ES2963166T3 - Método de determinación de la velocidad del viento en el plano del rotor de un aerogenerador - Google Patents

Método de determinación de la velocidad del viento en el plano del rotor de un aerogenerador Download PDF

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Olivier Lepreux
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Abstract

La presente invención se refiere a un método para determinar la velocidad del viento en el plano de un rotor (PR) de un aerogenerador (1), mediante mediciones (MES2) de la velocidad de rotación del rotor, las palas angulares y la potencia. generado. El método según la invención implementa un modelo de turbina eólica (MOD) que se construye a partir de mediciones (LID) de la velocidad del viento y mediante agrupación de mediciones (GRO) y regresiones (REG). (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Método de determinación de la velocidad del viento en el plano del rotor de un aerogenerador
Campo técnico
La presente invención hace referencia al campo de las energías renovables y, más concretamente, a la medición del recurso eólico de los aerogeneradores, el viento, con fines de predicción del viento, control (orientación, regulación del par y de la velocidad) y/o diagnóstico y/o monitorización del aerogenerador.
Un aerogenerador permite transformar la energía cinética del viento en energía eléctrica o mecánica. Para la conversión del viento, consta de los siguientes componentes:
• un mástil que permite colocar un rotor a una altura suficiente para permitir su movimiento (necesario para los aerogeneradores de eje horizontal) o colocar este rotor a una altura que le permita ser impulsado por un viento más fuerte y regular a que nivel del suelo . El mástil puede albergar generalmente algunos de los componentes eléctricos y electrónicos (modulador, control, multiplicador, generador, etc.) ;
• una góndola montada en la parte superior del mástil, que alberga los componentes mecánicos, neumáticos y algunos eléctricos y electrónicos necesarios para el funcionamiento del aerogenerador. La góndola puede girar para orientar el rotor en la dirección correcta;
• un rotor, fijado a la góndola, que comprende varias palas (normalmente tres) y el morro del aerogenerador. El rotor es impulsado por la energía eólica, y está conectado mediante un eje mecánico directa o indirectamente (a través de un sistema de caja de velocidades y eje mecánico) a una máquina eléctrica (generador eléctrico), o a cualquier otro tipo de máquina de conversión, que convierte la energía captada en energía eléctrica o en cualquier otro tipo de energía. El rotor puede estar equipado con sistemas de control, como por ejemplo palas de ángulo variable o frenos aerodinámicos;
• eventualmente una transmisión, que consiste en dos ejes (el eje mecánico del rotor y el eje mecánico de la máquina de conversión) conectados por una transmisión (caja de velocidades), formando de este modo una cadena cinemática entre el eje mecánico del rotor y el eje mecánico de la máquina de conversión.
Desde principios de los años 90, la energía eólica ha conocido un renovado interés, sobre todo en la Unión Europea, donde la tasa de crecimiento anual ronda el 20 %. Este crecimiento se atribuye al potencial inherente de producción de electricidad sin emisiones de carbono. Con el fin de apoyar este crecimiento, el rendimiento de los aerogeneradores debe seguir mejorando. La perspectiva de un aumento de producción de energía eólica requiere el desarrollo de herramientas de producción eficientes y de herramientas de control avanzadas para mejorar las eficiencias de las máquinas. Los aerogeneradores están diseñados para producir electricidad lo más barata posible. En consecuencia, los aerogeneradores se suelen construir para alcanzar su máxima rendimiento a una velocidad del viento de unos 12 m/s. No es necesario diseñar aerogeneradores que maximicen su rendimiento a velocidades de viento superiores, ya que éstas se producen con poca frecuencia. A velocidades del viento superiores a 12 m/s, es necesario perder parte de la energía extra contenida en el viento con el fin de evitar daños en el aerogenerador. Por ello, todos los aerogeneradores se diseñan con un sistema de regulación de la potencia.
Para esta regulación de la potencia se diseñan controladores para aerogeneradores de velocidad variable. Los objetivos de los controladores son maximizar la potencia eléctrica recuperada, minimizar las fluctuaciones de velocidad del rotor y minimizar la fatiga y los momentos extremos en la estructura (palas, mástil y plataforma).
Técnica anterior
Para optimizar el control, es importante conocer la velocidad del viento en el rotor del aerogenerador. Para ello se han desarrollado diferentes técnicas.
La primera técnica consiste en utilizar un anemómetro para estimar una velocidad del viento en un punto dado, pero esta tecnología imprecisa no permite medir todo un campo de viento ni conocer las componentes tridimensionales de la velocidad del viento.
Una segunda técnica consiste en utilizar un detector LiDAR (acrónimo de la expresión en lengua inglesa "light detection and ranging" que se puede traducir por teledetección mediante láser). El LiDAR es una tecnología de teledetección o medición óptica basada en el análisis de las propiedades de un haz devuelto a su emisor. Este método se utiliza, en particular, para determinar la distancia a un objeto por medio de un láser pulsado. A diferencia del radar, que se basa en un principio similar, el detector LiDAR utiliza luz visible o infrarroja en lugar de ondas de radio. La distancia a un objeto o superficie se obtiene midiendo el retardo entre el pulso y la detección de la señal reflejada.
En el ámbito de los aerogeneradores, el detector LiDAR se ha anunciado como esencial para el buen funcionamiento de los grandes aerogeneradores, sobre todo a medida que aumentan de tamaño y potencia (actualmente 5 MW, pronto 12 MW en alta mar). Este detector permite medir el viento en remoto, lo que hace posible, en un primer momento, calibrar los aerogeneradores para que puedan suministrar máxima potencia máxima (optimización de la curva de potencia). Para esta etapa de calibración, el detector se puede colocar en el suelo y orientarse verticalmente (perfilador), lo que permite medir la velocidad y la dirección del viento, así como la pendiente del viento en función de las altitudes. Se trata de una aplicación especialmente crítica, ya que permite conocer el recurso productor de energía. Esto es importante para los proyectos de aerogeneradores, ya que determina la fiabilidad financiera del proyecto. Una segunda aplicación es la colocación de este detector en la góndola del aerogenerador, para medir el campo de viento delante del aerogenerador estando orientado casi horizontal. A priori, la medición del campo de viento delante del aerogenerador permite conocer con antelación las turbulencias que encontrará el aerogenerador unos instantes después. Sin embargo, las técnicas actuales de control y supervisión de un aerogenerador no permiten tener en cuenta una medición realizada por un detector LiDAR estimando con precisión la velocidad del viento a nivel del rotor, es decir, en el plano del rotor. Una aplicación de este tipo se describe en particular en la solicitud de patente FR 3013777 (US 2015145253).
