KR20190070962A - 풍력 발전 설비를 제어하기 위한 방법, 및 관련 풍력 발전 설비 - Google Patents

풍력 발전 설비를 제어하기 위한 방법, 및 관련 풍력 발전 설비 Download PDF

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Abstract

본 발명은 풍력 발전 설비(100)를 제어하기 위한 방법, 관련 풍력 발전 설비(100) 및 복수의 풍력 발전 설비(100)를 구비하는 풍력 발전 단지에 관한 것이다. 이러한 방법은 풍력 발전 설비(100)의 바람 측정 장치에 의해 결정되는 풍속(350) 및 유입 방향(320)을 제공하는 단계; 풍속(350)에 따라 유입 방향(320)의 보정값(330)을 제공하는 단계; 풍속에 따른 유입 방향(320)의 보정값(330)의 학습 프로세스를 수행하는 단계를 포함한다. 이러한 학습 프로세스는 복수의 최적화 단계(200)를 포함하고, 이러한 최적화 단계의 실행은 제공된 풍속에 대해 이미 수행된 최적화 단계들에 의존한다. 본 발명은 개선된 바람 추적을 가능하게 한다.

Description

풍력 발전 설비를 제어하기 위한 방법, 및 관련 풍력 발전 설비
본 발명은 풍력 발전 설비를 제어하기 위한 방법 및 제어 모듈을 갖는 풍력 발전 설비 그리고 풍력 발전 단지에 관한 것이다.
풍력 발전 설비의 나셀의 영역에서 풍속 및 유입 방향을 결정하기 위해 제공되는 풍속계 또는 유사한 장치에 기초하여 풍력 발전 설비를 제어하는 것이 알려져 있다. 풍력 발전 설비, 특히 풍력 발전 설비의 방위각 위치는 바람 검출 장치의 유입 방향이 우세한 풍속에 대한 관련 값에 대응하는 방식으로 제어된다. 조절의 목적은 검출된 유입 방향에 기초하여 풍력 발전 설비의 가능한 최선의 배향을 얻는 것이며, 이 경우 측정된 유입 방향은 특히 풍속에 의존하는 보정항에 의해 보정된다.
이러한 유형의 풍향 보정 테이블은 지금까지 바람 측정 마스트가 그 옆에 배치되어 있는 풍력 발전 설비의 프로토타입에서 결정되었고, 그 다음 풍력 발전 설비의 시리즈의 나머지로 전달되었다. 양 풍력 발전 설비에는 자유롭게 유입 유동이 이루어지고, 이 경우 풍력 발전 설비가 바람 속에 바로 위치하는 방식으로 풍향 보정 테이블이 결정된다.
풍력 발전 단지의 풍력 발전 설비에서는 특히 바람 측정 장치의 조립 시 조립 부정확성이 발생하는데, 예를 들어 몇 도만큼 나셀 상에 비스듬히 조립될 수 있다. 이러한 바람 측정 장치의 잘못된 설정은 풍향 추적을 위한 제어기에 직접 전달되고, 따라서 각 풍력 발전 설비에 대해 개별적으로 결정되어야 하고, 대응하는 보정값은 수동으로 검출되고 가산되어야 한다.
또한, 특히 예를 들어 트레일링 에지 세그먼트를 갖는 로터 블레이드의 설계로 인해, 마찬가지로 보정되어야 하는 나셀 및 풍속계 사이의 유입 방향의 차이도 또한 존재한다.
풍력 발전 설비마다 풍향 보정 테이블의 오류를 수동으로 결정함으로써, 조립 및 유지 보수 시 높은 비용이 발생하고 그리고 잘못된 결정에 대한 적지 않은 발생 가능성이 존재한다.
이러한 배경에서, 본 발명의 과제는 풍력 발전 설비를 제어하기 위한 방법과, 개선된 바람 추적을 가능하게 하는 관련 풍력 발전 설비를 제공하는 것이다.
본 발명에 따르면, 풍력 발전 설비를 제어하기 위한 방법이 제공된다. 이러한 방법은 풍력 발전 설비의 바람 측정 장치에 의해 결정되는 풍속 및 유입 방향을 제공하는 단계, 풍속에 따라 유입 방향의 보정값을 제공하는 단계, 및 풍속에 따른 유입 방향의 보정값의 학습 프로세스를 수행하는 단계를 포함한다. 이러한 학습 프로세스는 복수의 최적화 단계를 포함하고, 이러한 최적화 단계의 실행은 제공된 풍속에 대해 이미 수행된 최적화 단계들에 의존한다.
