización de la vida útil como parámetro de optimización y objetivo, la unidad 50 de optimización seleccionará el estado activo para las funciones de control que aumenten la vida útil de la turbina eólica, por ejemplo, la función A indicada anteriormente, en donde la función B se establece como inactiva en la combinación de estados de activación. En las etapas 602 y 603, la vida útil restante “ real” y la producción de energía de la turbina eólica se estiman como se indicó anteriormente considerando las funciones de control que están activadas según la selección en la etapa 601, es decir, con una función A activada. Esto puede realizarse por las unidades 25 y 30 en base<al modelo 21 (que se ajusta según las funciones activadas), y los datos>22<y 24. Como ejemplo, la función de control activada>puede reducir la carga en un componente estructural en la evaluación 20 de fatiga, pero puede resultar en una reducción en la producción de energía al estimar el rendimiento de turbina eólica por la unidad 30. Utilizando las estimaciones adaptadas, el parámetro de optimización se estima en la etapa 604, que es la vida útil total restante en el presente ejemplo. Se prefiere que al menos la vida útil restante y la producción de energía anual o restante de la turbina eólica se estimen en la etapa 604. De nuevo, debe quedar claro que se pueden elegir otros parámetros de optimización, tales como una maximización del suministro de energía total que tenga en cuenta tanto la vida útil restante en la que se pueda entregar energía, como la producción anual de energía.

En la etapa 605, se evalúan una o más condiciones límite. Por ejemplo, la vida útil restante estimada y/o la producción de energía estimada se comparan con los umbrales respectivos, por ejemplo, para determinar si el cambio en la cantidad respectiva excede un umbral respectivo. Como ejemplo, puede establecerse un umbral en el que la activación de las funciones de control no conllevaría una reducción de la AEP superior al 5 %. Si la maximización de la AEP es el objetivo de optimización, entonces un umbral adecuado puede ser que la activación de las funciones de control no deberían resultar en una disminución de la vida útil restante superior a 5 años. Dichos umbrales pueden ser umbrales preestablecidos o pueden definirse por el operador utilizando la interfaz 60 de usuario, o por un fabricante de turbinas eólicas.

En la etapa 606, se determina si se alcanza el objetivo de optimización y si se cumplen las condiciones límite, es decir, si el valor de la vida útil restante o de la producción de energía está dentro del umbral respectivo. Como ejemplo, además de la función A de control mencionada anteriormente, puede estar disponible una función de control adicional, que generalmente aumentaría la vida útil restante de la turbina eólica. Sin embargo, debido a la interacción entre ambas funciones de control, puede no lograrse el aumento deseado de la vida útil, y las funciones de control pueden parcialmente anularse a sí mismas. Por consiguiente, para tal combinación, puede no alcanzarse el objetivo de optimización. El objetivo de optimización puede definirse, por ejemplo, como un aumento predefinido en la vida útil, o un aumento predefinido en la producción de energía. Asimismo, la combinación determinada de estados de activación puede conducir a un cambio en la vida útil restante o en la producción de energía, que exceda un umbral respectivo, es decir, una reducción demasiado grande en la vida útil restante o una reducción demasiado grande en la producción de energía (condición límite no cumplida).

Por consiguiente, si no se alcanza el objetivo de optimización o si no se cumple la condición límite, se selecciona una combinación diferente de estados de activación en la etapa 601, en donde la selección puede basarse nuevamente en los datos 41, 42 disponibles. De lo contrario, la combinación respectiva de estados de activación determinados en la etapa 601, se toma en la etapa 607 como la combinación óptima de estados de activación. Esta combinación óptima de estados de activación (estrategia óptima 80) viene dada por la unidad 50 de optimización de estrategia, y es utilizada por el controlador 10 para controlar la turbina eólica 100.