Sin embargo, el detector LiDAR es un detector caro. Además, como el desarrollo de un detector LiDAR de este tipo es relativamente reciente, sigue siendo difícil saber, mediante la transformación de las mediciones brutas del detector LiDAR, cómo explotar las características del campo de viento, como por ejemplo la velocidad del viento, la dirección del viento, la cizalladura del viento, la turbulencia, el factor de inducción, etc. Por lo tanto, un detector LiDAR de este tipo requiere una implementación compleja para determinar la velocidad del viento en el plano del rotor. Por esta razón, existe la necesidad de determinar la velocidad del viento en el plano del rotor de una manera barata, fiable y directamente utilizable, por ejemplo para el control y/o diagnóstico del aerogenerador.
Los documentos WO2017/211367, US2012/078518, US2015/097373 y FR2996266 también forman parte del estado de la técnica.
Resumen de la invención
El objetivo de la presente invención es determinar la velocidad del viento en el plano del rotor en tiempo real, de forma económica, sin instrumentación específica y de manera fiable. Para ello, la presente invención hace referencia a un método para determinar la velocidad del viento en el plano del rotor de un aerogenerador, por medio de medidas de la velocidad de rotación del rotor, el ángulo de las palas y la potencia generada. El método de acuerdo con la invención lleva a cabo un modelo del aerogenerador que se construye a partir de medidas de la velocidad del viento, y por medio de la agrupación de las medidas, y regresiones. De este modo, una vez construido el modelo del aerogenerador, este modelo se puede aplicar en tiempo real, de manera fiable y sin instrumentación específica, para determinar la velocidad del viento en el plano del rotor a partir de medidas de la velocidad del rotor, el ángulo de las palas y la potencia eléctrica generada.
La invención hace referencia a un método de determinación de una velocidad del viento en el plano de un rotor de un aerogenerador, en el que se llevan a cabo las siguientes etapas:
a. Se construye un modelo de aerogenerador que relaciona la velocidad de rotación de dicho rotor de dicho aerogenerador, el ángulo de inclinación de las palas de dicho aerogenerador y la potencia generada por una máquina de conversión del aerogenerador con la velocidad del viento en el plano del rotor de dicho aerogenerador por medio de las siguientes etapas:
i. Se mide simultáneamente la velocidad del viento en el plano del rotor de dicho aerogenerador, así como la velocidad de rotación de dicho rotor, el ángulo de inclinación de las palas y la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador;
ii. Dichas mediciones simultáneas de la velocidad del viento en el plano del rotor de dicho aerogenerador así como la velocidad de rotación de dicho rotor, del ángulo de inclinación de las palas y de la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador se clasifican en al menos dos clases de condiciones de funcionamiento del aerogenerador;
iii. Para cada clase, se determina una regresión entre las mediciones de la velocidad del viento en el plano del rotor de dicho aerogenerador, así como la velocidad de rotación de dicho rotor, el ángulo de inclinación de las palas y la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador, mediante un método de descomposición en funciones básicas, y mediante un método que permite establecer una relación entre estas funciones básicas y la velocidad del viento en el plano del rotor, preferiblemente por medio de un método de regresión por proceso de Gauss y mediante un método de regresión por mínimos cuadrados;
iv. Dicho modelo de dicho aerogenerador se construye por medio de dichas regresiones determinadas para cada clase;
b. la velocidad de rotación de dicho rotor, el ángulo de inclinación de las palas y la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador se miden en tiempo real; y
c. La velocidad del viento en el plano de dicho rotor de dicho aerogenerador se determina en tiempo real por medio de dichas mediciones en tiempo real de la velocidad de rotación de dicho rotor, el ángulo de inclinación de las palas y la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador y dicho modelo de aerogenerador.
De acuerdo con una forma de realización, dichas medidas de la velocidad del viento, de la velocidad de rotación de dicho rotor, del ángulo de inclinación de las palas y de la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador se clasifican en al menos dos clases de condiciones de funcionamiento del aerogenerador por medio de un método de clasificación, en particular por medio de un algoritmo k-means, preferiblemente por medio de un algoritmo k-means +.
Ventajosamente, el número de clases oscila entre 3 y 10, preferiblemente entre 4 y 7.
De acuerdo con una implementación, la velocidad del viento en el plano del rotor se mide a partir de las mediciones de un detector LiDAR.
De acuerdo con un aspecto, la velocidad del viento en el plano de dicho rotor de dicho aerogenerador se determina en tiempo real determinando la distancia euclidiana entre dichas medidas en tiempo real de la velocidad de rotación de dicho rotor, el ángulo de etapa de las palas y la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador y el centro de cada clase, y dicho modelo del aerogenerador se aplica mediante una combinación ponderada de dichas regresiones de cada clase, siendo la ponderación dependiente de dicha distancia euclidiana.
De acuerdo con una opción de realización, la velocidad del viento en el plano de dicho rotor de dicho aerogenerador se predice para al menos una etapa temporal, a partir de dicho modelo de aerogenerador y de dichas medidas en tiempo real de la velocidad de rotación de dicho rotor, del ángulo de inclinación de las palas y de la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador.
La invención también hace referencia a un método de control de un aerogenerador. Para este método, se llevan a cabo las siguientes etapas:
a. se determina dicha velocidad del viento en dicho plano del rotor del aerogenerador por medio del método de acuerdo con una de las características anteriores;
b. se controla dicho aerogenerador en función de dicha velocidad del viento en dicho plano del rotor de dicho aerogenerador.
Además, la invención hace referencia a un producto de programa informático que comprende instrucciones de código dispuestas para llevar a cabo las etapas de un método de acuerdo con una de las características precedentes, cuando el programa se ejecuta en una unidad de control y/o de diagnóstico de dicho aerogenerador.
Además, la invención hace referencia a un aerogenerador que comprende medios para medir la velocidad de rotación de dicho rotor, medios para medir el ángulo de inclinación de las palas del aerogenerador, medios para medir la potencia generada por la máquina de conversión de dicho aerogenerador, y medios para determinar la velocidad del viento en el plano del rotor del aerogenerador aptos para llevar a cabo el método de acuerdo con una de las características anteriores.
En una forma de realización, el aerogenerador incluye un sistema de adquisición de datos y control en tiempo real que comprende dichos medios para medir la velocidad de rotación de dicho rotor, dichos medios para medir el ángulo de inclinación de las palas del aerogenerador, y dichos medios para medir la potencia generada por la máquina de conversión de dicho aerogenerador.
Otras características y ventajas del método y del sistema de acuerdo con la invención se pondrán de manifiesto con la lectura de la siguiente descripción de ejemplos no restrictivos de formas de realización, con referencia a las figuras adjuntas que se describen a continuación.
Lista de figuras
La figura 1 muestra un aerogenerador de acuerdo con una forma de realización de la invención.
La figura 2 ilustra las etapas del método de acuerdo con una forma de realización de la invención.
La figura 3 muestra curvas de la velocidad del viento efectiva en el plano del rotor, incluyendo una curva de referencia y tres curvas obtenidas por el método de acuerdo con tres formas de realización de la invención para un ejemplo de aplicación.