유입 방향의 보정값 또는 보정값으로 보정된 유입 방향은 바람직하게는 풍력 발전 설비의 타워의 방위각 이동 및 방위각 조절에 사용된다. 유입 방향의 보정값을 통해, 풍속에 따라 풍력 발전 설비가 항상 최적으로 바람 안에 위치되는 것이 보장된다. 물론, 조절의 실제적인 구현에서는 예를 들어 방위각 추적 장치의 마모와 같은 다른 경계 조건을 고려해야 한다.
따라서, 본 발명에 따른 방법은 보정값의 수동 결정을 필요로 하지 않고, 개별적인 풍력 발전 설비의 풍향 보정 테이블을 학습 프로세스에 의해 하나씩 학습하는데 적합하다. 학습 프로세스 또는 최적화 단계의 실행은 제공된 풍속에 대해 이미 수행된 최적화 단계들에 의존하기 때문에, 이러한 방법은 초기 보정값을 결정하고, 풍력 발전 설비의 보정값 또는 복수의 보정값의 균형이 잡히는 결정 가능한 학습 단계 이후에, 풍력 발전 설비의 영구적인 작동을 위해 적합하게 되는 것이 또한 가능하게 된다.
일 실시예에서, 보정값은 풍력 발전 설비의 특정 작동 포인트에 대해 결정될 것이다. 따라서 일 실시예에서, 유입 방향의 보정값은 풍력 발전 설비의 작동 포인트에 따라 제공된다. 이 경우 특정 작동 포인트에 대해, 학습 프로세스의 얼마나 많은 최적화 단계가 이미 수행되었는지가 결정될 수 있다. 특정 작동 포인트에 대해 얼마나 많은 최적화 단계가 이미 수행되었는지에 따라, 그 후에 추가적인 최적화 단계의 실행이 이루어진다.
일 실시예에서, 풍속에 대해 수행되는 2개의 최적화 단계 사이의 시간은 실행된 최적화 단계의 개수에 따라 증가한다. 학습 프로세스의 초기에는 풍속에 대해 또는 바람직하게는 특정 작동 포인트에 대해 데이터가 아예 존재하지 않거나 또는 매우 적은 수의 데이터만이 존재한다. 더 많은 데이터가 존재할수록, 특정 풍속 또는 특정 작동 포인트에 대한 보정값은 더 정확해진다. 이에 대응하여, 실행된 최적화 단계의 빈도를 이미 실행된 최적화 단계의 개수에 따라 감소되도록 설계하는 것으로 충분하다. 각각의 최적화 단계는 바람직하게는 전력 손실을 수반하는 풍력 발전 설비의 방위각 조절을 포함한다. 또한, 이미 언급한 바와 같이, 방위각 조절의 빈도를 적당한 수준으로 유지하는 것이 바람직하다. 예를 들어 런-인(run-in) 단계 동안에는 최적화 단계의 수행은 몇 분마다 수행될 수 있다. 풍력 발전 설비가 런-인되면, 빈도는 예를 들어 시간마다의 수행으로 감소될 수 있다. 최적화 단계의 시간마다의 수행은 수행된 바람 추적의 실행 범위 내에서 눈에 띄지 않으며, 풍력 발전 설비의 전체 수명 동안 증가된 마모 없이 수행될 수 있다. 방법을 완전히 종료하지 않고, 단지 빈도만을 감소시킴으로써, 이후의 시점에 발생하는 변화가 고려될 수 있으며, 풍력 발전 설비는 항상 바람 추적의 최적의 보정에 의해 작동될 수 있다.
일 실시예에서, 보정값은 풍력 발전 설비의 방위각 위치를 조절하기 위해 측정된 유입 방향을 보정한다.
일 실시예에서, 각각의 최적화 단계는 방위각을 우선 일 방향으로 그리고 그 후 다른 방향으로 변경하는 단계를 포함한다. 방위각의 변화는 바람직하게는 나셀의 예를 들어 좌측에서 우측으로의 회전에 대응한다. 일 실시예에서, 풍력 발전 설비는 예를 들어 우선 좌측으로 5°, 그 후 우측으로 5° 만큼 보정된다. 물론, 이러한 변화는 우선 좌측으로, 그 후 우측으로 그리고 예시적으로 인용된 5°는 바람직한 실시예로서 이해되어야 하고, 당업자는 변화를 위한 다른 순서 및 크기도 또한 고려한다.
