WO2012098170A1 - Simulationsmodell für eine Windenergieanlage sowie Erzeugung und Verwendung desselben - Google Patents

Simulationsmodell für eine Windenergieanlage sowie Erzeugung und Verwendung desselben Download PDF

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WO2012098170A1
WO2012098170A1 PCT/EP2012/050735 EP2012050735W WO2012098170A1 WO 2012098170 A1 WO2012098170 A1 WO 2012098170A1 EP 2012050735 W EP2012050735 W EP 2012050735W WO 2012098170 A1 WO2012098170 A1 WO 2012098170A1
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WO
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model
wind turbine
simulation
model element
simulation model
Prior art date
Application number
PCT/EP2012/050735
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Clemens JAUCH
Original Assignee
Suzlon Energy Gmbh
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Suzlon Energy Gmbh filed Critical Suzlon Energy Gmbh
Publication of WO2012098170A1 publication Critical patent/WO2012098170A1/de

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric

Definitions

  • the invention generally relates to the simulation of power supply networks, in particular the simulation of possible influences, in particular reactions of a wind turbine connected thereto.
  • the invention relates to the creation of a simulation model for a wind energy plant, implemented in particular with software, a corresponding simulation model and the use of the simulation model in the simulation of at least one power supply network.
  • WEA a wind turbine
  • grid public power grid
  • the manufacturer of the WEA has to prove the conformity of the WEA with the respective valid connection rules (grid codes).
  • the manufacturer of the WEA usually has the operator of the power grid (network operator) - usually a national or private Energy supply companies - to provide a software simulation model for the wind turbines.
  • the simulation model WEA specific, technical detailed knowledge, especially technical design parameters of the components or components of the wind turbine are required, which are known with the necessary completeness at least to the manufacturer of the wind turbine.
  • the WEA software simulation model allows the grid operator to monitor the grid behavior of the wind turbine as part of the grid, i. in the network, to simulate.
  • the o.g. Compatibility of the WEA with the network especially the conformity with the valid connection rules, checks, but also measures of the network management, e.g. in case of incidents in the network, to be tested.
  • US 2010/0185336 A1 shows a control of distributed power generators of a power supply network by means of control and / or fuzzy logic based control techniques to retrieve power from the distributed power suppliers such that optimal efficiency is achieved.
  • US 2003/0 122 826 A1 discloses for simulation models a function module with an adaptive look-up table (LUT) that can map time-variant properties of a system behavior by the function module dynamically updating the content of the LUT on the basis of input and output data of the system can.
  • LUT adaptive look-up table
  • the problem here is that the source code and the associated detailed description contain technical know-how of the manufacturer about the respective wind turbine.
  • Conventional simulation models contain namely algebraic equations as well Differential equations that depict the physical structure of the wind turbine as well as the control and regulation relationships of the wind turbine. That is, this information, especially the technical parameters in the simulation model, make it possible to draw conclusions about the corresponding technical details of the wind turbine.
  • the manufacturer of the WEA therefore faces the dilemma of having to issue the source code of the simulation model in order to be able to offer the wind turbine in the relevant markets at all.
  • technical information is being disclosed at the same time.
  • the detailed technical knowledge of interest here concerns fundamentally those which are not intended for publication, and in particular those which can not be taken from the wind turbine itself without further ado, ie only with considerable effort.
  • a key aspect of the invention is that certain model elements of a conventional simulation model can not be analyzed by means of analyzable functional relationships, i. by the algebraic equations and differential equations mentioned above, but merely to integrate the correct relationship between input and output variables of the model element by means of an emulation system emulating the behavior of the model element in the software simulation model of the wind turbine.
  • a first aspect of the invention relates to a method for creating or modifying a software simulation model for a wind power plant for integration into a power grid simulation model for a simulation of the wind power plant in the network.
  • An embodiment of the method comprises at least one definition step and one adaptation step.
  • the definition step in a conventional simulation model for the wind energy plant, at least one model element having at least two model element input variables and at least one model element output variable is defined.
  • model parameters of an emulation system are adjusted so that the emulation system can emulate the model element with a predetermined accuracy. Then the at least one model element in the conventional simulation model for the wind energy plant is replaced by the adapted or trained emulation system.
  • the emulation system contains no algebraic equations or differential equations of the model element of the conventional simulation model to be replaced, which transparently depict the physical reality.
  • the emulation system is preferably based on a basic model that emulates the behavior of the model element with sufficient accuracy after an empirical or by means of a learning algorithm setting its model parameters in the adaptation step.
  • the determination of the model parameters of the emulation system can be based on learning data consisting of known combinations of values for the at least two input variables and the at least one output variable of the model element.
  • the adaptation or training of the basic model or emulation system can in particular be carried out automatically, for example by means of a learning algorithm.
  • a fuzzy inference system (hereinafter referred to as FIS for short) is used to implement the emulation system according to the invention. That is, for modeling the at least one model element of the software simulation model of the WT, model parameters of the FIS are each set such that the FIS maps or emulates the conventional model element at least with a certain accuracy.
  • model element could also be replaced and emulated by a neural network (NN) as an emulation system according to the invention, wherein the model parameters to be set are then those of the neural network.
  • NN neural network
  • a basic model of an emulation model according to the invention is used, which is configured as needed to replace a particular model element.
  • these are first and foremost the number of inputs and outputs as well as the corresponding input and output variables.
  • suitable membership functions as well as these related rules, a suitable inference operator and a defuzzification are to be defined for the respective input variables and output variables.
  • the number of nodes, the number of inner layers, etc. should be set as needed.
  • the implementation of the FIS or of an NN or alternative approaches presents no difficulty to the person skilled in the art, since the corresponding expertise is sufficiently available.
  • the software "MATLAB” and “Simulink” together with the “Fuzzy Logic Toolbox” of the company “The MathWorks” can be used to create and train a FIS.
  • Another aspect of the invention relates to a software simulation model for a wind turbine for integration into a power grid simulation model for a simulation of the wind turbine in the network.
  • the software simulation model has at least one model element with at least two input variables and at least one output variable, wherein the at least one model element contains an emulation system set by means of model parameters in the form of a fuzzy inference system for emulating the model element.
  • the software simulation model can be generated with a method according to the first aspect of the invention or modified according to an existing conventional software simulation model. This is the solution of the beginning described Ensures that the model parameters of the emulation system do not contain technical (design) parameters of the wind turbine to be simulated.
  • a further aspect of the invention relates to the simulation of a wind power plant or a power supply network to which the wind energy plant is coupled, using a software simulation model for the wind energy plant according to the second aspect of the invention.
  • a computer program with program code for carrying out one of the methods according to the invention as soon as the computer program is executed in a computer system, a data carrier with electronically readable control signals, which can interact with a computer system in such a way that the computer system carries out a method according to the invention, and a data stream containing a computer program according to the invention.
  • the computer system may be a commercial personal computer or a high performance computer specialized in simulations operating either with a standard operating system as a program environment for executing computer programs or with a proprietary programming environment adapted program code means.
  • a computer system typically includes read-only memory for basic system programming functions, and volatile memory (read-write memory) for program code of a computer program loaded into the system or for the execution of a computer program of needed or generated work data.
  • a computer system usually has at least one programmable arithmetic unit, microprocessor (s) or the like, wherein instructions of a computer program programmed therein by means of program code can be executed in order to process a program programmed by means of the computer program.
  • a computer program programmed therein by means of program code
  • the computer system has interfaces for data input and data output. This includes, in particular, the possibility of being able to load program code from a data carrier or as a data stream from a computer network, such as a local computer network, the Internet or the like, into the computer system.
  • a software simulation model for a wind turbine according to the invention can be made available by the manufacturer of the wind turbines to national certification bodies or network operators as a simulation model of the wind turbine without thereby disclosing technical trade secrets.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram of a conventional simulation model of a wind turbine
  • FIG. 2 shows an example of a model element to be emulated according to the approach of the invention
  • Fig. 3 is a schematic block diagram of a FIS as a basic model of an emulation system, which, for example, according to appropriate configuration and
  • a simulation model for a wind energy plant should i.a. serve to be able to simulate the behavior of the wind turbine in conjunction with a power supply network and thus possible repercussions of the wind turbine on the power grid (grid).
  • a wind energy plant should i.a. serve to be able to simulate the behavior of the wind turbine in conjunction with a power supply network and thus possible repercussions of the wind turbine on the power grid (grid).
  • reactions of a wind turbine to disturbances occurring in the network such as, for example, voltage fluctuations, not only affect the wind turbine itself, but in turn have an influence on the grid as so-called feedbacks.
  • the possible repercussions of the wind turbines on the grid are of particular interest.
  • the aspect of network support also explains the need for network operators to interfere with the control of the wind turbine or wind farm, for example to reduce the amount of reactive power injected, e.g. via the phase angle (), and / or to be able to throttle the maximum output power of the wind farm.
