KR20190096966A - 풍력 터빈의 하중의 결정 - Google Patents

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Abstract

복수의 터빈들을 포함하는 윈드파크의 터빈 허브 하중들을 평가하기 위한 컴퓨터-관련 방법으로서, 상기 방법은 다음의 단계들: 3D 공기흐름 데이터베이스를 제공하는 단계; 터빈 하중 전달함수를 제공하는 단계; 각 터빈에 대한 터빈 작동 데이터를 측정하는 단계; 및 3D 공기흐름 데이터베이스 및 터빈 하중 전달함수를 사용하여 터빈 작동 데이터를 처리하는 단계를 포함한다. 이것은 풍력 터빈 하중들이 추가적인 터빈 계장의 필요 없이 실시간으로 간접적으로 얻어지며 이에 의해 이러한 시스템의 비용을 감소시키는 것을 가능하게 한다.

Description

풍력 터빈의 하중의 결정
본 발명은 윈드팜(wind farm)(풍력발전단지) 레이아웃(layouts)을 디자인(설계)하기 위한 접근법들에 관한 것이다.
보다 콤팩트(compact)하고 정교한 구동 계통들(drivetrains) 및 더 큰 로터(rotors)을 갖는 풍력 터빈들이 부정확한 설계, 과도한 부하 또는 비최적화된 작동으로 인한 터빈 부품들의 너무 이른 고장의 위험을 증가시키는 보다 도전적인 바람 조건들을 갖는 장소들에 설치되고 있다. 터빈 하중들의 정확한 평가(추정)는 훨씬 더 중요해지고 있다. 이러한 하중들을 측정하기 위해 터빈에 계기를 설치하는 것이 가능하지만, 하드웨어 및 후속하는 통합(integration) 및 데이터 분석의 비용이 보통 엄청나게 비싸다. 대안적인 접근법은 하나 또는 두 개의 터빈들에 계기를 설치하며 윈드파크(wind park)(풍력발전단지)의 나머지에 대한 데이터를 추정하는 것일 수 있다. 그러나, 비교적 정상 바람 조건들에 대해 사용되는 이러한 접근법은 많은 중요한 일시적인 바람 조건들, 예를 들면 난류(turbulence), 후류효과(wake effect) 또는 윈드시어(wind shear) 등을 캡쳐하지 못한다. 윈드파크 CFD 모델링(modelling)은 이러한 정보를 제공할 수 있지만, 현실적으로는 너무 계산 집약적이다.
본 발명의 과제는 상기 종래기술의 단점들을 극복하는 것을 기초로 한다.
제안된 방법은 윈드파크 레벨 모델링(wind park level modelling)과 윈드파크 SCADA 데이터를 사용하여 개발된 윈드 로딩 모델(wind loading model)을 사용하여 터빈 하중들의 보다 전형적이며, 비용 효율적이며 보다 신속한 평가(산정)을 가능하게 한다. 이러한 모델의 결과들은 터빈에 의해 경험되는 바람 영역을 구동 계통 하중들로 변환시키는 터빈 레벨 공탄성 하중 모델(turbine level aeroelastic load model)로의 입력으로서 사용될 수 있다. 결과적인 터빈 부하 모델은 온-라인 또는 오프-라인 터빈 하중 계산을 위해 사용될 수 있으며 영구적인 터빈 계장(instrumentation)을 필요로 하지 않는다.
본 발명은 용이하게 구현되며 계산 효율적인데 왜냐하면 집약적인 CFD 및 공탄성 모델링(aeroelastic modelling)이 3D 공기흐름 데이터베이스 및 터빈 하중 전달함수 개발 오프라인에 의해 대체되기 때문이다.
본 발명은 상기 종래기술의 단점들을 극복하는 효과가 있다.
본 발명은 이제 도면들을 참조로 설명될 것이며, 도면들에서:
도 1은 풍력 터빈 하중 평가를 위한 정보 흐름의 개략적인 블록 다이어그램을 도시하며;
도 2는 어떻게 3D 공기흐름 데이터베이스(150)가 구성되는지의 실시예를 도시하며; 그리고
도 3은 터빈 하중 전달함수(turbine loads transfer function)를 도시한다.
이하에서, 용어 "윈드파크(windpark)"(풍력발전단지)는 풍력 터빈들(wind turbines)이 배치되는 영역, 또는 풍력 터빈들이 배치되도록 제안되는 영역을 의미할 수 있다.