바람직하게는, 일 방향으로의 변화 후에 그리고 다른 방향으로의 변화 후에도 최적화 파라미터는 비교되고, 보정값의 변화에 대한 제안은 최적화 파라미터의 변화가 이러한 변화와 대칭일 때까지 제공된다. 일 실시예에서 최적화 파라미터는 전력 감소이므로, 일 방향으로 그리고 다른 방향으로의 변화 시에 전력의 변화를 비교하는 것이 수행된다. 다른 실시예에서, 특히 풍력 발전 설비가 정격 전력으로 작동될 때, 보정값의 변화는 전력 감소를 수반하지 않는다. 이러한 실시예에서, 최적값에 더 가까운 보정 각도는 풍력 발전 설비가 더 높은 블레이드 각도를 가지고 여전히 정격 전력을 생성할 수 있는 값일 수 있다.
일 실시예에서, 각각의 최적화 단계는: 일 방향으로 그리고 다른 방향으로 방위각을 변경한 후에, 풍력 발전 설비의 각각의 전력 손실을 결정하는 단계, 2개의 전력 손실을 평가하고, 더 작은 전력 손실을 갖는 변경의 방향을 결정하는 단계를 더 포함한다. 선택적으로, 각각의 최적화 단계는 더 작은 전력 손실의 방향으로 보정값의 변화를 제공하는 단계를 더 포함한다. 전력의 변화, 즉 전력 기울기는 최적값의 방향으로 더 편평해지는데, 즉 전력 손실의 강도가 약해진다. 최적값에서는, 일 방향으로 그리고 다른 방향으로의 회전에 대한 기울기는 동일한데, 즉 최적화 단계의 반복적인 실행에 의해 변경된 보정값이 제공되지 않게 된다.
일 실시예에서, 풍력 발전 설비가 정격 전력을 생성하고 방위각을 일 방향으로 그리고 다른 방향으로 변경할 때 전력 손실이 발생하지 않는 경우, 각각의 최적화 단계는: 로터 블레이드의 블레이드 각도를 증가시키는 단계, 풍력 발전 설비가 정격 전력을 생성할 수 있는 최대 블레이드 각도를 결정하는 단계, 및 선택적으로 풍력 발전 설비가 더 높은 블레이드 각도를 가지고 정격 전력을 생성할 수 있는 방향으로 보정값의 변화를 제공하는 단계를 더 포함한다. 다시 말하면, 정격 전력이 달성될 수 있는 최대 블레이드 각도를 결정하는 단계를 통해 바람 추적은 정격 전력에서도 또한 최적화될 수 있다.
일 실시예에서, 학습 프로세스의 최적화 단계는 난류 기준이 임계값의 미만인 경우에만 수행된다. 난류 기준에 의해, 최적화 단계를 통해 결정될 가능성이 있는 개선이 현재 우세한 바람 조건의 변화가 아닌, 보정값의 개선을 통해 달성될 수 있는 것이 보장될 수 있다. 이를 위해서는 돌풍 또는 난류 바람은 적합하지 않다.
일 실시예에서, 난류 기준은 전력의 현재값과 분 평균값 사이의 차이를 포함한다. 공차 기준의 다른 실시예는 당업자에 의해 용이하게 구현될 수 있고, 예를 들어 난류 기준은 전력 및/또는 풍속의 분 평균값 및 10분 평균값 사이의 차이를 포함할 수 있다. 마지막 분 및 마지막 10분의 전력 및/또는 풍속이 현저하게 구별되지 않는 경우에는, 작은 돌풍이 추정될 수 있다. 실시예의 다른 실시예에서, 학습 프로세스의 최적화 단계는 풍향의 변동이 임계값의 미만인 경우에만 수행된다. 이를 통해 풍향이 자주 변동하지 않는 경우에만, 즉 풍력 발전 설비가 많은 바람 추적을 수행하거나 또는 심지어 경사 유입을 결정하지 않는 경우에만, 학습 프로세스가 사용되는 것이 보장된다.
일 실시예에서, 풍속은 최적화 단계의 시작 전에 또는 최적화 단계의 종료 후에 결정된다. 풍속 측정은 특히 풍력 발전 설비의 경사 유입에 의해 영향을 받을 수 있다. 최적화 단계 중에 결정된 풍속을 비대칭으로 왜곡시키는 단기간의 경사 유입이 최적화 단계 중에 발생한다. 풍속이 시작 전에 또는 종료 후에 결정됨으로써, 예를 들어 방위각 위치에 대한 회전 방향이 바람직한 비대칭이 보정값의 특성 맵에서 발생하는 것이 예를 들어 방지된다.