  • the quantities are voltage in the network, i. the mains voltage (V), and the mains frequency (f) of importance; the grid frequency is less relevant because a single WEA has little effect on the grid frequency.
  • the wind turbine feeds into the grid via the current (I) active power (Pelec) and / or reactive power (Qelec) and thus has a certain influence on the grid voltage (VNetz).
  • the active power (Pelec) and reactive power (Qelec) are given by the phase angle () between the current supplied by the WEC to the grid (I) and the grid voltage (VNet) at the feed-in point, i. the grid connection point.
  • the wind turbine converts mechanical work of the wind at the rotor of the wind turbine via an electric generator into electrical energy.
  • the maximum amount of mechanical work that can be performed by the wind in the respective current situation is essentially determined by the current wind speed.
  • the grid operator of the wind turbine can specify how much electrical power from the wind turbine may actually be fed into the grid, i.
  • the grid operator can throttle the wind turbine if the current wind situation would enable the supply of more electrical power.
  • the network operator can also specify the amount of reactive power currently required in the network via a corresponding desired value of the WT (not shown in FIG. 1);
  • the wind turbine then has to adjust the phase angle (), which is no problem for the modern inverters in wind turbines.
  • FIG. 1 shows an example of a possible block diagram of a simulation model of a WT.
  • signals represented by the dashed line represent the input variables of the simulation model of the wind turbine that are relevant for the simulation example. These are the current wind situation WIND, which is mainly detected by the current wind speed, as well as variables such as the current POS and the grid voltage V at the feed-in point.
  • the signals represented by the line of alternating points and dashes represent output signals of the simulation model of the WEA; these are the electric active power Pelec and the electric reactive power Qelec; Pelec and Qelec could also be represented by the current supplied by the wind turbine to the grid (I) and the phase angle () to the grid voltage (VNet) at the feed-in point.
  • the simulation model shown in FIG. 1 consists of system elements that communicate with one another, which in turn map individual system components of the wind turbine but also the control and regulation processes implemented in the wind turbine.
  • the individual system elements have respective input and output quantities, with a respective one relating to these quantities, i. the behavior of the system element mapping, transfer function is defined in the conventional simulation models by one of the aforementioned equation systems consisting of algebraic equations and / or differential equations. Control and regulatory relationships can be mapped, for example, by state machines consisting of states, state transitions and actions, for example in the form of if-then statements.
  • state machines consisting of states, state transitions and actions, for example in the form of if-then statements.
  • the structure of the respective equation systems and in particular the parameters contained in the equations are often derived directly from real technical features of the wind turbine. Therefore, a conventional simulation model, especially its source code, allows direct conclusions to be drawn about these technical features of the respective wind turbine.
  • the system elements of the WEA model of FIG. 1 will be briefly explained.
  • a rotor blade control system element 20 in which an associated rotor blade angle of attack is determined from the current wind speed WIND and the current generator speed ngen as input variables as well as an LVRT parameter.
  • the LVRT parameter is determined by an LVRT system element 30 based on the current line voltage V at the connection point taking into account the current wind speed WIND.
  • an aerodynamic system element 40 based on the current rotor speed nrotor, the current rotor blade pitch. and the current wind speed WIND determines the current mechanical rotor torque Trotor.
  • a powertrain system element 50 determines the current generator speed based on a dynamic 3-mass model for the powertrain of the WEA from the current mechanical rotor torque Trotor and the current electric torque Telec of the generator.
  • a power control system element 60 forms the influence of e.g. B. adjustable by the grid operator power setpoint PSO, taking into account the current generator speed ngen to a reference power Pref from.
  • An energy conversion system element 70 which on the one hand maps the conversion of the mechanical rotor power into electrical power through the WT and the power electronics of the WT, determines from the current generator speed ngen, the current grid voltage V at the feed point and the reference power Pref the current values for the wind power plant Pelec and reactive power Qelec.
  • FIG. 2 shows an example of a model element 100 to be modified according to the invention, which is a part of the interior of the drive train system element 50.
  • the current rotor acceleration dnrotor / dt is determined from the difference between the current mechanical rotor torque Trotor and the current mechanical generator torque Tgen by dividing it with the moment of inertia of the rotor blades Jrotor as an individual technical feature of the WEA.
  • the rotor blade moment of inertia Jrotor derives directly from the technical design parameters of the rotor blades, which are the technical know-how of the wind turbine manufacturer. With the source code of such a transparent simulation model, this know-how would then be disclosed to a person skilled in the art.
  • FIG. 3 shows a basic model of a FIS as an example of an emulation system 200 that may be configured and set in accordance with the present invention such that, for example, the model element 100 illustrated in FIG. 2 may be emulated with sufficient accuracy.
  • the know-how to be protected in the form of the technical design parameters of the rotor blades, is not disclosed in the source code of the software simulation model of the wind turbine.
  • the FIS as depicted in FIG. 3 is generally valid as the base model of the emulation system 200 and can be used anywhere in a WEA simulation model.
  • the variable x in Fig. 3 defines the number of inputs and the variable y the model order.
  • the dimension of the vector of the input variable (vln) contains a one-column vector of x components.
  • the dimensions of the other vectors processed in the FIS are also dependent on x and y. By choosing the number of inputs and the model order appropriately, it can be avoided that the vectors to be processed become impractically large.
  • the variables are compared with each other and with the parameters of the FIS so that the value of the FIS output variables FAU corresponds to the output variables of the model element to be emulated.
  • the emulation system 200 has as typical components a FIS membership functions (MF) 21 1, 212 for the input variables (input), rules (rules) 220, a summation 230 (summation) and a block for appropriate Defuzzification or defuzzification 240 to a specific numerical value DFZ for the output variable FAU.
  • MF FIS membership functions
  • rules rules
  • summation summation
  • defuzzification Defuzzification or defuzzification 240
  • DFZ for the output variable FAU.
  • a plausibility check essentially takes place according to which the value DFZ is normally output as output variable FAU.
  • an average value MRA defined in a parameter is output as output variable FAU as FAU.
  • the model element 100 shown there can be emulated by means of an emulation system 200 based on a FIS of FIG.
  • the FIS then has exactly two inputs ln (1) and ln (2), namely the mechanical rotor torque Trotor and mechanical generator torque Tgen and the rotor acceleration dnrotor / dt as the only output variable FAU.
  • FIS fuzzy inference system
  • the model parameters of the FIS as emulation system 200 are preferably adjusted by means of an automated learning algorithm based on known data for the model element 100 so that the modified model element, namely the configured and trained emulation system 200 of FIG. 3, the same or with a certain accuracy output values Response to certain input value combinations produced as the conventional model element 100 of FIG. 2 using the conventional equations.
  • the FIS of emulation system 200 no longer contains the critical technical parameters and disclosure by the source code of the simulation model of the WEA is prevented.
  • the parameters contained in the emulation system 200 do not allow any conclusion to the original design parameters such as the rotor blade moment of inertia Jrotor of the conventional system of equations Fig. 2.
  • the basic model of the emulation system 200 of FIG. 3 is structured in such a way that by corresponding configuration of the number of inputs x of the number of outputs, the model order y and its model parameters, a multiplicity of different relationships between the input and output variables of a model element at the most different places of the conventional simulation model of the WEA of Fig. 1 can be emulated.
  • the equation shown in FIG. 2 by way of example is deliberately chosen as simply as possible for a simpler representation and explanation of the solution approach.
  • the blocks 10, 20, 30, 40, 50, 60 and 70 of the simulation model of FIG. 1 may be partially or completely replaced and emulated by one or more respective appropriately configured and adjusted emulation systems 200.
  • a FIS is basically comparable to a fuzzy logic controller. That is, a FIS is basically a deterministic system that produces unique output values for certain input value combinations, unique to the FIS. Since controllers based on fuzzy logic since the 80s in the professional world by industrial applications and equipment Household electronics are known, does not need to be based on the basics but should only be considered on the possibly relevant differences.
  • the FIS used here is the membership functions of the individual variables for the input variables and output variables, and especially the fuzzy rules in which knowledge about the relationship between the input variables and the output variables is stored, based on expert knowledge about the wind turbine preferably not set "by hand” but "taught” to the FIS by means of a learning algorithm.
  • the learning algorithm adjusts the model parameters of the FIS until the behavior of the FIS matches that of the model element to be emulated.
  • the parameters of the FIS to be trained are essentially the characteristic values of the membership functions as well as the rule base of the FIS.
  • the FIS described here as one possible embodiment can emulate static relationships particularly well, such as tables containing a certain relationship between input variables and output variables, or algebraic equations. That is, even with the implementation of tables, the amount of data to be stored in the FIS may be smaller than would be required for the table.
  • a FIS is basically also able to emulate time dependencies, such as differential equations, but the programmability of such FISs is not possible in all network simulation programs.