풍력 터빈 하중 평가를 위한 정보 흐름의 개략적인 블록 다이어그램을 보여주는 도 1을 참조하면, 블레이드 벤딩, 토크, 로터 및 벤딩 모멘트와 같은 하중들을 포함하는 터빈 허브 하중들(110)은 터빈 하중 전달함수(140)를 사용하는 하나 또는 그 이상의 터빈들 및 터빈 레벨 바람 흐름(turbine level wind flow)(130)으로부터의 터빈 작동 파라미터들(120)로부터 결정된다.
터빈 레벨 바람 흐름(130)은 3D 바람 흐름 데이터베이스(wind flow database)(150) 및 윈드파크 레벨 바람 흐름 파라미터들(windpark level wind flow parameters)(160)로부터 얻어진다. 윈드파크 레벨 바람 흐름 파라미터들(160)은 풍속, 풍향, 난류, 주위 온도 및 공기 밀도를 포함하며 윈드파크 레벨 대기 조건들(wind park level atmospheric conditions)(170)로부터 얻는다. 현존하는 윈드파크에 대해, 이들 파라미터들은 예를 들면 SCADA, 풍향계측시스템(met-mast) 또는 LIDAR data로부터 얻을 수 있다. 예를 들면, 풍속계로부터의 데이터 또는 풍력 터빈에 장착된 다른 바람-감지 센서들이 사용될 수 있다. 개발 중인 윈드파크에 대해, 이들 파라미터들은 풍력 터빈들의 제안된 장소들에 배치된 풍향계측시스템으로부터 올 수 있다. 3D 바람 흐름 데이터베이스(150)는 윈드파크 대기 조건들의 범위 하의 윈드팜의 상이한 위치들에서의 하나 또는 그 이상의 터빈들에서의 터빈 레벨 바람 흐름(130)과 관련한 데이터로부터 구성되는 것을 주목하는 것이 중요하다. 전형적으로, 이것은 이전에 얻은 윈드파크 대기 조건들이다. 전형적으로 3D 바람 흐름 데이터베이스(150)는 룩업 테이블(look-up table)이다.
터빈 작동 파라미터들(turbine operating parameters)(120)은 전형적으로는 SCADA 데이터로부터 유래되는 터빈 작동 상태(turbine operating state)(180)에서 얻는다.
터빈 하중 전달함수(140)는 터빈 및 바람 흐름에 특정적이다는 것을 인식할 것이다.
어떻게 3D 공기흐름 데이터베이스(150)가 구성되는지의 실시예를 도시하는 도 2를 참조하면, 제1 단계(210)에서 윈드파크 사이트 상의 단일 지점에서의 윈드파크 레벨 대기 조건들의 매트릭스 A1 to An이 수집된다. 이들 접근법들은 잘 알려져 있으며, 다른 유사한 방법들이 사용될 수 있다. 윈드파크 레벨 유입 및 대기 조건들의 매트릭스들은 공기 밀도, 공기 온도, 풍향, 평균 풍속, 바람 난류 등을 포함할 수도 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 단일 지점은 풍향계측시스템(metmast), 터빈 또는 LIDAR 설비일 수 있다. 제2 단계(210)에서, 매트릭스들은, 예를 들면, 연속성 모델(continuity model)과 같은 CFD 모델 또는 다른 모델링 접근법을 사용하여 분석된다. 제3 단계(240)에서, 윈드파크 바람 흐름 분석은 입력 파라미터들의 각 조합에 대해 수행되며 입력 파라미터들의 각 세트, B1 to Bn, C1 to Cn, D1 to Dn, 등에 대한 터빈 레벨 대기 조건들을 산출한다. 이로부터, 단계 250에서, 3D 공기흐름 데이터베이스가 구성된다. 따라서 시뮬레이션 결과들을 사용하여 윈드파크에 있는 각각의 개별 터빈에 대한 터빈 레벨에서의 바람 조건들을 다수의 파크 레벨 대기 조건들에 맵핑시키는 3D 바람 하중 데이터베이스가 개발된다. 이러한 모델의 아웃풋(output)은 룩업 테이블, 데이터베이스, 통계적 모델 또는 CFD 시뮬레이션들의 결과들을 사용하여 개발된 메타-모델(meta-model)일 수 있다.