Por ejemplo, una función B adicional de control tiene un impacto en la vida útil de -6 años y un impacto en la producción de energía de la AEP del 4 %, y el objetivo de optimización es una maximización de la producción de energía. La función B puede seleccionarse como activa en la etapa 601 por la unidad 50 de optimización de estrategia. Sin embargo, puede determinarse mediante la evaluación en las etapas 602 a 604 y la comparación en la etapa 605, que la reducción en la vida útil sea demasiado alta, y el método puede volver en la etapa 606 a la etapa 601, para seleccionar una combinación de funciones distinta, por ejemplo, agregando una función de control que mejore la vida útil de la turbina eólica, y aún así tenga solo un ligero impacto negativo en la producción de energía. Debe quedar claro que la interacción entre estas funciones de control no se conoce por adelantado, y se estima de forma real en las etapas 602 a 604 al realizar, entre otros, un uso del modelo 21 para determinar, de este modo, la estrategia de control óptima para alcanzar el objetivo de optimización.

Debe quedar claro que el método de optimización descrito anteriormente realizado en la etapa 508 de la Figura 5, es solo un ejemplo, y que también pueden emplearse otros métodos de optimización. Como ejemplo, se puede emplear un algoritmo de búsqueda que realice una búsqueda a través de todos o un subconjunto de posibles combinaciones de estados de activación, para encontrar la combinación que cumpla mejor con el objetivo de optimización y que cumpla las condiciones límite. A continuación, se alcanza el objetivo de optimización en la etapa 606 si el algoritmo de búsqueda encuentra una condición de parada, tal como llegar a una combinación que cumpla con el objetivo de optimización. Otro ejemplo es que el método de optimización realiza las etapas 601 a 605 de optimización para todas las combinaciones posibles de estados de activación, y luego selecciona la combinación de estados de activación para los cuales se cumplen las condiciones límite al tiempo que el parámetro de optimización cumple mejor con el objetivo de optimización. Por lo tanto, se alcanza el objetivo de optimización en la etapa 606, después de que se hayan probado todas las combinaciones posibles de estados de activaciones.

En el método de la Figura 5, las etapas 506 y 507 de estimación y las etapas anteriores respectivas, se pueden realizar como parte del método 508 de optimización, y no se pueden realizar adicionalmente y por adelantado. Asimismo, las unidades 25 y 30 pueden formar parte de la unidad 50 de optimización de estrategia.

La Figura 4 ilustra una implementación ilustrativa del controlador 10. El controlador 10 incluye un procesador 11 y una memoria 12. El procesador 11 puede ser cualquier tipo de procesador, tal como un microprocesador, un circuito integrado de aplicación específica, un procesador de señales digitales, o similares. La memoria 12 puede incluir memoria volátil y no volátil, en particular RAM, ROM, memoria FLASH, unidades de disco duro, y similares. El controlador 10 incluye interfaces de entrada y salida para recibir datos y para transmitir datos de control y comandos de control a componentes de la turbina eólica. Dicha comunicación puede realizarse inalámbricamente o a través de cables respectivos, tal como un bus de control o similar. El controlador puede incluir la interfaz 60 de usuario (p. ej., que incluya una pantalla y un dispositivo de entrada) a través de la cual se puede recibir la entrada de usuario de un operador de la turbina eólica. El controlador 10 recibe, además, los datos estadísticos 24, los parámetros externos 70 y los datos del sistema 110 de monitorización de estado, así como de otros sensores de la turbina eólica. Según la estrategia de control determinada, es decir, la combinación óptima de estados de activación de las funciones de control, el controlador 10 proporciona señales de control para controlar los componentes mecánicos 91 y los componentes eléctricos 92 de la turbina eólica. Como ejemplo, el controlador 10 puede ajustar el ángulo de paso de las palas de la turbina eólica, puede controlar el ángulo de guiñada, puede controlar un sistema de frenado, o similares. En el aspecto eléctrico, el controlador 10 puede controlar, por ejemplo, el convertidor 107 de la turbina eólica y/o el generador 106, para controlar el par aplicado al rotor 101, para controlar, de ese modo, la velocidad de rotación y la carga mecánica. Puede emplearse e implementarse mediante el controlador 10 cualquier método de control conocido de la turbina eólica 100.