  • the number of model parameters of a software simulation model according to the invention was compared with that of the conventional model. It could 1013 of 1067 technical parameters of the conventional Replaced simulation model for a WEA of Fig. 1 by the emulation of model elements by means of appropriately adapted FIS elements and thus their disclosure in the source code of the software simulation model can be prevented.
  • model parameters of an emulation system such as the FIS discussed as an example here, as a replacement for certain model elements of a simulation model for a wind turbine
  • the relevant value combinations of the input and output variables of a model element must be known.
  • the behavior of the WEA i. the responses to different boundary conditions taking into account internal control and regulation processes, be known.
  • the information required for this purpose could be measured as time series of the relevant signals at the wind turbine in order to determine the model parameters of the respective emulation system.
  • the behavior of a wind turbine in all possible operating states would have to be observed. On the one hand this would be very time-consuming and on the other hand it is extremely unlikely that any possible combination of environmental conditions, if any, can be observed in a reasonable time.
  • One approach here is to work as much as possible instead of WEA observed or measured data, for example, using the existing or first create conventional simulation model simulated wind turbine data.
  • model parts such parts of the simulation model are determined, which are particularly well suited for emulation by an emulation system. It has proven particularly useful to define the model elements such that no time dependencies exist between the input variables and the output variables. For the identification or definition of the model elements to be emulated, appropriate limits are drawn in the conventional simulation model. 4 shows an example of this model element definition step, in which, in an example simulation element 300, a lasso curve 310 defines a subarea as a model element to be modified or replaced by an emulation system, which is suitable for emulation by an FIS 200 according to the invention illustrated in Fig. 3 as an example suitable.
  • One criterion is the complexity of a model element to be emulated, since the complexity increases the required order y of the FIS.
  • a high order F y takes a long time for the learning algorithm to train the FIS.
  • a high-order FIS requires a great deal of time in the subsequent simulation of the wind turbine.
  • a second criterion is the number x of the input variables of the model element to be emulated, since this factor exponentially enters into the dimension of the matrices used in the FIS, and thus has an immediate influence on both the learning speed and the simulation speed.
  • the required accuracy of the FIS can be influenced during the emulation of the model element. It was found that it is better to increase the model accuracy by cleverly determining the value ranges and associated step sizes than to increase the order of the FIS.
  • a specially configured and adapted FIS is generated for each of the thus identified model elements, preferably based on a basic model.
  • the model parameters of the FIS are set so that the outputs of the FIS for certain inputs reflect the behavior of the conventional model element with the required accuracy.
  • the process of setting the model parameters can be done by means of known training methods in which the FIS parameters are adapted by means of suitable learning algorithms so long that the FIS can emulate the conventional model element.
  • the Fuzzy Logic Toolbox can be used in the software environment of MATLAB.
  • the conventional model element to be emulated is replaced by the model element implemented by means of FIS.
  • the wind turbine can be simulated with the software simulation model and compared with real wind turbine data or existing simulated wind turbine data by comparing the simulation results and, if necessary, with corrections, i. Adjustments of the emulation system or its model parameters, are made.
  • the inventively modified software simulation model can still be adapted to a software environment of the receiver, ie, for example, of the network operator or the national authority.
  • the present invention is or is particularly applicable to: a method for creating a software simulation model for a wind turbine for integration into a power grid simulation model for a simulation of the wind turbine in the network, a software simulation model, a simulation of a power grid and associated computer program product, a Disk and a data stream.
  • the inventive construction method comprises at least one definition step in which at least one model element having at least two model element input variables and at least one model element output variable is defined in a system model of the wind turbine, and an adaptation step, in which model parameters of an emulation system are adapted so that the emulation system generates the Behavior of the model element with a predetermined accuracy can emulate.
  • the software Simulation model contains at least one model element with model element transfer function between at least two input variables and at least one output variable, wherein the at least one model element preferably has as an emulation system a fuzzy inference system set by means of model parameters for emulating the model element transfer function.

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Abstract

Verfahren zur Erstellung eines Software-Simulationsmodells für eine Windenergieanlage zur Integration in ein Stromversorgungsnetz-Simulationsmodell für eine Simulation der Windenergieanlage im Netzverbund, Software-Simulationsmodell, Simulation eines Stromversorgungsnetz sowie zugehöriges Computerprogrammprodukt, Datenträger und Datenstrom. Das Erstellungsverfahren enthält wenigstens einen Definitionsschritt, in dem wenigstens ein Modellelement mit zumindest zwei Modellelement-Eingangsgrößen und zumindest einer Modellelement-Ausgangsgröße in einem Systemmodell der Windenergieanlage definiert wird, und einen Anpassungsschritt, in dem Modellparameter eines Emulationssystems so angepasst werden, dass das Emulationssystem das Verhalten des Modellelement mit einer vorbestimmten Genauigkeit emulieren kann. Das Software-Simulationsmodell enthält wenigstens ein Modellelement mit Modellelement-Übertragungsfunktion zwischen zumindest zwei Eingangsgrößen und zumindest einer Ausgangsgröße, wobei das wenigstens eine Modellelement bevorzugt als Emulationssystem ein mittels Modellparametern eingestelltes Fuzzy-Interferenz-System zur Emulation der Modellelement-Übertragungsfunktion aufweist. [Fig. 3]

Description

Simulationsmodell für eine Windenergieanlage sowie Erzeugung und Verwendung desselben
Gebiet der Erfindung Die Erfindung betrifft im Allgemeinen die Simulation von Stromversorgungsnetzen, insbesondere die Simulation möglicher Einflüsse, besonders Rückwirkungen einer daran angeschlossenen Windenergieanlage.
Die Erfindung betrifft im Einzelnen die Erstellung eines, insbesondere mit Softwaremitteln implementierten, Simulationsmodels für eine Windenergieanlage, ein entsprechendes Simulationsmodell sowie die Verwendung des Simulationsmodels bei der Simulation wenigstens eines Stromversorgungsnetzes.
Hintergrund der Erfindung
Aus der DE 10 2004 056 223 A1 ist es bekannt, eine Simulationseinheit, die das Verhalten einer Windenergieanlage abbilden kann, zu verwenden, um eine Steuereinheit für die Windenergieanlage unabhängig von den tatsächlichen Bauteilen der Windenergieanlage testen zu können, indem die Simulationseinheit für bestimmte Ausgangsbedingungen die sich für anliegende von der Steuereinheit generierte Steuersignale ergebenden Istwerte für Bauteile der Windenergieanlage modelliert.
Bevor eine Windenergieanlage (im Weiteren hier mit WEA abgekürzt) in ein öffentliches Stromversorgungsnetz (Netz) integriert werden kann, d.h. als Lieferant für elektrische Energie an das Netz angeschlossen werden darf, hat der Hersteller der WEA die Konformität der WEA mit den jeweils gültigen Anschlussregeln (Grid-Codes) nachzuweisen.
In diesem Zusammenhang hat der Hersteller der WEA dem Betreiber des Stromversorgungsnetzes (Netzbetreiber) - üblicherweise ein nationales oder privates Energieversorgungsunternehmen - ein Software-Simulationsmodell für die WEA zur Verfügung zu stellen. Für das Simulationsmodell sind WEA spezifische, technische Detailkenntnisse, besonders technische Design-Parameter der Bestandteile bzw. Komponenten der WEA erforderlich, die mit der notwendigen Vollständigkeit zumindest dem Hersteller der WEA bekannt sind.
Das Software-Simulationsmodell der WEA ermöglicht dem Netzbetreiber, das Netzverhalten der WEA als Bestandteil des Netzes, d.h. im Netzverbund, zu simulieren. Damit kann beispielsweise die o.g. Kompatibilität der WEA mit dem Netz, besonders die Konformität mit den gültigen Anschlussregeln, überprüft, aber auch Maßnahmen der Netzführung, z.B. bei Störfällen im Netzes, getestet werden.
Die US 2002 / 0 193 978 A1 zeigt ein Beispiel für die Simulation von elektrischen Energieversorgungssystemen.
Die US 2010 / 0 185 336 A1 zeigt eine Steuerung von verteilten Energieerzeugern eines Energieversorgungsnetzwerks mittels auf Regeln und/oder Fuzzy-Logik basierenden Steuertechniken, um Energie von den verteilten Energieversorgern derart abzurufen, dass ein optimaler Wirkungsgrad erreicht wird.
Die US 2003 / 0 122 826 A1 offenbart für Simulationsmodelle einen Funktionsbaustein mit einer adaptiven Look-Up-Tabelle (LUT), die zeitvariante Eigenschaften eines Systemverhaltens abbilden kann, indem der Funktionsbaustein dynamisch anhand von Eingangs- und Ausgangsdaten des Systems den Inhalt der LUT aktualisieren kann.