Descripción de las formas de realización
La presente invención hace referencia a un método para determinar en tiempo real la velocidad del viento en el plano del rotor de un aerogenerador, por ejemplo la velocidad del viento efectiva en el plano del rotor de un aerogenerador. La figura 1 muestra, esquemáticamente y sin limitaciones, un aerogenerador 1 de eje horizontal para el método de acuerdo con una forma de realización de la invención. Convencionalmente, un aerogenerador 1 permite convertir la energía cinética del viento en energía eléctrica o mecánica. Para la conversión del viento, consta de los siguientes componentes:
• un mástil 4 que permite colocar un rotor (no representado) a una altura suficiente para permitir su movimiento (necesario para los aerogeneradores de eje horizontal) o colocar este rotor a una altura que le permita ser impulsado por un viento más fuerte y regular a que nivel del suelo 6. El mástil 4 puede albergar generalmente algunos de los componentes eléctricos y electrónicos (modulador, control, multiplicador, generador, etc. ;
• una góndola 3 montada en la parte superior del mástil 4, que aloja los componentes mecánicos, neumáticos y ciertos componentes eléctricos y electrónicos (no mostrados) necesarios para el funcionamiento de la máquina de conversión. La góndola 3 se puede girar para orientar el rotor en la dirección correcta;
• el rotor, fijado a la góndola, que comprende varias palas 7 (normalmente tres) y el morro del aerogenerador. El rotor es impulsado por la energía eólica, y está conectado mediante un eje mecánico directa o indirectamente (a través de un sistema de caja de velocidades y eje mecánico) a una máquina eléctrica (generador eléctrico, etc.) o a cualquier otra máquina de conversión (por ejemplo, hidráulica o neumática) que convierta la energía captada en energía eléctrica o en cualquier otra energía (por ejemplo, hidráulica o neumática). El rotor puede estar equipado con sistemas de control, como por ejemplo palas de ángulo variable o frenos aerodinámicos;
• eventualmente una transmisión (no representada), constituida por dos ejes (eje mecánico del rotor y eje mecánico de la máquina de conversión) conectados entre sí, formando de este modo una cadena cinemática entre el eje mecánico del rotor y el eje mecánico de la máquina de conversión.
La figura muestra también los ejes x, y y z. El punto de referencia de este sistema de referencia es el centro del rotor. La dirección x es la dirección longitudinal, correspondiente a la dirección del eje del rotor, aguas arriba del aerogenerador. La dirección y, perpendicular a la dirección x, es la dirección lateral situada en un plano horizontal (las direcciones x, y forman un plano horizontal). La dirección z es la dirección vertical (que corresponde, en esencia, a la dirección del mástil 4) apuntando hacia arriba, siendo el eje z perpendicular a los ejes x e y. El plano del rotor está indicado por el rectángulo en líneas discontinuas PR, y está definido por las direcciones y, z para un valor de x cero. De acuerdo con la invención, el método de determinación de la velocidad del viento comprende las siguientes etapas:
1/ Construcción de un modelo de aerogenerador
2/ Medidas
3/ Determinación de la velocidad del viento
Las etapas 2 y 3 se realizan en tiempo real, mientras que la etapa 1, de construcción del modelo de aerogenerador, se realiza previamente, una sola vez. Estas etapas se pueden llevar a cabo automáticamente por medios informáticos, en particular por un controlador de aerogenerador, que incluye al menos una memoria y medios de cálculo. Estas etapas se describen detalladamente a continuación.
La primera etapa de la construcción del modelo de aerogenerador se lleva a cabo por medio de subetapas, de tal manera que el método de determinación de la velocidad del viento comprende las siguientes etapas:
1/ Construcción de un modelo de aerogenerador
a/ Mediciones simultáneas
b/ Clasificación por agrupaciones
c/ Regresiones
d/ Construcción del modelo de aerogenerador
2/ Medidas
3/ Determinación de la velocidad del viento
La figura 2 ilustra, de forma esquemática y no restrictiva, las etapas del método de acuerdo con una forma de realización de la invención. En primer lugar, se construye CON un modelo del aerogenerador MOD. Para ello, se adquieren medidas simultáneas LID y MES1 respectivamente de la velocidad del viento vmes y de la velocidad de rotación del rotor w, del ángulo de inclinación de las palas p y de la potencia generada Pg por la máquina de conversión del aerogenerador. A partir de estas mediciones simultáneas, dichas mediciones se clasifican en agrupaciones GRO. Para cada agrupación, se determina una regresión REG entre las medidas para construir el modelo del aerogenerador MOD. Acto seguido, en tiempo real tpr, cuando el aerogenerador está en uso, se adquieren medidas MES2 únicamente de la velocidad de rotación del rotor w, del ángulo de inclinación de las palas p y de la potencia generada Pg por la máquina de conversión del aerogenerador. El modelo construido MOD se aplica a estas mediciones para determinar, en tiempo real, la velocidad del viento v en el plano del rotor.
En una forma de realización, la presente invención se puede llevar a cabo para determinar la velocidad actual del viento (esto puede se denominar filtrado).
Alternativamente, la presente invención se puede llevar a cabo para predecir la velocidad del viento para al menos una etapa temporal futura (esto se puede denominar predicción).
11 Construcción de un modelo de aerogenerador
En esta etapa se construye un modelo de aerogenerador. Un modelo de aerogenerador es un modelo que relaciona la velocidad de rotación del rotor, el ángulo de inclinación de las palas del aerogenerador, la potencia generada por una máquina de conversión del aerogenerador con la velocidad del viento en el plano del rotor del aerogenerador. De acuerdo con la invención, esta etapa se lleva a cabo una sóla vez, inicialmente durante una campaña de generación del modelo. A continuación, en tiempo real, cuando el aerogenerador está en uso, se mantiene el modelo de aerogenerador construido, y sólo se llevan a cabo las etapas 2 y 3. Este modelo de aerogenerador se puede ver como una cartografía (del inglés "map") del aerogenerador.
Para esta etapa se llevan a cabo las siguientes subetapas:
a/ Mediciones simultáneas
En esta subetapa, se mide la velocidad del viento en el plano del rotor al mismo tiempo que la velocidad de rotación del rotor, el ángulo de inclinación de las palas del aerogenerador y la potencia generada por una máquina de conversión del aerogenerador (es decir, la potencia generada por el aerogenerador). Todas estas mediciones permiten generar el modelo de aerogenerador. Cabe señalar que la velocidad del viento sólo se mide en esta etapa de construcción, ya que esta medición no se lleva a cabo en tiempo real. De este modo, en tiempo real, el método de acuerdo con la invención no requiere ninguna instrumentación específica. Esta medición de la velocidad del viento permite construir un modelo de aerogenerador representativo, es decir, que permite sustituir al detector de velocidad del viento.