일 실시예에서, 방법은 나셀 위치를 제공하는 단계를 더 포함하고, 여기서 보정값은 나셀 위치에 따라 제공되고, 학습 프로세스는 나셀 위치에 따라 수행된다. 유입 방향에 추가적으로 나셀 위치를 제공함으로써, 보정값은 발전 단지 효과, 예컨대 트래킹 효과를 고려할 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 방법을 통해 다양한 풍향에 대해 발전 단지 내부의 다양한 풍력 발전 설비의 최적화가 수동적인 노력 없이도 또한 달성될 수 있다. 즉, 나셀 위치는 바람의 방향을 나타낸다.
일 실시예에서, 보정값은 특성 맵에 기초하여 제공된다. 특성 맵의 사용은 널리 보급되어 있다. 특성 맵의 다양한 치수가 본 발명에 따른 방법에 대해 사용될 수 있다. 여기서 언급되는 것은 특히 풍속, 작동 포인트 및/또는 나셀 위치에 따라 예시적으로 이해되어야 하고, 특성 맵의 다른 의존성도 또한 고려될 수 있다.
바람직하게는, 특성 맵은 풍력 발전 설비의 풍속 및 작동 특성 곡선에 따라 및/또는 풍력 발전 설비의 풍속 및 회전 속도에 따라 도표화된다. 그러나, 다른 실시예에서는 언급된 바와 같이 다른, 예를 들어 풍력 발전 설비의 팁 속도 비 또는 특성 맵에 대한 다른 의존성 입력이 발견될 수도 있다.
일 실시예에서, 인접한 특성 맵 셀은 평활화된다. 예를 들어 학습 프로세스의 특성 맵 셀의 양자화는 자동으로 생성되거나 또는 사전 설정된 특성 맵의 양자화와는 구별될 수 있다. 특히, 특성 맵의 최적화될 보정값의 수를 명확하게 유지하기 위해, 학습 프로세스에 대한 보다 거친 양자화가 사용될 수 있다. 불연속성이 갑작스러운 바람 추적으로 나타나지 않는 것을 보장하기 위해, 서로에 대해 인접한 특성 맵 셀은 바람직하게는 서로에 대해 적응될 수 있다.
일 실시예에서, 최적화 단계는 보정값의 변화, 특히 개선을 제공한다.
일 실시예에서, 보정값의 변화는 일정한 크기, 예를 들어 방위각 위치의 경우에는 0.1° 또는 0.01°이다. 다른 실시예에서, 보정값의 변화는 지금까지의 학습 프로세스에 의존할 수 있고, 예컨대 변화가 더 적을수록, 특정 작동 포인트 또는 특정 풍속에 대해서는 더 많은 최적화 단계가 이미 수행될 수 있다. 다른 실시예에서, 상기 설명된 전력 손실은 보정값의 결정을 위해 최적화 단계의 수행 중에 스케일링될 수 있다. 즉, 보정값이 최적값으로부터 여전히 멀리 있는 것으로 가정될 수 있기 때문에, 보다 큰 전력 손실은 보정의 더 큰 변화를 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 1/10° 또는 1/100°의 보정값의 일정한 변화가 제공된다. 다른 실시예에서, 다른 일정한 보정값이 고려될 수 있다.
일 실시예에서, 보정값의 변화는 전력 손실에 따라 제공된다. 바람직하게는, 보정은 특정 진폭으로 제한된다. 따라서, 측정 이상점의 영향이 제한될 수 있다. 예를 들어 보정은 0.2°로 제한될 수 있고, 다른 값들도 또한 한계값으로서 적합하다.
본 발명의 다른 양태에서, 제어 모듈 및 바람 측정 장치를 갖는 풍력 발전 설비가 제공된다. 바람 측정 장치는 풍속 및 유입 방향을 제공하도록 구성된다. 제어 모듈은 풍속에 따라 유입 방향의 보정값을 제공하도록 그리고 풍속에 따른 유입 방향의 보정값의 학습 프로세스를 수행하도록 구성된다. 이러한 학습 프로세스는 복수의 최적화 단계를 포함하고, 최적화 단계들의 실행은 제공된 풍속에 대해 이미 수행된 최적화 단계들에 의존한다.
본 발명에 따른 풍력 발전 설비는 본 발명에 따른 방법에 의해 달성되는 것과 동일한 이점을 달성하는 것을 가능하게 한다. 또한, 본 발명에 따른 풍력 발전 설비는 본 방법의 모든 특수한 구성을 나타낼 수 있고, 모든 유리한 양태와 조합될 수 있다.
마찬가지로, 본 발명은 본 발명에 따른 복수의 풍력 발전 설비를 구비하는 풍력 발전 단지에 관한 것이다.