일단 구성되면, 3D 공기흐름 데이터베이스는 '오프라인(offline)', 예를 들면, 실시간 허브-부하 데이터를 제공하기 위한 실시간 터빈 작동 데이터(real-time turbine operating data)를 갖는, 룩업 테이블로서 사용될 수 있다. 이것은 실시간으로 유입되는 바람 공기흐름 데이터의 집약적인 CFD 모델링에 대한 필요를 없앤다.
도 3은 터빈 하중 전달함수를 도시한다. 이것은 각 바람 조건에서의 터빈의 각 작동 영역에 대한(예를 들면, 정격 출력으로 운전(작동)(running at rated power), 아이들링(idling), 셧팅 다운(shutting down)) 터빈 허브 하중들을 계산하기 위하여 터빈 레벨 바람 조건들을 사용한다. 이것은 터빈 공탄성 모델(- 하우스에서 또는 FAST, Bladed, 등과 같은 시판 중인 패키지들 중 하나를 사용하여 개발된) 또는 어떤 다른 계산 방법들을 사용하여 수행될 수 있다.
필요한 경우, 선택된 장소들에서의 하나 또는 그 이상의 터빈들에 제한된 기간 동안 하중 측정 하드웨어를 설치하는 계장 캠페인(instrumentation campaign)을 더욱 사용함에 의해 모델은 전환될 수 있다.
결과로 초래된 모델은 쉽게 이용 가능한 윈드파크 레벨 바람 조건들 및 터빈 SCADA 데이터를 사용하여 풍력 터빈 허브 하중들을 더 빠르고(왜냐하면 이것은 계산 집약적인 윈드파크 CFD 모델링과 터빈 허브 하중 계산들을 데이터베이스 개발된 오프라인으로 대체하기 때문에), 더 정확하게(왜냐하면 이것은 CFD 모델링을 통해 일시적인 대기 조건들을 캡처링하기 때문에) 그리고 비용 효율적인 방식으로(추가적인 하중 측정 설비가 필요하지 않음) 평가하는 것을 가능하게 한다. 윈드파크 레벨 바람 조건들은 풍향계측시스템(metmast)들을 사용하여 측정될 수 있거나 또는 (풍향 및 터빈 작동에 의존하는) 가장 적절한 터빈들로부터의 SCADA 데이터로부터 평가(추정)될 수 있다.
이러한 접근법의 이점들은 다음의 결과(성과)들이다.
평가된 터빈 하중들은 용이하게 이용 가능한 SCADA 데이터를 사용하며 추가적인 계장 없이(without additional instrumentation) 없이 바람 난류(wind turbulence) 및 윈드시어(wind shear)로 인한 하중들을 포함한다.
결과 모델은 룩업 테이블 또는 온라인 하중 계산을 위한 터빈 제어기 데이터와 결합한 함수로서 사용될 수 있다.
이러한 방법은 최대 출력을 발생시키는 터빈 위치들을 최적하하며 반면에 작동 하중들로부터의 손상을 최소화하기 위하여 윈드파크 계획 및 설계 동안 사용될 수 있다.
이것은 상기 접근법이 다음의 단계들을 포함하는 방법에서 상술된 접근법을 사용하여 윈드파크 레이아웃을 설계(design)하기 위해 사용될 수 있다:
3D 공기흐름 데이터베이스를 제공하는 단계;
터빈 하중 전달함수를 제공하는 단계;
각 터빈에 대한 터빈 작동 데이터를 측정하는 단계; 및
3D 공기흐름 데이터베이스 및 터빈 하중 전달함수를 사용하여 터빈 작동 데이터를 처리하는 단계;
여기서 풍력 터빈 하중들은 추가적인 터빈 계장의 필요 없이 실시간으로 간접적으로 얻어지며 팜에서의 풍력 터빈들의 레이아웃(layout)을 위한 설계가 형성된다.
윈드파크에 대한 장기 바람 평가 및 터빈 부품들에 대한 손상 계산들과 결합하여, 방법은 터빈 부품들에 대한 유효 수명 평가를 위해 사용될 수 있다.
방법은 윈드파크에 대해 최적인 풍력 터빈 제어 전략들을 정의하기 위해 사용될 수 있다(예를 들면 손상 누적을 최적화하면서 출력 발생을 최대화, 터빈 부품들의 유효 수명 연장 등).