De acuerdo con una forma de realización de la invención, la velocidad del viento en el plano del rotor se puede medir por medio de un detector colocado en el aerogenerador, por ejemplo, un detector LiDAR. Para esta forma de realización de la invención, se puede llevar a cabo un método de reconstrucción de la velocidad del viento, tal como se describe en particular en las solicitudes de patente FR3068139 (US 2020/0124026), FR3088971 (US 2020/0166650).
Alternativamente, la velocidad del viento en el plano del rotor se puede medir por cualquier otro medio, por ejemplo, por medio de un anemómetro o un detector equivalente.
De acuerdo con una implementación de la invención, es posible medir la velocidad de rotación del rotor, el ángulo de inclinación de las palas del aerogenerador, la potencia generada por una máquina de conversión del aerogenerador obtenida a partir de un sistema de control de supervisión y adquisición de datos (SCADA) en tiempo real. Un sistema de control y de adquisición de datos (SCADA) (del inglés: "Supervisory Control And Data Acquisition") es un sistema de gestión remota a gran escala que permite procesar un gran número de mediciones remotas en tiempo real y controlar en remoto instalaciones técnicas. Se trata de una tecnología industrial en el campo de la instrumentación, cuyas implementaciones se pueden considerar estructuras de instrumentación que incluyen una capa de tipo middleware. Preferiblemente, todas las mediciones se pueden obtener a partir del sistema SCADA, lo que facilita la implementación del método sin instrumentación especial. Además, el sistema SCADA puede permitir que se tenga en cuenta al menos otra medición para que la determinación de la velocidad del viento en el plano del rotor sea más precisa. Se puede tratar de temperaturas, datos eléctricos, vibraciones, etc. Las temperaturas pueden proporcionar información sobre las pérdidas mecánicas reales y, por tanto, se pueden utilizar para perfeccionar el modelo de aerogenerador. La acelerometría, combinada con un conocimiento suficientemente detallado y preciso de los modos y vibraciones de la estructura, se puede utilizar para estimar el estado del viento y las turbulencias que afectan al aerogenerador.
Alternativamente, al menos una de las mediciones puede ser obtenida por un detector dedicado. Para esta forma de realización:
• se puede utilizar un detector de rotación angular del rotor para medir la velocidad de rotación del rotor, y/o
• se puede utilizar un detector de ángulo de las palas para medir el ángulo de inclinación de las palas, y/o
• para medir la potencia generada por la máquina de conversión, se puede utilizar un detector de tensión conocido y controlado, y un detector de intensidad para medir la corriente suministrada por el generador.
En esta etapa, las mediciones también se pueden memorizar, en particular para la implementación en la que se utilizan las mediciones anteriores (descritas más adelante en el subetapa c).
b/ Clasificación por agrupaciones
En esta subetapa, todas las mediciones de la subetapa 1/a (velocidad del viento en el plano del rotor y velocidad de rotación del rotor, potencia generada y ángulo de inclinación de las palas) se clasifican en al menos dos clases, también denominadas agrupaciones (en inglés "clusters") de condiciones de funcionamiento del aerogenerador. Se puede hablar de subetapa de "clasificación" o "partición de datos". En otras palabras, todas las mediciones se clasifican en varias agrupaciones, cada agrupación reúne mediciones del detector de velocidad del viento y mediciones del aerogenerador (velocidad del rotor, ángulo de inclinación de las palas, potencia generada) que corresponden a condiciones de funcionamiento del aerogenerador similares.
De acuerdo con una forma de realización de la invención, las mediciones de ambos tipos se pueden clasificar automáticamente por medio de un algoritmo k-means, preferiblemente un algoritmo k-means +. Dicho algoritmo se describe en particular en el documento: "D. Arthur and S. Vassilvitskii, "k-means++: The Advantages of Careful Seeding", Stanford InfoLab, Informe técnico 2006-13, junio de 2006. [En línea]. Disponible: http://ilpubs.stanford.edu:8090/778/ ".
Como alternativa, se puede utilizar cualquier otro algoritmo de clasificación automática, por ejemplo, un algoritmo de ''clustering'' jerárquico, o un algoritmo DBSCAN (del inglés: "density-based spatial clustering of applications with noise") que se puede traducir por agrupación espacial de aplicaciones con ruido basada en la densidad), etc.
De acuerdo con una implementación de la invención, el número de agrupaciones puede estar comprendido entre 3 y 10, preferiblemente entre 4 y 7, y puede ser de 5, por ejemplo. Estos rangos de valores permiten diferenciar claramente las condiciones de funcionamiento del aerogenerador, limitando al mismo tiempo la complejidad de la construcción del modelo de aerogenerador, que podría resultar de un gran número de agrupaciones.
c/ Regresiones
Durante esta subetapa, para cada agrupación determinada en la subetapa anterior, se determina una regresión entre las medidas simultáneas de la subetapa a (velocidad del viento en el plano del rotor, velocidad de rotación del rotor, ángulo de inclinación de las palas y potencia generada) mediante un método de descomposición en funciones básicas y mediante un método que permita establecer una relación entre estas funciones básicas y la velocidad del viento en el plano del rotor. Ventajosamente, se pueden llevar a cabo un método de regresión por proceso gaussiano y un método de regresión por mínimos cuadrados. Estos métodos de regresión permiten relacionar las medidas asociadas al aerogenerador (velocidad del rotor, ángulo de inclinación de las palas, potencia generada) con la velocidad del viento. El método de regresión por proceso gaussiano es una regresión no paramétrica que permite seleccionar las funciones básicas para la descomposición. Esta regresión de proceso gaussiano es flexible y no presenta el problema del sobreaprendizaje (demasiadas variables y un modelo demasiado complejo). El método de regresión por mínimos cuadrados es una regresión paramétrica sencilla de llevar a cabo, que establece una relación entre las funciones básicas y la velocidad del viento en el plano del rotor. Alternativamente, se puede llevar a cabo cualquier otro método de regresión que permita establecer una relación entre estas funciones básicas y la velocidad del viento en el plano del rotor.
Preferiblemente, la regresión puede tener en cuenta mediciones anteriores, preferiblemente, la regresión puede tener en cuenta un número de etapas temporales anteriores con el fin de promover la precisión de la determinación de la velocidad del viento. Para ello, se puede relacionar un número r de las últimas mediciones de la velocidad del rotor, el ángulo de inclinación de las palas, y la potencia generada por la máquina de conversión con la velocidad del viento en el plano del rotor. Por ejemplo, si tomamos un historial de r = 30 etapas temporales anteriores, tendremos 90 mediciones (entradas) vinculadas a la velocidad del viento en el plano del rotor en la etapa temporal actual, o para al menos una etapa temporal futura.