Debe quedar claro que las diferentes funciones y realizaciones descritas en la presente memoria pueden combinarse y todas pueden implementarse por el controlador 10. El controlador 10 puede implementarse completamente o parcialmente mediante un controlador de la turbina eólica o un controlador del parque eólico. Cuando se implemente como controlador de la turbina eólica, que es la implementación preferida, el controlador puede, dentro de la turbina eólica, determinar la estrategia de control óptima para la turbina eólica respectiva, dependiendo del objetivo de optimización, y puede controlar la turbina eólica en consecuencia. Por otro lado, cuando se implemente como controlador del parque eólico, el controlador puede evaluar los parámetros de funcionamiento respectivos individualmente para cada una de las diferentes turbinas eólicas del parque eólico, y luego puede determinar una estrategia de control óptima individualmente para cada turbina eólica del parque eólico. Entonces, puede proporcionar parámetros de control respectivos a los controladores individuales de la turbina eólica, tales como los puntos de ajuste de par, los puntos de ajuste de velocidad de rotación, y similares, o puede ordenar a los controladores de la turbina eólica individuales, encender o apagar las funciones de control respectivas según la estrategia 80 de control determinada para la turbina eólica respectiva. A continuación, el operador puede ingresar el parámetro/objetivo de optimización para el parque eólico, de manera que todas las turbinas eólicas puedan controlarse según tal objetivo. Debe quedar claro que, en otras implementaciones, el controlador 10 se implementa parcialmente mediante dicho controlador de turbina eólica y por dicho controlador de parque eólico, y las funciones pueden distribuirse entre los controladores, por ejemplo, al recibir la entrada de usuario en el controlador de parque eólico, y determinando la estrategia de control óptima en los controladores individuales de turbina eólica. Otras implementaciones son ciertamente concebibles.

Las realizaciones descritas anteriormente permiten, en consecuencia, una optimización del funcionamiento de la turbina eólica, que se realice automáticamente y que solo requiera que el usuario introduzca el objetivo de optimización. El operador puede especificar, por ejemplo, una estrategia de vida útil máxima, y el controlador selecciona automáticamente una combinación de funciones de control que den la vida útil máxima para la turbina eólica, al tiempo que se consideren las condiciones límite respectivas para otros parámetros operativos (que son diferentes del parámetro de optimización). De manera similar, el operador puede seleccionar un objetivo de rendimiento máximo y el controlador puede determinar una combinación de funciones de control que proporcionen una producción de energía máxima de la turbina eólica. La producción de energía anual o la producción de energía a lo largo de la vida útil restante de la turbina eólica, pueden maximizarse, por ejemplo. Además, considerando tanto la evaluación de fatiga como los datos estadísticos en la estimación de vida útil, se logra una estimación muy precisa de la vida útil restante. Si bien se describen realizaciones específicas en la presente memoria, pueden realizarse diversos cambios y modificaciones sin apartarse del alcance de la divulgación.

Claims

REIVINDICACIONES

i.Un método para operar una turbina eólica (100) utilizando un controlador (10), en donde el controlador (10) se configura para activar o desactivar cada una de las dos o más funciones de control particulares de la turbina eólica (100), cambiando cada función de control la función operativa de la turbina eólica (100), y teniendo un impacto en al menos una de la vida útil y la producción de energía de la turbina eólica (100), en donde el método comprende:

determinar un tipo de parámetro de optimización y un objetivo de optimización para el parámetro de optimización, en donde el parámetro de optimización se relaciona con al menos una de (a) la vida útil de la turbina eólica (100), (b) la producción de energía de la turbina eólica (100) y (c) la satisfacción de demanda de energía para una demanda de energía de una red eléctrica a la que esté conectada la turbina eólica (100);

realizar una o más etapas de optimización, en donde cada etapa de optimización se realiza para una combinación diferente de estados de activación de las dos o más funciones de control, en donde cada etapa de optimización incluye:

seleccionar una combinación de estados de activación de dichas dos o más funciones de control;

estimar el parámetro de optimización, incluyendo dicha estimación al menos la estimación de la vida útil restante si el parámetro de optimización está relacionado con la vida útil de la turbina eólica, e incluyendo dicha estimación al menos la estimación de la producción de energía de la turbina eólica (100) si el parámetro de optimización está relacionado con la producción de energía de la turbina eólica o con la satisfacción de demanda de energía, en donde la estimación considera el impacto de las funciones de control activadas sobre la etapa de optimización;

en base al parámetro de optimización estimado, determinar si se debe realizar una etapa de optimización adicional;

en donde el método comprende:

en base a dichas una o más etapas de optimización, determinar la combinación de estados de activación de las dos o más funciones de control para las cuales el parámetro de optimización estimado cumple con el objetivo de optimización como combinación óptima de estados de activación, determinándose automáticamente por el controlador la combinación óptima de estados de activación, y

activar las funciones de control de la turbina eólica (100) según la combinación óptima determinada de los estados de activación, y operar la turbina eólica (100) con las funciones de control activadas.
2. El método según la reivindicación 1, en donde el tipo de parámetro de optimización se selecciona de al menos dos tipos de posibles parámetros de optimización, que incluyen al menos dos de: producción de energía, vida útil restante, y producción de energía útil, en donde la producción de energía útil está asociada a un objetivo de optimización de maximizar la producción de energía cuando una demanda de energía de la red esté por encima de un umbral, y maximizar la vida útil restante cuando una demanda de energía de la red esté por debajo de un umbral, en donde determinar el tipo de parámetro de optimización comprende preferiblemente recibir una entrada de usuario para seleccionar el tipo de parámetro de optimización de los al menos dos tipos de posibles parámetros de optimización.
3. El método según las reivindicaciones 1 o 2, en donde la selección de la combinación de estados de activación de las dos o más funciones de control se basa en un impacto predefinido de las dos o más funciones de control en la vida útil restante y/o en la producción de energía de la turbina eólica.
4. El método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde determinar si se va a realizar una etapa de optimización adicional comprende evaluar una o más condiciones límite, en donde evaluar una condición límite comprende preferiblemente determinar si el cambio en la vida útil restante y/o en la producción de energía de la turbina eólica causada por la activación de las funciones de control según la combinación respectiva de estados de activación, excede un umbral respectivo, y/o determinar si la vida útil restante total excede un umbral de período de tiempo predeterminado.
5. El método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde realizar una o más etapas de optimización incluye realizar un algoritmo de búsqueda o algoritmo de optimización, para encontrar la combinación de estados de activación que dan como resultado un parámetro de optimización que cumple mejor el objetivo de optimización, en donde la combinación de estados de activación encontrados por dicho algoritmo se selecciona como la combinación óptima de estados de activación.
6.El método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde las dos o más funciones de control comprenden al menos dos o todas las funciones de control seleccionadas del grupo que comprende:

una función de control de paso ante fuertes vientos, HWRT, que realiza una reducción, en base a la carga, de la potencia de salida de la turbina eólica (100) en condiciones de viento predeterminadas; un función de control de control adaptativo, ACS, que reduce la potencia de salida de la turbina eólica si se determinan turbulencias por encima de un umbral en la turbina eólica (100);

una función de control de refuerzo de potencia, PB, que aumenta la potencia de salida de la turbina eólica (100), al aumentar el límite de potencia de la turbina eólica en condiciones de viento predeterminadas;

una función de control del kit de actualización de curvas de potencia, PCUK, que modifica una función de control del controlador (10), en particular el control de ángulo de inclinación, dependiendo de las modificaciones de hardware instaladas en la turbina eólica (100), en particular en las palas (102) del rotor; y