In der Vergangenheit konnte der vorstehend beschriebenen Forderung durch Bereitstellung eines fertig kompilierten Software-Simulationsmodells für die jeweilige WEA entsprochen werden. Mittlerweile jedoch fordern die Netzbetreiber, aber auch einzelne nationale Zulassungsbehörden, die Bereitstellung des zugehörigen Quellcodes sowie eine ausführliche Beschreibung des Simulationsmodells. Dies soll ermöglichen, dass Simulationsmodell bei Bedarf an unterschiedliche Simulationsumgebungen anpassen zu können.
Problematisch ist dabei, dass der Quellcode und die zugehörige detaillierte Beschreibung technisches Know-how des Herstellers über die jeweilige WEA enthalten. Herkömmliche Simulationsmodelle enthalten nämlich algebraische Gleichungen sowie Differentialgleichungen, die den physikalischen Aufbau der WEA und auch die Steuer- und Regelungszusammenhänge der WEA abbilden. D.h., diese Informationen, besonders die technischen Parameter im Simulationsmodell, ermöglichen einen Rückschluss auf die entsprechenden technischen Details der WEA. Der Hersteller der WEA steht daher vor dem Dilemma, den Quellcode des Simulationsmodells herausgeben zu müssen, um die WEA überhaupt auf den relevanten Märkten anbieten zu können. Dabei werden aber zurzeit gleichzeitig technische Informationen offengelegt. Die hier interessierenden technischen Detailkenntnisse betreffen grundsätzliche solche, die eigentlich nicht zur Veröffentlichung vorgesehen sind, und besonders solche, die der WEA selbst nicht ohne weiteres, d.h. nur mit erheblichem Aufwand entnommen werden können.
Somit ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Lösung für das vorstehend genannte Problem vorzuschlagen. Insbesondere ist es eine Aufgabe der Erfindung ein Software-Simulationsmodell bereitzustellen bzw. ein Verfahren zur Erstellung eines solches Modells vorzuschlagen, bei dem der Quellcode hinsichtlich nicht zur Veröffentlichung vorgesehener Design-Parameter einer WEA nicht transparent ist.
Zusammenfassung der Erfindung
Diese Aufgabe wird mit den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche gelöst. Weitere Ausführungsformen sind in den auf diese rückbezogenen Unteransprüchen angegeben. Ein Kernaspekt der Erfindung besteht darin, bestimmte Modellelemente eines herkömmlichen Simulationsmodels nicht mittels analysierbarer funktionaler Zusammenhänge, d.h. durch die eingangs genannten algebraischen Gleichungen und Differentialgleichungen abzubilden, sondern lediglich den korrekten Zusammenhang zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen des Modellelements mittels einem das Verhalten des Modellelements emulierenden Emulationssystem in das Software-Simulationsmodell der WEA zu integrieren.
Ein relativ einfacher Ansatz für eine dieser Forderung entsprechenden Codierung und Emulation eines Modellelements wäre es, eine Tabelle (z.B. eine Look-up-Tabelle, kurz LUT) zu verwenden, in der für alle sinnvollen bzw. relevanten Eingangswertkombinationen der oder die zugehörigen Ausgangswert(e) abgelegt sind. Dieser Ansatz ist jedoch allein deshalb unpraktikabel, da hierfür zu viel Datensätze im Simulationsmodell gespeichert werden müssten.
Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erstellung bzw. Modifikation eines Software-Simulationsmodells für eine Windenergieanlage zur Integration in ein Stromversorgungsnetz-Simulationsmodell für eine Simulation der Windenergieanlage im Netzverbund.
Eine Ausführungsform des Verfahren weist wenigstens einen Definitionsschritt und einen Anpassungsschritt auf. In dem Definitionsschritt wird in einem herkömmlichen Simulationsmodell für die Windenergieanlage wenigstens ein Modellelement mit zumindest zwei Modellelement-Eingangsgröße und zumindest einer Modellelement-Ausgangsgröße definiert. Danach werden in dem Anpassungsschritt Modellparameter eines Emulationssystems so angepasst, dass das Emulationssystem das Modellelement mit einer vorbestimmten Genauigkeit emulieren kann. Dann wird das wenigstens eine Modellelement im herkömmlichen Simulationsmodell für die Windenergieanlage durch das angepasste bzw. trainierte Emulationssystem ersetzt.
Erfindungsgemäß wird also vorgeschlagen, für bestimmte Teile eines herkömmlichen Simulationsmodells, d.h. für bestimmte Modellelemente, ein mit Modellparametern einstellbares Emulationssystem für eine funktionale Zuordnung wenigstens zweier Eingangswerte zu den oder dem Ausgangswert(en) zu verwenden, mit dem das bestimmte zu emulierenden Modellelement des herkömmlichen Simulationsmodells ersetzt und nachgebildet werden kann.
Das Emulationssystem enthält erfindungsgemäß keine algebraischen Gleichungen oder Differentialgleichungen des zu ersetzenden Modellelements des herkömmlichen Simulationsmodels, welche transparent die physikalische Realität abbilden. Das Emulationssystem basiert bevorzugt auf einem Basismodell, das nach einer empirischen oder mittels Lernalgorithmus erfolgten Einstellung seiner Modellparameter im Anpassungsschritt das Verhalten des Modellelements mit ausreichender Genauigkeit nachbildet. lm Anpassungsschritt kann das Ermitteln der Modellparameter des Emulationssystems basierend auf Lerndaten bestehend aus bekannten Kombinationen von Werten für die zumindest zwei Eingangsgrößen und die zumindest eine Ausgangsgröße des Modellelements erfolgen. Das Anpassen bzw. Trainieren des Basismodels oder Emulationssystems kann insbesondere automatisiert beispielsweise mittels eines Lernalgorithmus durchgeführt werden.
Erfindungsgemäß wird ein Fuzzy-Inferenz-System (im Weiteren kurz mit FIS bezeichnet) zur Implementierung des erfindungsgemäßen Emulationssystems verwendet. D.h., zur Modellierung des wenigstens einen Modellelements des Software-Simulationsmodells der WEA werden Modellparameter des FIS jeweils so eingestellt, dass das FIS zumindest mit einer bestimmten Genauigkeit das herkömmliche Modellelement abbildet bzw. emuliert.
Das eingangs geschilderte Problem wird somit dadurch gelöst, dass mit den ermittelten Modellparameter und/oder dem FIS keine Rückschlüsse auf tatsächliche Design-Parameter der zu simulierenden WEA ermöglicht wird bzw. werden. D.h., ein erfindungsgemäßes Software-Simulationsmodell, besonders der Quellcode ist hinsichtlich der nicht zur Veröffentlichung vorgesehenen Design-Parameter nicht mehr transparent.
Alternativ oder zusätzlich könnte das Modellelement auch durch ein Neuronales Netz (NN) als erfindungsgemäßes Emulationssystem ersetzt und nachgebildet werden, wobei die einzustellenden Modellparameter dann die des Neuronalen Netzes sind.
Idealerweise kommt ein Basismodell eines erfindungsgemäßen Emulationsmodells zur Anwendung, das nach Bedarf für einen Ersatz eines bestimmten Modellelements konfiguriert wird. Bei einem FIS und einem NN sind dies zu allererst die Anzahl der Eingänge und Ausgänge sowie die entsprechenden Eingangs- und Ausgangsgrößen. Weiter sind beim FIS u.a. für die jeweiligen Eingangsgrößen und Ausgangsgrößen geeignete Zugehörigkeitsfunktionen sowie diese in Beziehung setzende Regeln, ein geeigneter Inferenzoperator sowie eine Defuzzifizierung zu definieren. Bei einem NN wären beispielsweise die Knotenanzahl, die Anzahl der inneren Schichten usw. nach Bedarf einzustellen. Grundsätzlich sei angemerkt, dass die Implementierung des FIS oder eines NN oder alternativer Ansätze für den Fachmann keine Schwierigkeiten darstellen, da das entsprechende Fachwissen ausreichend verfügbar ist.
Beispielsweise kann die Software„MATLAB" und„Simulink" zusammen mit der„Fuzzy Logic Toolbox" des Unternehmens „The MathWorks" zum Erzeugen und Trainieren eines FIS verwendet werden. Ergänzend sei hier beispielsweise auf die Bücher„Matlab und Simulink: Beispielorientierte Einführung in die Simulation dynamischer Systeme", von Josef Hoffmann bei Addison-Wesley, 1998 (ISBN 3-8273-1077-6) und „Matlab - Simulink - Stateflow : Grundlagen, Toolboxen, Beispiele" von Anne Angermann et al., in der 6. Auflage bei Oldenbourg, München 2009 (ISBN 978-3-486-58985-6) verwiesen.
Für eine nähere und detaillierte Darstellung eines herkömmlichen Software- Simulationsmodells für Windenergieanlagen sei zum Beispiel auf „Dynamic wind turbine models in power System Simulation tool DlgSILENT" von Anca D. Hansen et al. des Riso National Laboratory, Roskilde, December 2003 (ISBN 87-550-3198-6) verwiesen. Es hat sich als vorteilhaft erwiesen, wenn im Definitionsschritt das zu ersetzende und zu emulierende Modellelement so definiert wird, dass das Verhalten des Modellelements zwischen den zumindest zwei Eingangsgrößen und der zumindest einen Ausgangsgröße zeitunabhängig ist.
Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft ein Software-Simulationsmodell für eine Windenergieanlage zur Integration in ein Stromversorgungsnetz-Simulationsmodell für eine Simulation der Windenergieanlage im Netzverbund.
In einer bestimmten Ausführung weist das Software-Simulationsmodell wenigstens ein Modellelement mit zumindest zwei Eingangsgröße und zumindest einer Ausgangsgröße auf, wobei das wenigstens eine Modellelement ein mittels Modellparameter eingestelltes Emulationssystem in Form eines Fuzzy-Inferenz-System zur Emulation des Modellelements enthält.
Das Software-Simulationsmodell kann mit einem Verfahren gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung erzeugt oder ein vorhandenes herkömmliches Software-Simulationsmodell entsprechend modifiziert werden. Dabei wird zur Lösung des eingangs geschilderten Problems sichergestellt, dass die Modellparameter des Emulationssystems keine technischen (Design-)Parameter der zu simulierenden Windenergieanlage enthalten.
Ein weiter Aspekt der Erfindung betrifft die Simulation einer Windenergieanlage bzw. eines Energieversorgungsnetzwerks, mit dem die Windenergieanlage gekoppelt ist, unter Verwendung eines Software-Simulationsmodells für die Windenergieanlage gemäß dem zweiten Aspekt der Erfindung.
Schließlich betreffen weitere Aspekte der Erfindung: ein Computerprogramm mit Programmcode zur Durchführung eines der erfindungsgemäßen Verfahren, sobald das Computerprogramm in einem Computersystem ausgeführt wird, einen Datenträger mit elektronisch lesbaren Steuersignalen, die mit einem Computersystem derart interagieren können, dass das Computersystem ein erfindungsgemäßes Verfahren durchführt, sowie einen Datenstrom, der ein erfindungsgemäßes Computerprogramm enthält.
Hinsichtlich des Computerprogramms, des Datenträgers sowie des Datenstroms sei angemerkt, dass es sich bei dem Computersystem um einen handelsüblichen Personalcomputer oder einen auf Simulationen spezialisierten Hochleistungsrechner handeln kann, der entweder mit einem Standardbetriebssystem als Programmumgebung für das Ausführen von Computerprogrammen oder mit einer proprietären Programmierumgebung für speziell daran angepasste Programmcodemittel ausgestattet ist.
Jedenfalls enthält ein Computersystem üblicherweise Festwertspeicher (Nur-Lese-Speicher) für grundlegende programmtechnische Funktionen des Systems sowie flüchtigen Speicher (Schreib-Lese-Speicher) für Programmcode eines in das System geladenen Computerprogramms oder bei der Ausführung eines Computerprogramms benötigter bzw. erzeugter Arbeitsdaten.
Weiter besitzt ein Computersystem üblicherweise wenigstens eine programmierbaren Recheneinheit, Mikroprozessor(en) oder dergleichen, wobei darin mittels Programmcode programmierte Anweisungen eines Computerprogramms ausgeführt werden können, um ein mittels des Computerprogramms programmiertes Verfahren, wie z. B. die hier als Anwendungsbeispiel genannte Simulation eines Stromversorgungsnetzes, auszuführen. Weiter besitzt das Computersystem Schnittstellen für die Dateneingabe und Datenausgabe. Hierzu gehört besonders die Möglichkeit Programmcode von einem Datenträger oder als Datenstrom aus einem Computernetz, wie einem lokalen Computernetz, dem Internet oder dergleichen, in das Computersystem laden zu können. Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass mittels des erfindungsgemäßen Ansatzes für die Erstellung eines Software-Simulationsmodells für eine WEA eine weitest gehende Entkopplung von solchen technischen Parametern erreicht werden kann, die Rückschlüsse auf technische Merkmale der WEA allein anhand des Simulationsmodels zulassen würden. Ein erfindungsgemäßes Software-Simulationsmodell für eine WEA kann der Hersteller der WEA nationalen Zertifizierungsstellen oder Netzbetreibern als ein Simulationsmodell der WEA zur Verfügung stellen, ohne damit technische Betriebsgeheimnisse offenzulegen.
Kurzbeschreibunq der Zeichnunqsfiquren
Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung, sowie Ausführungsbeispiele hierzu, werden nachstehend in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungsfiguren näher erläutert. Funktionsähnliche Bauteile oder Komponenten sind teilweise mit gleichen Bezugszeichen versehen. Die innerhalb der Beschreibung des Ausführungsbeispiels verwendeten Begriffe „links",„rechts",„oben",„unten" beziehen sich auf die Zeichnungsfiguren in einer Ausrichtung mit normal lesbaren Figurenbezeichnung und Bezugszeichen. Hierbei zeigt: Fig. 1 ein schematisches Blockschaltbild eines herkömmlichen Simulationsmodells einer WEA;
Fig. 2 ein Beispiel für ein gemäß dem Lösungsansatz der Erfindung zu emulierendes Modellelement;
Fig. 3 ein schematisches Blockschaltbild eines FIS als Basismodell eines Emulationssystems, welches beispielsweise nach entsprechender Konfiguration und
Einstellung seiner Modellparameter zur Emulation des Modellelements der Fig. 2 gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung verwendet wird; und Fig. 4 ein Beispiel für die erfindungsgemäße Definition eines Modellelements für eine erfindungsgemäße Emulation gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
Detaillierte Beschreibung der Ausführunqsbeispiele
Wie eingangs erwähnt soll ein Simulationsmodell für eine Windenergieanlage (WEA) u.a. dazu dienen, das Verhalten der WEA im Verbund mit einem Stromversorgungsnetz und so mögliche Rückwirkungen der WEA auf das Stromversorgungsnetz (Netz) simulieren zu können. Beispielsweise betreffen Reaktionen einer WEA auf im Netz auftretende Störungen, wie beispielsweise Spannungsschwankungen, nicht nur die WEA selbst, sondern haben als sogenannte Rückwirkungen wiederum Einfluss auf das Netz. Für den Netzbetreiber sind dabei besonders die möglichen Rückwirkungen der WEA auf das Netz von Interesse.
In der Vergangenheit war es so, dass eine WEA sich im Falle von schwerwiegenden Störungen im Netz wie Blitzeinschlag, Geräte- oder Stromleitungsausfall automatisch und möglichst schnell, d.h. innerhalb 0,1 - 0,2 s, vom Netz trennen musste. Mit dem mittlerweile deutlich höheren Anteil der Windenergie in den Stromversorgungsnetzen wirkt sich der damit einhergehende Ausfall bei der Stromeinspeisung direkt auf die Stabilität des Netzes aus. Die damaligen Anschlussregeln würden höchstwahrscheinlich heute durch kaskadierende Effekte zu einer weiteren DeStabilisierung des Netzes führen.
Heute fordern daher die Anschlussregeln (Grid-Codes) der Stromversorgungsnetzbetreiber (Netzbetreiber), dass eine WEA oder ein aus mehreren WEA bestehender Windpark bei einer Netzstörung für eine Mindestzeit mit dem Netz verbunden bleibt, um weiter Energie in das Versorgungsnetz einspeisen zu können und damit das Netz zu stützen. Diese Eigenschaft ist als ZVRT (Zero Voltage Ride Through) bzw. LVRT (Low Voltage Ride Through) bekannt, d.h. die Fähigkeit der WEA einen Spannungseinbruch im Netz„durchfahren" zu können.
Der Aspekt der Netzstützung erklärt auch die Forderung nach Eingriffsmöglichkeiten für Netzbetreiber in die Regelung der WEA oder eines Windparks, um beispielsweise den Umfang eingespeister Blindleistung, z.B. über den Phasenwinkel ( ), vornehmen und/oder die maximale Ausgangsleistung des Windparks drosseln zu können.
Damit ergeben sich im Zusammenhang mit einem Simulationsmodell für eine WEA Schnittstellen zur Umgebung. Das sind zum einen die physikalischen Randbedingungen, wie die aktuelle Windlage und die elektrischen Randbedingungen am Netzanschlusspunkt der WEA.
Am Netzanschlusspunkt, d.h. der Schnittstelle zwischen WEA und Netz, sind die Größen Spannung im Netz, d.h. die Netzspannung (V), und die Netzfrequenz (f) von Bedeutung; die Netzfrequenz ist weniger von Relevanz, da eine einzelne WEA kaum Einfluss auf die Netzfrequenz hat. Als negativer Verbraucher speist die WEA über den Strom (I) Wirkleistung (Pelec) und/oder Blindleistung (Qelec) ins Netz ein und hat damit einen gewissen Einfluss auf die Netzspannung (VNetz). Die Wirkleistung (Pelec) und Blindleistung (Qelec) ergibt sich über den Phasenwinkel ( ) zwischen dem von der WEA ins Netz gespeisten Strom (I) und der Netzspannung (VNetz) am Einspeisepunkt, d.h. dem Netzanschlusspunkt.