A continuación, se describe un ejemplo de forma de realización no restrictivo de esta subetapa:
Sea wt la velocidad angular del rotor en el tiempo t, pt la potencia generada en el tiempo t, Pt el ángulo de inclinación de las palas en el tiempo t, vt la velocidad del viento en el tiempo t. El objetivo es determinar y, dado xt-h, suponiendo yt=vt y
Donde r y h son enteros elegidos de tal manera que r >h >0, y observamos
De este modo, las mediciones recogidas entre t-r y t-h se utilizan para estimar la velocidad del viento en el momento t. Se utiliza la misma notación para el ángulo de inclinación de las palas y para la potencia generada. Si se utiliza el filtrado (una determinación de la velocidad actual del viento), se define h = 0, mientras que si se utiliza una predicción de la velocidad del viento, se define h > 0, por ejemplo h = 1 o h = 2.
En cada agrupación, aplicamos un método de regresión por procesos gaussianos GPR (del inglés "Gaussian Process Regression"). Para ello, definimos un núcleo (del inglés "kernel") k que codifica la información a priori sobre la función latente que relaciona las entradas con la salida:
a y b son valores del tiempo t, idénticos o diferentes. En estas fórmulas, el punto y el apóstrofo corresponden al mismo argumento para las k. Por ejemplo, para kp el punto corresponde apa-ra-hy el apóstrofo apb-r.b-h.De este modo, los hiperparámetros (ruido y varianza) del núcleo en la ecuación anterior Ii, ..., I5, 01, 02, y 03. Las ideas en las que se basa este núcleo son:
1) las contribuciones lineales (es decir, las de la forma (■)TL/(-')) tienen en cuenta el hecho de que se espera que la velocidad del viento sea mayor cuando el aerogenerador produce más energía y cuando la velocidad del rotor es más rápida;
2) las contribuciones no lineales tienen en cuenta la dinámica más compleja del aerogenerador;
3) las matrices Li son las presentadas en las ecuaciones anteriores con el fin de obtener ponderaciones más bajas para los componentes de entrada que contienen información más detallada en el pasado, conservando al mismo tiempo un número reducido de hiperparámetros a seleccionar.
Utilizamos la función media m = 0, de forma que obtenemos todas las características de la función latente que debe capturar el núcleo.
Una vez determinados los hiperparámetros del núcleo para cada agrupación, la siguiente etapa es ejecutar la regresión. Para ello, se pueden seleccionar N pares de medidas (xi-h, yi) de cada agrupación como datos de generación. La selección de N pares de mediciones permite acelerar la construcción del modelo de aerogenerador en comparación con una forma de realización en la que se consideran todas las mediciones. Cabe señalar que, normalmente, para cada punto considerado en tiempo real x*, podríamos encontrar una estimación definida por: y* =k(x*, X)Kyyy siendo X la matriz construida a partir de los N datos de generación yKy = k(X, X)+ o2 *Icon k(X,X) una matriz de tal manera que su valor en la posición (i, j) es k(xi, xj), o xi et xj son las líneas i y j de X, 02 es la varianza del ruido e I es la matriz identidad
Sin embargo, en una aplicación real, el algoritmo estimay*en tiempo real, y el tiempo de cálculo dek(x*,X)está dimensionado por el tamaño N de los datos de generación. En efecto, cuanto mayor sea N, mayor será el tiempo de cálculo. Además, una gran cantidad de datos de generación permite formar un modelo de aerogenerador preciso que relacione los datos medidos con la velocidad del viento.
Para resolver este problema, podemos llevar a cabo el método propuesto en el documento: "J. Mayer, A. Basarur, M. Petrova, F. Sordon, A. Zea, and U. D. Hanebeck, "Position and Speed Estimation of PMSMs Using Gaussian Processes," in 21st IFAC World Congress, 2020 " que utiliza la siguiente aproximación:
Determinándoseacomo la solución de un problema de mínimos cuadrados regularizados:
X,K„
Xse obtiene suprimiendo una serie de filas d e .......se obtiene suprimiendo las filas correspondientes de Ky, p>0 es un coeficiente de regularización, M es el número de filas de la matrizx .Cabe señalar que « sólo depende de los datos de generación,
por lo que podemos almacenar este valor y acto seguido calcular para cada nuevo punto en tiempo real. La supresión de las líneas X y Ky permite limitar el número de cálculos, manteniendo al mismo tiempo una buena representatividad, gracias en particular a las agrupaciones determinadas.
De este modo, la regresión llevada a cabo determina los parámetros a e t* para cada agrupación, que acto seguido son utilizados por el modelo de aerogenerador en tiempo real.
d/ Construcción del modelo de aerogenerador
En esta subetapa, el modelo de aerogenerador se construye por medio de las regresiones determinadas para cada agrupación.
De este modo, el conjunto de las regresiones de cada agrupación permite determinar un modelo de aerogenerador.
2/ Medidas
Durante esta etapa, medimos, en tiempo real:
• La velocidad de rotación del rotor,
• El ángulo de inclinación de las palas, y
• La potencia generada por la máquina de conversión (en otras palabras, la potencia generada por el aerogenerador).
Estas mediciones se pueden realizar preferiblemente del mismo modo que las mediciones simultáneas de la subetapa 1/a.
En esta etapa, las mediciones también se pueden memorizar, sobre todo para la implementación en la que se utilizan mediciones anteriores.
De acuerdo con una forma de realización de la invención, al menos una de las mediciones se puede obtener a partir de un sistema de control y adquisición de datos (SCADA) en tiempo real. Un sistema de control y de adquisición de datos (SCADA) (del inglés: "Supervisory Control And Data Acquisition") es un sistema de gestión remota a gran escala que permite procesar un gran número de mediciones remotas en tiempo real y controlar en remoto instalaciones técnicas. Se trata de una tecnología industrial en el campo de la instrumentación, cuyas implementaciones se pueden considerar estructuras de instrumentación que incluyen una capa de tipo middleware. Preferiblemente, todas las mediciones se pueden obtener a partir del sistema SCADA, lo que facilita la implementación del método sin instrumentación especial. Además, el sistema SCADA puede permitir que se tenga en cuenta al menos otra medición para que la determinación de la velocidad del viento en el plano del rotor sea más precisa. Se puede tratar de temperaturas, datos eléctricos, vibraciones, etc. Las temperaturas pueden proporcionar información sobre las pérdidas mecánicas reales y, por tanto, se pueden utilizar para perfeccionar el modelo de aerogenerador. La acelerometría, combinada con un conocimiento suficientemente detallado y preciso de los modos y vibraciones de la estructura, se puede utilizar para estimar el estado del viento y las turbulencias que afectan al aerogenerador.
Alternativamente, al menos una de las mediciones puede ser obtenida por un detector dedicado. Para esta forma de realización:
• se puede utilizar un detector de rotación angular del rotor para medir la velocidad de rotación del rotor, y/o
• se puede utilizar un detector de ángulo de las palas para medir el ángulo de inclinación de las palas, y/o
• para medir la potencia generada por la máquina de conversión, se puede utilizar un detector de tensión conocido y controlado, y un detector de intensidad para medir la corriente suministrada por el generador.