본 발명의 다른 유리한 실시예는 첨부된 도면을 참조하여 이하에서 명백해질 것이다.
도 1은 풍력 발전 설비의 개략도를 도시한다.
도 2는 본 발명에 따른 방법의 학습 프로세스의 수행을 예시적으로 도시한다.
도 3은 본 발명에 따른 방법의 개략적인 구조도를 도시한다.
이하에서, 동일한 참조 부호는 유사하지만 동일하지는 않은 요소를 나타낼 수 있다. 또한, 동일한 요소가 상이한 축척으로 도시될 수 있다.
도 1은 타워(102) 및 나셀(104)을 갖는 풍력 발전 설비(100)를 도시한다. 나셀(104) 상에는 3개의 로터 블레이드(108)와 스피너(110)를 가진 로터(106)가 배치된다. 로터(106)는 작동 시 풍력에 의해 회전 운동하고, 이로 인해 나셀(104) 내의 발전기를 구동한다.
도 2는 풍력 발전 설비를 제어하기 위한 본 발명에 따른 방법에 사용되는 학습 프로세스의 최적화 단계(200)의 수행을 예시적으로 도시한다. 도 2의 상부에서, 각각 2개의 로터 블레이드(108)를 갖는 풍력 발전 설비의 4개의 나셀(104)이 평면도로 도시되어 있다. 수평축에는 시간(t)이 표시되어 있는데, 즉 4개의 나셀(104)은 상이한 연속적인 시간에서 풍력 발전 설비에 대응한다.
풍력 발전 설비는 단계(210)에서 우선 풍향(204)으로 정렬된다. 이러한 시간 동안, 풍력 발전 설비는 215로 표시된 전력(P)을 생성한다. 도 2의 하부에서, 수평축 상의 시간(t)은 구현된 전력(P)에 대해 도시된다. 최적화 단계의 시작에서, 풍력 발전 설비는 단계(220)에서 방위각 방향으로 각도(222)만큼 회전된다. 각도(222)는 이러한 예시에서 바람(204)으로부터 좌측으로 도시되지만, 그러나 다른 실시예에서는 다른 방향에도 또한 대응할 수 있다. 이러한 위치 동안, 풍력 발전 설비는 풍력 발전 설비가 바람 속에 위치할 때 달성된 전력(215)보다 값(224)만큼 더 적은, 225로 표시되는 전력(P)을 생성한다.
단계(220)에서 좌측으로의 회전 후에, 풍력 발전 설비는 단계(230)에서 다시 바람으로 회전된다. 달성된 전력(235)은 이전에 달성된 전력(215)에 대응한다. 전력(235)이 전력(215)과 상이한 경우, 이것은 돌풍을 나타내며, 이것은 학습 프로세스 또는 최적화 단계(200)를 중지시킨다.
이어서, 단계(240)에서는 풍력 발전 설비가 예시에서 우측으로 조절 각도(242)만큼 회전된다. 단계(240)에서의 방위각 위치 동안의 전력(245)과 단계(230) 동안의 전력(235) 사이의 차이는 전력 차이(224)와 비교된다. 값(224)이 값(244)과 상이한 경우, 이것은 풍력 발전 설비에 의해 수행된 풍향 보정이 최적이 아니며, 개선된 조절값 또는 조절값에 대한 보정 계수가 학습 프로세스에 의해 획득된다는 표시이다. 이러한 실시예에서, 학습 프로세스(200)는 방위각의 최대 전력 포인트 트래킹(MPPT)(Maximum Power Point Tracking)으로 이해될 수 있다. MPPT 방법은 도 2에 도시된 경우에는 단계(210) 내지 단계(240)에서 풍력 발전 설비가 작동되는 작동 포인트에서, 풍향 보정이 더 좌측으로 변위되어야 하는 것으로 결론짓게 되는 데, 왜냐하면 좌측 회전이 우측 회전보다 더 적은 전력 감소를 갖기 때문이다.
도 3은 풍력 발전 설비를 제어하기 위한 본 발명에 따른 방법(300)의 예시적인 구조도를 도시한다. 이러한 방법(300)의 핵심 요소는 바람 추적 시스템(310)이고, 이 바람 추적 시스템은 바람을 추적하기 위해 풍력 발전 설비를 조절하는 것을 보장한다. 이러한 유닛은 요-유닛(Yaw-unit)으로도 또한 알려져 있다.