Die WEA wandelt mechanische Arbeit des Windes am Rotor der WEA über einen elektrischen Generator in elektrische Energie um. Die dabei in der jeweils aktuellen Situation vom Wind maximal leistbare mechanische Arbeit ist im Wesentlichen durch die aktuelle Windgeschwindigkeit bestimmt.
Über den Leistungssollwert (power setpoint, PSO) kann der Netzbetreiber der WEA vorgeben, wie viel elektrische Leistung von der WEA tatsächlich ins Netz eingespeist werden darf, d.h. mittels des PSO kann der Netzbetreiber die WEA drosseln, wenn die aktuelle Windlage die Einspeisung von mehr elektrischer Leistung ermöglichen würde. Bei Bedarf kann vorgesehen sein, dass der Netzbetreiber über einen entsprechenden Sollwert der WEA auch die Menge an aktuell im Netz benötigter Blindleistung vorgeben kann (in Fig. 1 nicht gezeigt); die WEA hat dann den Phasenwinkel ( ) entsprechend einzustellen, was bei den modernen Wechselrichtern in der WEA kein Problem darstellt.
Fig. 1 zeigt ein Beispiel für ein mögliches Blockschaltbild eines Simulationsmodells einer WEA. In Fig. 1 repräsentieren Signale, die mit der gestrichelten Linie dargestellt sind, die für das Simulationsbeispiel relevanten Eingangsgrößen des Simulationsmodels der WEA. Dies sind die aktuelle Windsituation WIND, die im Wesentlichen durch die aktuelle Windgeschwindigkeit erfasst wird, sowie Größen wie der aktuelle POS sowie die Netzspannung V am Einspeisepunkt. Die Signale, die mit der Linie aus sich abwechselnden Punkten und Strichen dargestellt sind, repräsentieren Ausgangssignale des Simulationsmodells der WEA; dies sind hier die elektrische Wirkleistung Pelec und die elektrische Blindleistung Qelec; Pelec und Qelec könnten auch durch den von der WEA ins Netz gespeisten Strom (I) und den Phasenwinkel ( ) zur Netzspannung (VNetz) am Einspeisepunkt dargestellt werden.
Das in der Fig. 1 dargestellte Simulationsmodell besteht aus miteinander kommunizierenden Systemelementen, die wiederum einzelne Systembestandteile der WEA aber auch die in der WEA implementierten Steuer- und Regelungsvorgänge abbilden.
Die einzelnen Systemelemente besitzen jeweilige Eingangs- und Ausgangsgrößen, wobei eine jeweilige diese Größen in Beziehung setzende, d.h. das Verhalten des Systemelements abbildende, Übertragungsfunktion im herkömmlichen Simulationsmodellen durch eines der eingangs genannten Gleichungssysteme bestehend aus algebraische Gleichungen und/oder Differentialgleichungen definiert ist. Steuer- und Regelungszusammenhänge können beispielsweise durch Zustandsautomaten bestehend aus Zuständen, Zustandsübergängen und Aktionen, beispielsweise in Form von Wenn-dann-Aussagen abgebildet werden. Der Aufbau der jeweiligen Gleichungssysteme und besonders die in den Gleichungen enthaltenen Parameter leiten sich dabei oft unmittelbar von realen technischen Merkmalen der WEA ab. Daher lässt ein herkömmliches Simulationsmodell, besonders sein Quellcode, unmittelbar Rückschlüsse auf diese technischen Merkmale der jeweiligen WEA zu. Im Folgenden sein die Systemelemente des WEA-Modells der Fig. 1 kurz erläutert.
Da ist zunächst ein Windmodell-Systemelement 10, in dem die aktuelle Windsituation der WEA, d.h. im Wesentlichen die aktuelle Windgeschwindigkeit WIND und ggf. Windgeschwindigkeitsverteilung simuliert wird.
Es folgt ein Rotorblattsteuerung-Systemelement 20, in dem aus der aktuellen Windgeschwindigkeit WIND und der aktuellen Generatordrehzahl ngen als Eingangsgrößen sowie einem LVRT-Parameter ein zugehöriger Rotorblatt-Anstellwinkel bestimmt wird. Der LVRT-Parameter wird von einem LVRT-Systemelement 30 anhand der aktuellen Netzspannung V am Anschlusspunkt unter Berücksichtigung der aktuellen Windgeschwindigkeit WIND ermittelt. ln einem Aerodynamik-Systemelement 40 wird anhand der aktuellen Rotordrehzahl nrotor, dem aktuellen Rotorblattanstellwinkel . und der aktuellen Windgeschwindigkeit WIND das aktuelle mechanische Rotordrehmoment Trotor bestimmt.
Ein Antriebsstrang-Systemelement 50 ermittelt basierend auf einem dynamischen 3-Massen- Modell für den Antriebsstrang der WEA aus dem aktuellen mechanischen Rotordrehmoment Trotor und dem aktuellen elektrischen Drehmoment Telec des Generators die aktuelle Generatordrehzahl ngen.
Ein Leistungssteuerung-Systemelement 60 bildet den Einfluss des z. B. vom Netzbetreiber einstellbaren Leistungssollwerts PSO unter Berücksichtigung der aktuellen Generatordrehzahl ngen auf eine Referenzleistung Pref ab.
Ein Energiewandlung-Systemelement 70, das zum Einen die Wandlung der mechanischen Rotorleistung in elektrische Leistung durch die WEA und die Leistungselektronik der WEA abbildet, ermittelt aus der aktuellen Generatordrehzahl ngen, der aktuellen Netzspannung V am Einspeisepunkt und der Referenzleistung Pref die aktuellen Werte für die von der WEA abgegebene Wirkleistung Pelec und Blindleistung Qelec.
Es sei angemerkt, dass es für das Verständnis der vorliegenden Erfindung nicht auf eine lückenlose Darstellung des hier zur Veranschaulichung verwendeten WEA- Simulationsmodells ankommt, da solche herkömmlichen Simulationsmodelle dem Fachmann beispielsweise aus der o.g. Veröffentlichung„Dynamic wind turbine models in power System Simulation tool DlgSILENT" hinreichend bekannt ist.
Das hier vorgestellte Verfahren zur Erzeugung oder Erstellung eines Software- Simulationsmodells für die WEA ist gegenüber dem herkömmlichen Simulationsmodellen im Wesentlichen dadurch gekennzeichnet, dass ein herkömmliches Simulationsmodell so modifiziert wird bzw. dass es gegenüber einem herkömmlichen Simulationsmodell so modifiziert ist, dass die eingangs gestellte Problematik, nämlich eine Offenbarung von technischen Details der WEA durch das Simulationsmodell verhindert wird. Zum besseren Verständnis der Erfindung wird im Folgenden die erfindungsgemäße Modifikation eines herkömmlichen Software-Simulationsmodels beschrieben. Fig. 2 zeigt ein Beispiel für ein erfindungsgemäß zu modifizierendes Modellelement 100, welches ein Teil im Inneren des Antriebsstrang-Systemelements 50 ist. Im Modellelement 100 wird aus der Differenz des aktuellen mechanischen Rotordrehmoments Trotor und dem aktuellen mechanischen Generatordrehmoment Tgen durch Division mit dem Trägheitsmoment der Rotorblätter Jrotor als ein individuelles technisches Merkmal der WEA die aktuelle Rotorbeschleunigung dnrotor/dt ermittelt.
Das Rotorblätterträgheitsmoment Jrotor leitet sich unmittelbar von technischen Designparametern der Rotorblätter ab, die technisches Know-how des WEA-Herstellers sind. Mit dem Quellcode eines derartig transparenten Simulationsmodells würde damit dieses Know-how für einen Fachmann offengelegt.
Fig. 3 zeigt ein Basismodell eines FIS als Beispiel für ein Emulationssystem 200, das gemäß der vorliegenden Erfindung so konfiguriert und eingestellt werden kann, dass beispielsweise das in der Fig. 2 veranschaulichte Modellelement 100 mit ausreichender Genauigkeit emuliert werden kann. Damit wird das zu schützende Know-how, in Form der technischen Designparameter der Rotorblätter, im Quellcode des Software-Simulationsmodells der WEA nicht offengelegt.
Das FIS wie es in Fig. 3 abgebildet ist, ist als Basismodell des Emulationssystems 200 allgemein gültig und an beliebiger Stelle in einem WEA Simulationsmodell einsetzbar. Die Variable x in Fig. 3 definiert die Anzahl der Eingänge und die Variable y die Modellordnung. Entsprechend ist die Dimension des Vektors der Eingangsvariablen (vln) ein Einspaltenvektor der x Komponenten enthält. Die Dimensionen der anderen im FIS verarbeiteten Vektoren (Variablennamen die mit v beginnen) sind ebenfalls von x und y abhängig. Indem die Anzahl der Eingänge und die Modellordnung geeignet gewählt werden, kann vermieden werden, dass die zu verarbeitenden Vektoren unpraktikabel groß werden. In den Blöcken des FIS werden die Variablen miteinander und mit den Parametern des FIS so verrechnet, dass der Wert der FIS-Ausgangsvariablen FAU der Ausgangsvariablen des zu emulierenden Modellelements entspricht.