3/ Determinación de la velocidad del viento
En esta etapa, se determina la velocidad del viento en el plano del rotor en tiempo real por medio de las mediciones tomadas en la etapa 2 y del modelo construido en la etapa 1. De este modo, la velocidad del viento se determina con precisión.
En una forma de realización de la invención, se puede determinar la velocidad actual del viento.
Alternativamente, la velocidad del viento se puede predecir para al menos una etapa temporal futura. Por ejemplo, la velocidad del viento se puede predecir para una etapa temporal futura o para dos etapas temporales futuras.
Ventajosamente, las mediciones de la etapa 2 se pueden asociar con al menos una agrupación determinada en la subetapa 1/b, y la regresión determinada para esta agrupación se aplica a las mediciones. De este modo, se aplica una regresión que corresponde a las mismas condiciones de funcionamiento del aerogenerador.
De acuerdo con una implementación de la invención, la velocidad del viento en el plano del rotor del aerogenerador se puede determinar en tiempo real determinando la distancia euclidiana entre las mediciones en tiempo real de la etapa 2 y los centros de las agrupaciones del modelo construidas en el subetapa 1/b. A continuación, el modelo del aerogenerador se puede aplicar por medio de una combinación ponderada de las regresiones de cada agrupación. La ponderación llevada a cabo en esta combinación ponderada puede depender de la distancia euclidiana determinada. De este modo, las medidas de la etapa 2 se asocian con al menos una agrupación, que corresponde a las mismas condiciones de funcionamiento del aerogenerador, permitiendo la determinación de la distancia euclidiana determinar la agrupación o agrupaciones más próximas, por tanto, las que tienen las mismas condiciones de funcionamiento del aerogenerador.
La invención se puede llevar a cabo por medio de las siguientes etapas:
Sea C el número de agrupaciones del modelo de aerogenerador. Sean, y 1,* ...,ye,*los valores determinados de la velocidad del viento para cada agrupación (de 1 a C). Además, observamos ci el centro de la agrupación i, este centro se define a partir de las mediciones asociadas durante el subetapa 1/b.
Estos valores se pueden combinar por medio de una combinación ponderada definida por:
Conyfinal,* la velocidad del viento determinada, y wi la ponderación de la agrupación i, esta ponderación refleja la relevancia de cada estimación en relación con las demás.
La ponderación se puede calcular en función de la distancia euclidiana entre las mediciones consideradas x* (para las que se determina la velocidad del viento) y la agrupación considerada. De este modo, la ponderación se puede escribir como:
N es un parámetro libre a predeterminar, con n > 0, cuanto mayor sea el valor de n, menos se tienen en cuenta las contribuciones de las agrupaciones alejadas de las mediciones consideradas.
El caso extremo corresponde al caso en que wi = 1 para la agrupación cuyo centro está más próximo a las medidas consideradas x*, y 0 para las demás, es decir:
La presente invención también hace referencia a un método de control de al menos un aerogenerador. Para este método, se pueden llevar a cabo las siguientes etapas:
• la velocidad del viento en el plano del rotor del aerogenerador se determina por medio del método de determinación de la velocidad del viento de acuerdo con cualquiera de las variantes o combinaciones de variantes descritas anteriormente; y
• el aerogenerador se controla en función de la velocidad del viento en el plano del rotor del aerogenerador.
La predicción precisa y en tiempo real de la velocidad del viento en el plano del rotor del aerogenerador permite un control adaptado del aerogenerador de manera que se minimicen los efectos sobre la estructura del aerogenerador y se maximice la potencia recuperada. En efecto, por medio de este control, se pueden adaptar los equipos del aerogenerador para que éste se encuentre en la configuración óptima para ese viento.
De acuerdo con una implementación de la invención, el ángulo de inclinación de las palas y/o el par de recuperación eléctrica del aerogenerador y/o la orientación de la góndola se pueden controlar en función de la velocidad y la dirección del viento. Preferiblemente, se puede controlar el ángulo de inclinación individual de las palas. Se pueden utilizar otros tipos de dispositivos de control. El control de la inclinación de las palas permite optimizar la recuperación de energía en función del viento incidente en las palas y minimizar la fatiga de la estructura.
De acuerdo con una forma de realización de la invención, el ángulo de inclinación de las palas y/o el par de recuperación eléctrica se pueden determinar por medio de cartografías del aerogenerador en función de la velocidad del viento en el rotor. Por ejemplo, se puede aplicar el método de control descrito en la solicitud de patente FR 2976630 A1 (US 2012-0321463).
La presente invención también hace referencia a un método para monitorizar y/o diagnosticar al menos un aerogenerador. Para este método, se pueden llevar a cabo las siguientes etapas:
• la velocidad del viento en el plano del rotor del aerogenerador se determina por medio del método de determinación de la velocidad del viento de acuerdo con cualquiera de las variantes o combinaciones de variantes descritas anteriormente; y
• el funcionamiento del aerogenerador se controla y/o diagnostica en función de la velocidad del viento en el plano del rotor.
La supervisión y/o el diagnóstico pueden corresponder, por ejemplo, a la tensión mecánica experimentada por la estructura del aerogenerador en función de la velocidad del viento en el plano del rotor del aerogenerador.
Además, la invención hace referencia a un producto de programa informático, que comprende instrucciones de código dispuestas para llevar a cabo las etapas de uno de los procesos descritos anteriormente (método de determinación de la dirección del viento, método de control, método de diagnóstico). El programa se ejecuta en una unidad de control y/o diagnóstico del aerogenerador.
La invención también hace referencia a un aerogenerador, en particular un aerogenerador en alta mar (offshore) o terrestre (onshore). El aerogenerador se equipa con medios para medir la rotación del rotor, medios para medir el ángulo de inclinación de las palas y medios para medir la potencia generada por la máquina de conversión. Además, el aerogenerador comprende medios para determinar la velocidad del viento en el plano del rotor capaces de llevar a cabo el método de determinación del viento de acuerdo con una de las variantes o combinaciones de variantes descritas anteriormente. De acuerdo con una forma de realización, el aerogenerador se puede ajustar al aerogenerador ilustrado en la figura 1.
De acuerdo con una forma de realización de la invención, el aerogenerador puede comprender un sistema de control y adquisición de datos (SCADA) en tiempo real que tenga al menos un medio de medida de entre los medios de medida de la rotación del rotor, los medios de medida del ángulo de inclinación de las palas y los medios de medida de la potencia generada por la máquina de conversión. Preferiblemente, el sistema SCADA puede disponer de todas estas mediciones. Además, el sistema SCADA puede incluir medios de medición adicionales (por ejemplo, temperaturas, mediciones eléctricas, etc.) que permitan determinar con mayor precisión la velocidad del viento en el plano del rotor.