Claims (9)

  1. 복수의 터빈들을 포함하는 윈드파크의 터빈 허브 하중들을 평가하기 위한 컴퓨터-구현 방법으로서, 상기 방법은 다음의 단계들:
    3D 공기흐름 데이터베이스를 제공하는 단계;
    터빈 하중 전달함수를 제공하는 단계;
    각 터빈에 대한 터빈 작동 데이터를 측정하는 단계; 및
    3D 공기흐름 데이터베이스 및 터빈 하중 전달함수를 사용하여 터빈 작동 데이터를 처리하는 단계;
    를 포함하며,
    풍력 터빈 하중들은 추가적인 터빈 계장(instrumentation)의 필요 없이 실시간으로 간접적으로 얻어지며 이에 의해 이러한 시스템의 비용을 감소시키는 것을 특징으로 하는 윈드파크의 터빈 허브 하중들을 평가하기 위한 컴퓨터-구현 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    3D 공기흐름 데이터베이스는 다음의 단계들의 방법에 따라서 구성되는 것을 특징으로 하는 윈드파크의 터빈 허브 하중들을 평가하기 위한 방법:
    윈드파크 사이트의 단일 지점에서의 윈드파크 레벨 대기 조건들의 매트릭스를 형성하는 단계; 및
    입력 파라미터들의 각 세트에 대한 각 터빈 위치에서의 터빈 레벨 대기 조건들을 제공하기 위하여 입력 파라미터들의 각 조합에 대한 매트릭스를 분석하는 단계.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    매트릭스를 분석하는 단계는 컴퓨터를 사용한 유체 역학 분석(computational fluid dynamics analysis)인 것을 특징으로 하는 윈드파크의 터빈 허브 하중들을 평가하기 위한 방법.
  4. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    터빈 하중 전달함수는 파크 레벨 대기 조건들의 각 세트에 대한 각 작동 상태에 대한 각 개별 터빈에서의 터빈 하중들의 사이트 맵인 것을 특징으로 하는 윈드파크의 터빈 허브 하중들을 평가하기 위한 방법.
  5. 다음의 단계들을 포함하는 윈드파크에 대한 레이아웃을 디자인하는 방법:
    (a) 윈드파크의 각 터빈에 대해, 제1항 내지 제4항들 중 어느 하나의 방법에 따르는 터빈 허브 하중들을 평가하는 단계;
    (b) 터빈들의 각각에 대한 하중에 대해 출력 발생의 균형을 이루기 위해 레이아웃을 변경하는 단계;
    윈드팜에 대한 하중에 대해 출력 발생을 최적화하기 위해 단계들 (a) 및 (b)를 반복하는 단계.
  6. 다음의 단계들을 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈의 작동 방법:
    터빈에 대해, 제1항 내지 제9항들 중 어느 하나의 방법에 따르는 터빈 허브 하중들을 평가하는 단계;
    추가적인 계장 없이 터빈 하중에 기초하여 출력 발생 및/또는 작동들 및 유지 비용의 균형을 이루는 단계.
  7. 사이트 레벨 바람 정보를 사용함에 의해 풍력 터빈 부품들의 사이트 특정 유효 수명을 평가하는 방법.
  8. 윈드파크의 허브 하중들을 평가하기 위한 시스템으로서:
    3D 공기흐름 데이터베이스;
    터빈 하중 전달함수 모듈;
    각 터빈에 대한 실시간 터빈 작동 데이터를 수신하기 위한 입력부;
    를 포함하며;
    터빈 하중 전달함수 모듈은 3D 공기흐름 데이터베이스를 사용하여 터빈 작동 데이터를 실시간 부하 데이터로 변환시키는 것을 특징으로 하는 윈드파크의 허브 하중들을 평가하기 위한 시스템
  9. 윈드파크의 풍력 터빈들의 레이아웃을 디자인하기 위한 컴퓨터-구현 방법으로서, 상기 방법은 다음의 단계들:
    3D 공기흐름 데이터베이스를 제공하는 단계;
    터빈 하중 전달함수를 제공하는 단계;
    각 터빈에 대한 터빈 작동 데이터를 측정하는 단계; 및
    3D 공기흐름 데이터베이스 및 터빈 하중 전달함수를 사용하여 터빈 작동 데이터를 처리하는 단계;
    를 포함하며,
    풍력 터빈 하중들은 추가적인 터빈 계장의 필요 없이 실시간으로 간접적으로 얻어지며 팜의 풍력 터빈들의 레이아웃을 위한 디자인이 형성되는 것을 특징으로 하는 윈드파크의 풍력 터빈들의 레이아웃을 디자인하기 위한 컴퓨터-구현 방법.
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