una función de disminución de picos que cambia la curva operativa utilizando el controlador (10) para operar la turbina eólica (100), determinando la curva operativa ajustes de turbina eólica, en particular la velocidad del rotor y paso, dependiendo de la velocidad del viento.
7. El método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde estimar el parámetro de optimización incluye al menos estimar la vida útil restante, en donde la estimación de la vida útil restante incluye estimar una tasa de fallo para la turbina eólica en base a datos estadísticos (24) para la turbina eólica (100) y/o una flota de turbinas eólicas, y realizar una evaluación (20) de fatiga para la turbina eólica (100) en base a mediciones realizadas por sensores (110) de la turbina eólica (100) y/o mediciones de emplazamiento.
8. El método según la reivindicación 7, en donde realizar la evaluación (20) de fatiga incluye la provisión de un modelo aeroelástico (21) de la turbina eólica (100) y evaluar la carga de fatiga de los componentes (101, 102, 103, 104) de la turbina eólica (100) en base al modelo aeroelástico y los datos de la turbina eólica recibidos de dichas mediciones.
9. El método según la reivindicación 8, en donde la realización de la evaluación (20) de fatiga incluye ajustar el modelo aeroelástico (21) de la turbina eólica (100) en base a las funciones de control activadas según la combinación de estados de activación asociados a la etapa de optimización respectiva.
10. El método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde en la primera etapa de optimización, la selección de la combinación de estados de activación se basa en un impacto predeterminado de las dos o más funciones de control en la vida útil restante y/o en la producción de energía de la turbina eólica (100), en donde la estimación del parámetro de optimización realiza una estimación en base al modelo de vida útil restante y/o de producción de energía considerando las funciones de control que se activan según la combinación seleccionada de estados de activación, en donde una etapa de optimización posterior selecciona una combinación diferente de estados de activación en base a dicho impacto predeterminado, en donde dicha combinación diferente corresponde a al menos uno de activar una función de control adicional, desactivar una de las funciones de control activadas en la etapa de optimización anterior, o una función de control activada sustituirla por una función de control activada diferente.
11. El método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde estimar la vida útil restante de la turbina eólica (100) incluye estimar la vida útil restante para componentes estructurales o mecánicos predeterminados (101, 102, 103, 104) de la turbina eólica, en donde la vida útil restante más baja estimada de dichos componentes estructurales o mecánicos (101, 102, 103, 104) determina la vida útil restante de la turbina eólica (100).
12. Un controlador para controlar el funcionamiento de una turbina eólica, en donde el controlador (10) se configura para activar o desactivar cada una de las dos o más funciones de control particulares de la turbina eólica (100), cambiando cada función de control la función operativa de la turbina eólica, y teniendo un impacto en la vida útil y/o en la producción de energía de la turbina eólica (100),

en donde el controlador (10) comprende un procesador (11) de datos y una memoria (12) acoplada al procesador (11) de datos, almacenando la memoria (12) instrucciones de control que cuando las ejecuta el procesador (11) de datos, realizan el método de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, y

en particular, en donde el controlador (10) se implementa mediante un controlador de turbina eólica de la turbina eólica (100), mediante un controlador de parque eólico acoplado a la turbina eólica (100), o mediante una combinación de dicho controlador de turbina eólica y controlador de parque eólico.
13. Un programa informático para controlar el funcionamiento de una turbina eólica (100), en donde el programa informático comprende instrucciones de control que, cuando las ejecuta un procesador (11) de datos de un controlador (10) que controla la turbina eólica (100), hacen que el procesador (11) de datos realice el método de una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 11.
14. Una turbina eólica (100) que comprende un rotor (101), que tiene palas (102) de rotor, una góndola (103), que puede girar montada en una torre (104) de la turbina eólica, un generador (106), para generar energía eléctrica, y un controlador según la reivindicación 12.
15. Un método para generar energía eléctrica, que comprende las siguientes etapas:

operar una turbina eólica (100) según la reivindicación 14, según el método de cualquiera de las reivindicaciones anteriores 1 a 11;

convertir energía eólica en energía mecánica rotacional mediante las palas (102) del rotor; hacer girar el generador (106) mediante la rotación del rotor (101); y

convertir la energía mecánica rotacional en energía eléctrica.