조절 작동에서, 풍향 추적 시스템(310)은 입력부(312)를 통해, 단계(325)에서 풍향 보정 각도(330)만큼 보정된 풍향 측정(320)이 공급된다. 유입 방향의 조절값으로서, 풍향 보정 각도(330) 및 생성된 차이 모두가 예시에 도시된 바와 같이 적합하고, 여기서 풍향 추적 시스템(310)이 이에 대응하게 적응된다. 풍향 측정(320)은 바람직하게는 풍력 발전 설비(100)의 나셀(104) 상에 조립된 풍속계에 기초하여 수행된다.
풍향 보정 각도(330)는 보정 특성 맵(340)으로부터 결정되고, 보정 특성 맵(340)은 풍속(350) 및 선택적으로는 추가적으로 팁 속도 비, 회전 속도 또는 전력 특성 곡선(360) 및 바람의 방향에 대응하는 나셀 위치(370)를 입력 변수로서 포함한다. 보정 특성 맵(340)은 이에 대응하게 하나 이상의 치수를 포함한다.
입력 변수(350) 및 선택적인 입력 변수(360 및/또는 370)는 보정 특성 맵(340)에 의해 풍향 보정 각도(330)를 획득하도록 그리고 풍향 측정(320)을 보정하도록 사용된다.
도 2에서 간결하게 도시된 MPPT 방법(200)은, 방법이 최적화의 필요성을 인식한 경우, 단계(380)를 통해 보정 특성 맵(340)의 보정을 제공한다.
MPPT 방법(200)에는 인덱스(390) 및 보정 카운터(400)가 공급된다. 인덱스(390)는 입력 파라미터(350) 및 선택적인 입력 파라미터(360 또는 370)로부터 생성되는 보정 특성 맵(340)의 값을 나타낸다. 보정 카운터(400)는 인덱스(390)에서의 특성 맵 값이 이미 MPPT 방법(200)을 얼마나 자주 통과했는지 그리고 경우에 따라서는 얼마나 자주 보정되었는지에 대한 값을 나타낸다. 바람직하게는, MPPT 방법(200)의 2개의 연속적인 학습 단계들 사이의 시간적인 간격은 보정 카운터(400)에 의존하고, 보정 카운터 값(400)이 증가됨에 따라 증가한다. 도 2에서 이미 설명된 바와 같이, MPPT 방법(200)은 전력값(410) 및 선택적인 블레이드 각도(420)를 다른 입력 변수로서 요구한다. 블레이드 각도(420)는 단계(220) 및 단계(240)에서 나셀이 회전할 때 MPPT 방법(200)이 전력 손실을 결정하지 않는 경우, 즉 풍력 발전 설비가 정격 전력으로 작동되는 경우에 사용된다. 풍향 보정 각도(330)는 풍력 발전 설비(100)가 보다 높은 블레이드 각도를 가지고 여전히 정격 전력을 생성할 수 있는 최적값에서 더 가깝다.
돌풍 인식 장치(430)가 돌풍을 결정하는 경우, MPPT 방법(200)은 정지된다. 이를 위해, 돌풍 인식 장치(430)는 전력(410)을 검출하고, 예를 들어 지나간 몇 분 동안의 분 평균 전력과 현재 전력의 차이를 결정한다. 이러한 전력의 차이가 특정 임계값을 초과하는 경우, 돌풍이 존재하고, 이러한 돌풍은 학습 프로세스를 쉽게 왜곡시킨다. 특히 돌풍이 존재할 때 풍속은 나셀(104)이 방위각 축에 대해 충분한 양만큼 회전할 수 있는 것보다 더 빠르게 변경된다.
또한, 경사 유입 인식 유닛(440)이 입력된 나셀 위치(370) 및 풍향 측정(320)에 의해 풍향이 빈번하게 변동되는 것을 검출하는 경우, 마찬가지로 MPPT 방법(200)을 정지시키는 경사 유입 인식 유닛(440)이 존재하는 경우, 이에 따라 풍력 발전 설비(100)는 또한 많은 바람 추적을 수행하거나 또는 심지어 경사 유입이 결정된다.
보정 단계를 형성하기 위해, 학습 단계로도 지칭될 수 있는 최적화 단계가 제2 입력부(314)를 통해 풍향 추적 시스템(300)에 제공된다. 대응하는 조정 각도 프로파일은, 예를 들어 도 2의 단계(210) 내지 단계(240)로 도시된다.
바람직하게는 각각의 최적화 단계에서, 방위각은 일정한 조정 각도만큼, 예를 들어 5° 만큼 조절된다. 지금까지 이상적인 것으로 가정된 각각의 시스템 배향에 대해, 각 방향으로 교대로 조절이 이루어진다. 다른 실시예에서는, 보정 카운터(400)의 개수 또는 시스템이 조절되는, 다른 파라미터에 의존하는 조정 각도에 의해서도 또한 고려될 수 있다.