Alternativamente, el aerogenerador puede incluir al menos un detector para realizar al menos una de estas mediciones. Por lo tanto, se puede tratar de:
• para medir la velocidad de rotación del rotor, un detector de rotación angular del rotor, y/o
• para medir el ángulo de inclinación de las palas, un detector de ángulo de las palas, y/o
• para medir la potencia generada por la máquina de conversión, un detector de tensión conocido y controlado, y un detector de corriente para medir la corriente suministrada por el generador.
Para la forma de realización del método de control, el aerogenerador puede comprender medios de control, por ejemplo, del control del ángulo de inclinación (que se puede traducir como ángulo de cabeceo) de al menos una pala del aerogenerador o del control del par eléctrico, para llevar a cabo el método de control de acuerdo con la invención.
Huelga decir que la invención no se limita únicamente a las formas de realización de los métodos descritos anteriormente a modo de ejemplo; al contrario, abarca todas las variantes de formas de realización.
Ejemplo
Las características y ventajas del método de acuerdo con la invención quedarán más claras con la lectura del ejemplo de aplicación que figura a continuación.
Para este ejemplo, la construcción del aerogenerador el modelo de aerogenerador se realiza por medio de la velocidad del viento efectiva en el plano del rotor medida por medio de un detector LiDAR, y estas mediciones LiDAR se realizan simultáneamente con las mediciones SCADA de la velocidad del rotor, el ángulo de inclinación de las palas y la potencia generada.
A partir de estas mediciones, se forma un conjunto de datos de generación denominado Strain, que se clasifica en 5 agrupaciones mediante el algoritmo k-means++, y se determina su centro. A continuación, para cada agrupación, se seleccionan aleatoriamente N puntos para construir la matriz X, y se seleccionan M puntos entre los N puntos para formar la matrizxpara llevar a cabo la etapa de regresión del método de acuerdo con la invención. Acto seguido, se forma un conjunto de datos de prueba denominado Stest entre las mediciones SCADA, y se estima la velocidad del viento para este conjunto de datos por medio del modelo de aerogenerador.
Para este ejemplo, el tiempo de muestreo de las mediciones SCADA es de un segundo, y el tiempo de muestreo de los datos del detector LiDAR es de 0,25 segundos. Para este ejemplo, se selecciona r=20, N=50000 y M=3000.
La figura 3 muestra la velocidad del viento efectiva v en m/s en función del número del punto No (que es una función del tiempo). En esta figura, trazamos:
• la curva de referencia REF, obtenida a partir de las mediciones LiDAR,
• la curva FIL de la velocidad del viento obtenida con el método de acuerdo con una primera forma de realización de la invención para la que h=0, es decir, una determinación de la velocidad real del viento,
• la curva de velocidad del viento INV1 obtenida con el método según una segunda forma de realización de la invención para la que h=1, es decir, una predicción de la velocidad real del viento para una etapa temporal futura, y
• la curva de velocidad del viento INV2 obtenida con el método de acuerdo con una tercera forma de realización de la invención para la que h=2, es decir, una predicción de la velocidad real del viento para dos etapas temporales futuras.
Obsérvese que las cuatro curvas están prácticamente superpuestas, lo que significa que los tres formas de realización de la invención permiten determinar con precisión la velocidad del viento en el plano del rotor, tanto para el momento actual como para uno o dos etapas temporales futuras.

Claims (10)

REIVINDICACIONES
1. Método de determinación de una velocidad del viento en el plano de un rotor (PR) de un aerogenerador (1),caracterizado por quese llevan a cabo las siguientes etapas:
a. Se construye (CON) un modelo de aerogenerador (MOD) que relaciona la velocidad de rotación de dicho rotor de dicho aerogenerador (1), el ángulo de inclinación de las palas de dicho aerogenerador (1), y la potencia generada por una máquina de conversión del aerogenerador (1) con la velocidad del viento en el plano del rotor de dicho aerogenerador por medio de las siguientes etapas:
1. La velocidad del viento en el plano del rotor de dicho aerogenerador se mide simultáneamente (LID, MES1), así como la velocidad de rotación de dicho rotor, el ángulo de inclinación de las palas y la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador;
ii. Dichas mediciones simultáneas de la velocidad del viento en el plano del rotor de dicho aerogenerador y de la velocidad de rotación de dicho rotor, del ángulo de inclinación de las palas y de la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador se clasifican (GRO) en al menos dos clases de condiciones de funcionamiento del aerogenerador;
iii. Para cada clase, se determina una regresión (REG) entre las mediciones de la velocidad del viento en el plano del rotor de dicho aerogenerador, así como la velocidad de rotación de dicho rotor, el ángulo de inclinación de las palas y la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador, mediante un método de descomposición en funciones básicas, y mediante un método que permita establecer una relación entre dichas funciones básicas y la velocidad del viento en el plano del rotor, preferiblemente por medio de un método de regresión por procesos gaussianos y mediante un método de regresión por mínimos cuadrados;
iv. Dicho modelo de dicho aerogenerador (MOD) se construye por medio de dichas regresiones determinadas para cada clase;
b. la velocidad de rotación de dicho rotor, el ángulo de inclinación de las palas y la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador se miden (MES2) en tiempo real (tpr); y
c. La velocidad del viento v en el plano de dicho rotor de dicho aerogenerador (1) se determina en tiempo real (tpr) por medio de dichas medidas en tiempo real (MES2) de la velocidad de rotación de dicho rotor, el ángulo de inclinación de las palas y la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador y dicho modelo de aerogenerador.
2. Método de determinación de la velocidad del viento de acuerdo con la reivindicación 1, en el que dichas mediciones de la velocidad del viento, de la velocidad de rotación de dicho rotor, del ángulo de inclinación de las palas y de la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador se clasifican (GRO) en al menos dos clases de condiciones de funcionamiento del aerogenerador por medio de un método de clasificación, en particular mediante un algoritmo k-means, preferiblemente mediante un algoritmo k-means +.
3. Método de determinación de la velocidad del viento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, en el que el número de clases está comprendido entre 3 y 10, preferiblemente entre 4 y 7.
4. Método de determinación de la velocidad del viento de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que la velocidad del viento (LID) en el plano del rotor se mide a partir de mediciones de un detector LiDAR.
5.Método de determinación de la velocidad del viento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones precedentes, en el que la velocidad del viento (v) en el plano de dicho rotor de dicho aerogenerador se determina en tiempo real determinando la distancia euclidiana entre dichas mediciones en tiempo real de la velocidad de rotación de dicho rotor, el ángulo de etapa de las palas y la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador y el centro de cada clase, y aplicando dicho modelo del aerogenerador (MOD) mediante una combinación ponderada de dichas regresiones de cada clase, siendo la ponderación dependiente de dicha distancia euclidiana.