Das Emulationssystem 200 besitzt als typische Bestandteile ein FIS Mitgliedschafts- bzw. Zugehörigkeitsfunktionen (MF) 21 1 , 212 für die Eingangsvariablen (Input), Regeln (Rules) 220, eine Summenbildung 230 (Summation) und einen Block zur geeigneten Entfuzzifizierung bzw. Defuzzifizierung (Defuzzification) 240 auf einen konkreten Zahlenwert DFZ für die Ausgangsvariable FAU. Im Block 250 findet im Wesentlichen eine Plausibilitätskontrolle statt, gemäß der im Normalfall als Ausgangsgröße FAU der Wert DFZ ausgegebene wird. In anderen Fällen wird als Ausgangsgröße FAU ein in einem Parameter definierter Mittelwert MRA als FAU ausgegeben.
Nähere Informationen zum Aufbau und der Funktion eines FIS finden sich beispielsweise in „Introduction to fuzzy logic using MATLAB" von S. N. Sivanandam et al., ISBN 978-3-540- 35780-3.
An dieser Stelle sei angemerkt, dass es selbstverständlich ohne Probleme möglich ist, auch ein FIS mit mehr als einer Ausgangsgröße zu konfigurieren.
Gemäß dem sehr einfachen Ausführungsbeispiel der Fig. 2 kann das dort dargestellte Modellelement 100 mittels eines Emulationssystems 200 basierend auf einem FIS der Fig. 3 emuliert werden. Das FIS hat dann genau zwei Eingangsgrößen ln(1 ) und ln(2), nämlich das mechanische Rotordrehmoment Trotor und mechanische Generatordrehmoment Tgen und die Rotorbeschleunigung dnrotor/dt als einzige Ausgangsgröße FAU.
Die Modellparameter des Emulationssystems 200, das sind die Struktur und Parameterwerte der Zugehörigkeitsfunktionen 21 1 , 212, Regel 220, Summenbildung 230, Defuzzifizierung 240, usw. sind so einzustellen, dass das Emulationssystem 200 für Wertekombinationen der Eingangsgrößen ln(1 )=Trotor, ln(2)= Tgen zugehörige Werte für die Rotorbeschleunigung dnrotor/dt als Ausgangsgröße FAU mit einer vorbestimmten Genauigkeit ausgibt. D.h. der Zusammenhang zwischen den Eingangsgrößen und der Ausgangsgröße wird dann nicht mehr durch ein herkömmliches Gleichungssystem abgebildet, sondern mit dem Fuzzy- Inferenz-System (FIS) des Emulationssystems 200 ersetzt und emuliert.
Dabei werden die Modellparameter des FIS als Emulationssystems 200 bevorzugt mittels einem automatisierten Lernalgorithmus basierend auf bekannten Daten für das Modellelement 100 so eingestellt, dass das modifizierte Modellelement, nämlich das konfigurierte und trainierte Emulationssystem 200 der Fig. 3 dieselben bzw. mit einer bestimmten Genauigkeit Ausgangswerte als Antwort auf bestimmte Eingangswertekombinationen produziert wie das herkömmliche Modellelement 100 der Fig. 2 anhand der herkömmlichen Gleichungen. Das FIS des Emulationssystems 200 enthält nicht mehr die kritischen technischen Parameter und eine Offenlegung durch den Quellcode des Simulationsmodells der WEA wird verhindert.
Da der Aufbau des Emulationssystems 200, im Ausführungsbeispiel ein FIS, in seiner Struktur völlig verschieden zum herkömmlichen Gleichungssystem der Fig. 2 ist, ermöglichen die im Emulationssystem 200 enthaltenen Parameter keinen Schluss auf die ursprünglichen Design-Parameter wie beispielsweise das Rotorblätterträgheitsmoment Jrotor des herkömmlichen Gleichungssystems der Fig. 2 .
Weiter ist das Basismodell des Emulationssystems 200 der Fig. 3 so strukturiert, dass durch entsprechende Konfiguration der Anzahl der Eingänge x der Anzahl der Ausgänge, der Modellordnung y sowie seiner Modellparameter eine Vielzahl unterschiedlicher Zusammenhänge zwischen den Ein- und Ausgangsgrößen eines Modellelements an den unterschiedlichsten Stellen des herkömmlichen Simulationsmodells der WEA der Fig. 1 emuliert werden kann.
In diesem Zusammenhang sei angemerkt, dass die in der Fig. 2 im Wege eines Beispiels dargestellte Gleichung für eine einfachere Darstellung und Erläuterung des Lösungsansatzes bewusst möglichst einfach gewählt ist. Grundsätzlich können die Blöcke 10, 20, 30, 40, 50, 60 und 70 des Simulationsmodells der Fig. 1 teilweise oder auch vollständig durch ein oder mehrere jeweils entsprechend konfigurierte und eingestellte Emulationssysteme 200 ersetzt und emuliert werden.
Es sei angemerkt, dass sich hinsichtlich der vorstehend genannten teilweise bzw. vollständigen Emulation von herkömmlichen Modellelementen durch ein FIS als Emulationssystem besonders solche Teile eignen, die keine Zeitabhängigkeiten, wie beispielsweise Differentialgleichungen, Abtastfunktionen (sample-and-hold), enthalten. Ein FIS ist grundsätzlich vergleichbar mit einem Fuzzy-Logik-Regler. D.h., ein FIS ist grundsätzlich ein deterministisches System, das für bestimmte Eingangswertekombinationen eindeutig durch das FIS bestimmte Ausgangswerte erzeugt. Da Regler basierend auf Fuzzy- Logik seit den 80er Jahren in der Fachwelt durch industrielle Anwendungen und aus Geräten der Haushaltselektronik bekannt sind, braucht hier nicht auf die Grundlagen sondern soll nur auf die ggf. relevanten Unterschiede eingegangen werden.
Im Gegensatz zum Fuzzy-Regler werde bei dem hier verwendeten FIS die Zugehörigkeitsfunktionen der einzelnen Variablen für die Eingangsgrößen und Ausgangsgrößen und besonders die Fuzzy-Regeln, in denen Wissen über die Beziehung zwischen den Eingangsgrößen und den Ausgangsgrößen gespeichert ist, basierend auf Expertenwissen über die WEA bevorzugt nicht„von hand" eingestellt sondern mittels eines Lernalgorithmus dem FIS „beigebracht". Der Lernalgorithmus passt dabei die Modellparameter des FIS solange an bis das Verhalten des FIS dem des zu emulierenden Modellelements entspricht. Die zu trainierenden Parameter des FIS sind im Wesentlichen die Kennwerte der Zugehörigkeitsfunktionen sowie die Regelbasis des FIS.
Das hier als eine mögliche Ausführung beschriebene FIS kann besonders gut statische Zusammenhänge emulieren, wie zum Beispiel Tabellen, die einen bestimmten Zusammenhang zwischen Eingangsgrößen und Ausgangsgrößen enthalten, oder algebraische Gleichungen. D.h., gerade bei der Implementierung von Tabellen kann es sein, dass der Umfang an zu speichernden Daten beim FIS geringer ist als für die Tabelle erforderlich wäre.
Es sei angemerkt, dass ein FIS grundsätzlich auch in der Lage ist, Zeitabhängigkeiten, wie beispielsweise Differentialgleichungen, zu emulieren, jedoch ist die Programmierbarkeit solcher FIS nicht in allen Netzsimulationsprogrammen möglich.
Daher wird hier als bevorzugt - aber nicht als Beschränkung der Erfindung - vorschlagen, bei der Auswahl der mittels FIS zu emulierenden Modellelemente darauf zu achten, zu vermeiden, zeitabhänige Größen, Bestandteile die auf vorausgehende Systemzustände zurückgreifen, wie beispielsweise Integratoren oder ein Sample-and-Hold-Element, im zu emulierenden FIS zu haben.
Zum besseren Verständnis der Leistungsfähigkeit des hier zum Schutz von technischen Design-Parametern vorgestellten Ansatzes wurde die Anzahl der Modellparameter eines erfindungsgemäßen Software-Simulationsmodells mit der des herkömmlichen Modells verglichen. Dabei konnten 1013 von 1067 technischen Parametern des herkömmlichen Simulationsmodells für eine WEA der Fig. 1 durch die Emulation von Modellelementen mittels entsprechend angepasster FIS-Elemente ersetzt und so deren Offenlegung im Quellcode des Software-Simulationsmodells verhindert werden.