이러한 실시예에서 보정 단계(380)의 강도는 검출된 전력 차이, 즉 전력(240 및 224) 사이의 차이에 비례한다. 대안적으로, 절대 전력 차이(224 또는 244)는 또한 보정 단계를 스케일링하기 위해 사용될 수 있다. 여기서 이면의 사상은 전력 기울기가 최적값의 방향으로 더 편평해진다는 것인데, 즉 보정이 최적값에 가까워질수록, 전력 손실이 적어진다는 것이다. 최적값에서 좌회전 및 우회전에 대한 기울기는 동일한데, 즉 MPPT 방법(200)의 반복적인 실행에 의해 어떠한 변화도 초래되지 않는다. 다른 실시예에서, 보정 단계(380)는 또한 고정적으로 사전 설정되고 일정할 수 있다.
바람 편향의 강도는, 특히 트레일링 에지 세그먼트를 포함하는 로터 블레이드(108)가 사용되는 경우, 바람으로부터 추출된 토크에 의존한다. 토크는 팁 속도 비를 통해, 즉 풍속에 대한 주변 속도의 비를 통해 표현될 수 있다. 따라서, 풍속(350)에 기초한 보정 특성 맵(340)의 도표화에 대해 대안적으로, 팁 속도 비에 의존하는 도표화도 또한 제공될 수 있다. 풍속(350)이 토크에 대한 정보를 포함하지 않기 때문에, 바람직하게는 제2 치수가 보정 특성 맵(340)에 추가된다. 바람직하게는, 보정 특성 맵(340)은 이에 따라 추가적으로 선택된 전력 특성 곡선에 따라 입력(360)으로서 생성된다. 풍속(350) 및 작동 특성 곡선에 대한 도표화에 대해 대안적으로, 풍속(350) 및 팁 속도 비 또는 회전 속도(360)에 대한 보정 특성 맵(340)의 도표화도 또한 가능하다. 나셀 위치(370)에 대한 추가적인 치수는 보정 특성 맵(340)에 대해 절대 풍향을 통합하는 것을 가능하게 하고, 따라서 예를 들어 발전 단지 효과를 고려하는 방향 의존적인 풍향 보정을 가능하게 한다.
풍속 측정은 풍력 발전 설비(100)의 경사 유입을 통해 영향을 받는데, 왜냐하면 바람은 일 방향으로부터의 경사 유입의 경우가 반대 방향으로부터의 경사 유입의 경우보다 로터(108)를 통해 더 잘 불기 때문이다. 최적화 단계에서 좌측 및 우측으로 각각 단시간에 발생하는 경사 유입은 최적화 단계의 수행 동안 비대칭적으로 풍속 측정을 왜곡시킨다. 회전 방향이 바람직하게 되는 비대칭이 특성 맵(340)에서 발생하는 것을 회피하기 위해, 풍속 측정은 최적화 단계 동안 평가될 수 없다. 풍속은 최적화 단계의 전에 또는 후에 측정되어야 하고, 특성 맵(340)에서 관련 인덱스(390)가 선택되어야 한다.
자동으로 구성된 특성 맵(340)에서는 불연속성이 존재할 수 있다. 이러한 불연속성은 예를 들어 풍향 측정에 왜곡되게 영향을 주는 나셀(104) 상의 구조물에 의해 설명될 수 있다. 실제로, 보정 특성 맵(340)에서도 또한 이러한 불연속성을 검출하도록 의도된다. 그러나, 거친 양자화로 인해 이것은 완벽하게는 가능하지 않다. 이러한 불연속성이 특성 맵(340)에서 풍향 추적(310)에 의한 갑작스러운 바람 추적을 야기하지 않도록 하기 위해, 바람직하게는 보정 특성 맵(340)의 인접한 셀을 서로 조정하는 평활화 알고리즘이 사용된다.