6. Método para determinar la velocidad del viento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, en el que la velocidad del viento (v) en el plano de dicho rotor de dicho aerogenerador (1) se predice para al menos una etapa temporal futura, sobre la base de dicho modelo de aerogenerador (MOD) y de dichas mediciones en tiempo real de la velocidad de rotación de dicho rotor (MES2), del ángulo de inclinación de las palas y de la potencia generada por dicha máquina de conversión de dicho aerogenerador.
7. Método de control de un aerogenerador (1),caracterizado por quese llevan a cabo las siguientes etapas: a. dicha velocidad del viento en dicho plano del rotor (PR) del aerogenerador (1) se determina por medio del método de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores;
b. controlar dicho aerogenerador (1) en función de dicha velocidad del viento en dicho plano del rotor de dicho aerogenerador (1).
8. Aerogenerador (1),caracterizado por quecomprende medios para medir la velocidad de rotación de dicho rotor, medios para medir el ángulo de inclinación de las palas del aerogenerador, medios para medir la potencia generada por la máquina de conversión de dicho aerogenerador, y medios para determinar la velocidad del viento en el plano del rotor del aerogenerador capaz de implementar el método de acuerdo con una de las reivindicaciones 1 a 7.
9. Un aerogenerador de acuerdo con la reivindicación 9, que comprende un sistema de adquisición de datos y control en tiempo real que incluye dichos medios para medir la velocidad de rotación de dicho rotor, dichos medios para medir el ángulo de inclinación de las palas del aerogenerador, y dichos medios para medir la potencia generada por la máquina de conversión de dicho aerogenerador.
10. Producto de programa informático,caracterizado por quecomprende instrucciones de código que hacen que el aerogenerador de acuerdo con la reivindicación 8 o 9 lleve a cabo las etapas de un método de acuerdo con una de las reivindicaciones 1-7, cuando el programa se ejecuta en una unidad de control y/o diagnóstico de dicho aerogenerador (1).
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116090309B (zh) * 2023-02-20 2023-08-01 华北电力大学 风力发电机组仿真模型的生成方法、装置、设备及介质

Family Cites Families (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1998042980A1 (en) * 1997-03-26 1998-10-01 Forskningscenter Risø A wind turbine with a wind velocity measurement system
US7317260B2 (en) * 2004-05-11 2008-01-08 Clipper Windpower Technology, Inc. Wind flow estimation and tracking using tower dynamics
MX2008000507A (es) * 2005-07-18 2008-03-07 Clipper Windpower Technology Inc Estimacion y seguimiento de flujo del viendo utilizando dinamica de torre.
US7363808B2 (en) * 2005-12-05 2008-04-29 General Electric Company Method, system and computer program product for nacelle wind speed correction
US7823437B2 (en) * 2007-06-18 2010-11-02 General Electric Company Anemometer calibration method and wind turbine
US8178986B2 (en) * 2009-03-18 2012-05-15 General Electric Company Wind turbine operation system and method
EP2438556B1 (en) * 2009-06-05 2019-06-26 Siemens Gamesa Renewable Energy A/S Available power estimator
FR2976630B1 (fr) 2011-06-17 2021-07-23 Ifp Energies Now Procede pour optimiser la puissance recuperee par une eolienne en reduisant l'impact mecanique sur la structure.
FR2996266B1 (fr) * 2012-10-01 2014-09-12 IFP Energies Nouvelles Procede pour controler une eolienne au moyen d'une estimation de la vitesse du vent incident
EP2860395B1 (en) * 2013-10-09 2017-09-27 Siemens Aktiengesellschaft System for automatic power estimation adjustment
FR3013777B1 (fr) 2013-11-25 2015-11-13 IFP Energies Nouvelles Procede de controle et de surveillance d'une eolienne au moyen d'une estimation de la vitesse du vent au moyen d'un capteur lidar
CN107002636B (zh) * 2014-11-21 2019-09-17 维斯塔斯风力系统集团公司 用于估计风速，包括计算针对叶片扭转调节的桨距角的方法
WO2016078668A1 (en) * 2014-11-21 2016-05-26 Vestas Wind Systems A/S A method for estimating a wind speed in a stable manner
WO2017108044A1 (en) * 2015-12-23 2017-06-29 Vestas Wind Systems A/S Controlling wind turbines according to reliability estimates
DE102016103254A1 (de) * 2016-02-24 2017-08-24 Wobben Properties Gmbh Verfahren zum Bestimmen einer äquivalenten Windgeschwindigkeit
WO2017211367A1 (en) * 2016-06-07 2017-12-14 Vestas Wind Systems A/S Adaptive control of a wind turbine by detecting a change in performance
US10539116B2 (en) * 2016-07-13 2020-01-21 General Electric Company Systems and methods to correct induction for LIDAR-assisted wind turbine control
FR3068139B1 (fr) 2017-06-21 2019-12-20 IFP Energies Nouvelles Procede d'acquisition et de modelisation par un capteur lidar d'un champ de vent incident
EP3619427A1 (en) * 2017-07-07 2020-03-11 Siemens Gamesa Renewable Energy A/S Determining a wind speed value
JP7009237B2 (ja) * 2018-01-31 2022-01-25 株式会社日立製作所 風力発電装置及び風力発電システム
US10774811B2 (en) * 2018-05-01 2020-09-15 General Electric Company Induction controlled wind turbine
US20200063710A1 (en) * 2018-08-23 2020-02-27 BluWave Inc. System and methods for hyper short-term wind power prediction using real-time wind parameter measurements
EP3647587A1 (en) * 2018-11-01 2020-05-06 Wobben Properties GmbH Method for controlling a wind turbine and corresponding wind turbine
CN109242218B (zh) * 2018-11-05 2022-07-12 南方电网科学研究院有限责任公司 一种基于svm的高原山区的风电功率预测方法和装置
FR3088971B1 (fr) 2018-11-26 2021-02-19 Ifp Energies Now procédé d’acquisition et de modélisation par un capteur LIDAR d’un champ de vent incident
FR3094093B1 (fr) * 2019-03-18 2021-03-05 Ifp Energies Now Procédé de prédiction de la vitesse du vent dans le plan du rotor pour une éolienne équipée d’un capteur de télédétection par Laser
EP3734063B1 (en) * 2019-04-30 2023-03-01 Wobben Properties GmbH Method for controlling a wind turbine
FR3097644B1 (fr) * 2019-06-19 2021-06-11 Ifp Energies Now Procédé de détermination du profil vertical de la vitesse du vent en amont d’une éolienne équipée d’un capteur de télédétection par Laser
CN110761947B (zh) * 2019-11-15 2020-09-11 华北电力大学 一种风电机组偏航校准方法及系统
FR3107094B1 (fr) * 2020-02-10 2022-02-11 Ifp Energies Now Procédé de détermination de la vitesse du vent dans le plan du rotor d’une éolienne
US11294063B2 (en) * 2020-04-02 2022-04-05 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. System and method for fast wind flow measurement by LiDAR in a complex terrain

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