Claims (19)

  1. 풍력 발전 설비(100)를 제어하기 위한 방법으로서:
    상기 풍력 발전 설비(100)의 바람 측정 장치에 의해 결정되는 풍속(350) 및 유입 방향(320)을 제공하는 단계,
    상기 풍속(350)에 따라 상기 유입 방향(320)의 보정값(330)을 제공하는 단계,
    상기 풍속에 따른 상기 유입 방향(320)의 상기 보정값(330)의 학습 프로세스를 수행하는 단계
    를 포함하는 상기 방법에 있어서,
    상기 학습 프로세스는 복수의 최적화 단계(200)를 포함하고, 상기 최적화 단계의 실행은 상기 제공된 풍속에 대해 이미 수행된 상기 최적화 단계들에 의존하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 유입 방향(320)의 상기 보정값(330)은 상기 풍력 발전 설비(100)의 작동 포인트에 따라 제공되는 것인 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 풍속에 대해 수행되는 2개의 최적화 단계 사이의 시간은 실행된 최적화 단계의 개수에 따라 증가하는 것인 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 보정값(330)은 상기 풍력 발전 설비의 방위각 위치를 조절하기 위해 상기 측정된 유입 방향(320)을 보정(325)하는 것인 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 각각의 최적화 단계는 상기 풍력 발전 설비(100)의 방위각을 우선 일 방향으로 그리고 그 후 다른 방향으로, 특히 우선 일 방향으로 그리고 그 후 다른 방향으로 대칭적으로 변경하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
  6. 제5항에 있어서, 각각의 최적화 단계는:
    - 상기 일 방향으로 그리고 상기 다른 방향으로 상기 방위각을 변경한 후에, 상기 풍력 발전 설비(100)의 각각의 전력 손실(224, 244)을 결정하는 단계,
    - 두 전력 손실(224, 244) 모두를 평가하고, 더 작은 전력 손실을 갖는 변경의 방향을 결정하는 단계, 및 선택적으로
    - 상기 더 작은 전력 손실의 방향으로 상기 보정값의 변화(380)를 제공하는 단계를 더 포함하는 것인 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 풍력 발전 설비가 정격 전력을 생성하고 상기 방위각을 상기 일 방향으로 그리고 상기 다른 방향으로 변경할 때 전력 손실(224, 244)이 발생하지 않는 경우, 각각의 최적화 단계는:
    - 로터 블레이드의 블레이드 각도를 증가시키는 단계,
    - 상기 풍력 발전 설비가 정격 전력을 생성할 수 있는 최대 블레이드 각도를 결정하는 단계, 및 선택적으로
    - 상기 풍력 발전 설비가 더 높은 블레이드 각도를 가지고 상기 정격 전력을 생성할 수 있는 방향으로 상기 보정값의 변화(380)를 제공하는 단계를 더 포함하는 것인 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 학습 프로세스의 최적화 단계는 난류 기준이 임계값의 미만인 경우에만 수행되는 것인 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 난류 기준은 전력의 현재값과 분 평균값 사이의 차이를 포함하는 것인 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 학습 프로세스의 최적화 단계는 풍향의 변동이 임계값의 미만인 경우에만 수행되는 것인 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 풍속(350)은 최적화 단계의 시작 전에 또는 최적화 단계의 종료 후에 결정되는 것인 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 나셀 위치(370)를 제공하는 단계를 더 포함하고, 상기 보정값(330)은 상기 나셀 위치(370)에 따라 제공되고, 상기 학습 프로세스(200)는 상기 나셀 위치(370)에 따라 수행되는 것인 방법.
  13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 보정값(330)은 특성 맵(340)에 기초하여 제공되는 것인 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 특성 맵(340)은 상기 풍력 발전 설비의 풍속(350) 및 작동 특성 곡선에 따라 및/또는 상기 풍력 발전 설비의 풍속(350) 및 회전 속도에 따라 도표화되는 것인 방법.
  15. 제13항에 있어서, 인접한 특성 맵 셀은 평활화되는 것인 방법.
  16. 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 최적화 단계는 상기 보정값(330)의 변화(380), 특히 개선을 제공하는 것인 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 최적화 단계는 특히 1/10° 또는 1/100°의 일정한 변화, 또는 전력 손실에 따라 스케일링된 변화를 제공하는 것인 방법.
  18. 제어 모듈 및 바람 측정 장치를 갖는 풍력 발전 설비(100)로서,
    상기 바람 측정 장치는 풍속(350) 및 유입 방향(320)을 제공하도록 구성되고,
    상기 제어 모듈은, 상기 풍속(350)에 따라 상기 유입 방향(320)의 보정값(330)을 제공하도록 그리고 상기 풍속(350)에 따른 상기 유입 방향(320)의 상기 보정값(330)의 학습 프로세스(200)를 수행하도록 구성되는 것인 상기 풍력 발전 설비에 있어서,
    상기 학습 프로세스(200)는 복수의 최적화 단계를 포함하고, 상기 최적화 단계의 실행은, 상기 제공된 풍속에 대해 이미 수행된 상기 최적화 단계들에 의존하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전 설비.
  19. 제18항에 따른 복수의 풍력 발전 설비(100)를 구비하는 풍력 발전 단지.
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