Im Folgenden wird ein mögliches Vorgehen zur Erstellung eines Software- Simulationsmodells gemäß der vorliegenden Erfindung in Schritten erläutert.
Um die Modellparameter eines erfindungsgemäßen Emulationssystems, wie dem als Beispiel hier näher diskutierten FIS, als Ersatz für bestimmte Modellelemente eines Simulationsmodells für eine WEA ermitteln zu können, müssen die relevanten Wertekombinationen der Eingangs- und Ausgangsgrößen eines Modellelements bekannt sein. Allgemein muss das Verhalten der WEA, d.h. die Reaktionen auf verschiedene Randbedingungen unter Berücksichtung interner Steuerungs- und Regelungsvorgänge, bekannte sein.
Grundsätzlich könnten die hierfür benötigten Informationen als Zeitreihen der relevanten Signale an der WEA gemessen werden, um damit die Modellparameter des jeweiligen Emulationssystems zu ermitteln. Dazu müsste aber das Verhalten einer WEA in allen möglichen Betriebszuständen beobachtet werden. Dies wäre zum einen sehr aufwändig und zum anderen ist es äußerst unwahrscheinlich, dass jede mögliche Kombination von Umgebungsbedingungen, wenn überhaupt, in vertretbarer Zeit beobachtet werden kann.
Ein Lösungsansatz ist hier, so weit wie möglich anstelle von an der WEA beobachteten bzw. gemessenen Daten, mit beispielsweise mittels des vorhandenen oder zuerst erstellen herkömmlichen Simulationsmodells simulierten WEA-Daten zu arbeiten.
Basierend auf dem herkömmlichen Software-Simulationsmodell der WEA, welches algebraische Gleichungen und Differentialgleichungen sowie zur Implementierung der Steuerungsstrategien der WEA Zustandsautomaten enthält, kann die erfindungsgemäße Modifikation des Software-Simulationsmodells erfolgen.
Dazu werden in einem besonders bevorzugten Vorgehen als Modellelemente solche Teilebereiche des Simulationsmodels ermittelt, die sich besonders gut für eine Emulation durch ein Emulationssystem eignen. Dabei hat sich besonders bewährt, die Modellelemente so zu definieren, dass jeweils zwischen den Eingangsgrößen und Ausgangsgrößen keine Zeitabhängigkeiten bestehen. Für die Identifikation bzw. Definition der zu emulierenden Modellelemente, werden im herkömmlichen Simulationsmodell entsprechende Grenzen gezogen. Fig. 4 zeigt ein Beispiel für diesen Modellelement-Definitionsschritt, bei dem in einem Beispiel-Simulationselement 300 eine Lassokurve 310 einen Teilbereich als zu modifizierendes bzw. durch ein Emulationssystem zu ersetzendes Modellelement definiert, der sich für eine erfindungsgemäße Emulation durch ein FIS 200, wie in Fig. 3 als Beispiel veranschaulicht, eignet. Im Folgenden werden einige Aspekte vorteilhafter Weiterbildungen der Identifikation bzw. Definition von erfindungsgemäß mittels eines FIS als Emulationssystem zu modifizierenden bzw. zu emulierenden Modellelemente erläutert. Es wurde festgestellt, dass im Wesentlichen drei Kriterien bei der Auswahl bzw. Identifikation der Modellelemente zu beachten sind.
Ein Kriterium ist die Komplexität eines zu emulierenden Modellelements, da mit der Komplexität die benötigte Ordnung y des FIS steigt. Ein FIS mit hoher Ordnung y benötigt einen hohen Zeitbedarf für den Lernalgorithmus, um das FIS zu trainieren. Darüber hinaus verursacht ein FIS mit hoher Ordnung einen hohen Zeitbedarf bei der späteren Simulation der WEA.
Ein zweites Kriterium ist die Anzahl x der Eingangsgrößen des zu emulierenden Modellelements, da diese exponentiell in die Dimension der im FIS verwendeten Matrizen eingeht, und damit unmittelbar Einfluss auf sowohl die Lerngeschwindigkeit als auch auf die Simulationsgeschwindigkeit hat.
Schließlich kann mit den Trainingsdaten und dabei insbesondere dem Wertebereich sowie der eingestellten Schrittweite zwischen einzelnen Werten im Wertebereich die benötigte Genauigkeit des FIS bei der Emulation des Modellelements beeinflusst werden. Dabei wurde gefunden, dass es besser ist über die geschickte Bestimmung der Wertebereiche und zugehörigen Schrittweiten die Modellgenauigkeit zu erhöhen als die Ordnung des FIS zu erhöhen. Anschließend wird für die so identifizierten Modellelemente jeweils - bevorzugt ausgehend von einem Basismodell - ein speziell konfiguriertes und angepasstes FIS erzeugt. Dazu werden die Modellparameter des FIS so eingestellt, dass die Ausgaben des FIS bei bestimmten Eingaben das Verhalten des herkömmlichen Modellelements mit der geforderten Genauigkeit abbilden. Der Vorgang des Einstellens der Modellparameter kann mittels bekannter Trainingsverfahren erfolgen, bei denen die FIS-Parameter mittels geeigneter Lernalgorithmen so lange angepasst werden, dass das FIS das herkömmliche Modellelement emulieren kann. Hier kann beispielsweise in der Softwareumgebung von MATLAB auf die Fuzzy Logic Toolbox zurückgegriffen werden. Schließlicht wird das zu emulierende herkömmliche Modellelement durch das mittels FIS implementierte Modellelement ersetzt.
Zur Validierung des so modifizierten Software-Simulationsmodells kann die WEA mit dem Software-Simulationsmodell simuliert und durch Vergleich der Simulationsergebnisse mit echten WEA-Daten bzw. vorhandenen simulierten WEA-Daten verglichen und ggf. Korrekturen, d.h. Anpassungen des Emulationssystems bzw. seiner Modellparameter, vorgenommen werden.
In einem letzten Schritt kann - falls erforderlich - das erfindungsgemäß modifizierte Software-Simulationsmodell noch an eine Softwareumgebung des Empfängers, d.h. beispielsweise des Netzbetreibers oder der nationalen Behörde, angepasst werden. Die vorliegenden Erfindung eignet sich bzw. betrifft besonders: ein Verfahren zur Erstellung eines Software-Simulationsmodells für eine Windenergieanlage zur Integration in ein Stromversorgungsnetz-Simulationsmodell für eine Simulation der Windenergieanlage im Netzverbund, ein Software-Simulationsmodell, eine Simulation eines Stromversorgungsnetz sowie zugehöriges Computerprogrammprodukt, einen Datenträger und einen Datenstrom. Das erfindungsgemäße Erstellungsverfahren enthält wenigstens einen Definitionsschritt, in dem wenigstens ein Modellelement mit zumindest zwei Modellelement-Eingangsgrößen und zumindest einer Modellelement-Ausgangsgröße in einem Systemmodell der Windenergieanlage definiert wird, und einen Anpassungsschritt, in dem Modellparameter eines Emulationssystems so angepasst werden, dass das Emulationssystem das Verhalten des Modellelement mit einer vorbestimmten Genauigkeit emulieren kann. Das Software- Simulationsmodell enthält wenigstens ein Modellelement mit Modellelement- Übertragungsfunktion zwischen zumindest zwei Eingangsgrößen und zumindest einer Ausgangsgröße, wobei das wenigstens eine Modellelement bevorzugt als Emulationssystem ein mittels Modellparametern eingestelltes Fuzzy-Inferenz-System zur Emulation der Modellelement-Übertragungsfunktion aufweist.
Die in den beschriebenen Ausführungsbeispielen offenbarten Merkmalskombinationen sollen nicht limitierend auf die Erfindung wirken, vielmehr sind auch die Merkmale der unterschiedlichen Ausführungen miteinander kombinierbar.

Claims

Patentansprüche
1 . Verfahren zur Erstellung eines Software-Simulationsmodells (1 ) für eine Windenergieanlage zur Integration in ein Stromversorgungsnetz-Simulationsmodell für eine Simulation der Windenergieanlage im Netzverbund, wobei das Verfahren aufweist:
- einen Definitionsschritt, in dem wenigstens ein Modellelement (100) mit zumindest zwei Modellelement-Eingangsgröße (ln(1 ), ln(2)) und zumindest einer Modellelement- Ausgangsgröße (FAU) in einem Systemmodell der Windenergieanlage definiert wird,
- einen Anpassungsschritt, in dem Modellparameter eines Emulationssystems (200) so angepasst werden, dass das Emulationssystem (200) das definierte Modellelement (100) mit einer vorbestimmten Genauigkeit emulieren kann, und
- Ersetzen des Modellelements (100) durch das angepasste Emulationssystem (200),
- wobei der Anpassungsschritt weiter aufweist: Verwenden eines Fuzzy-Inferenz-Systems als das Emulationssystem (200).
2. Verfahren nach Anspruch 1 , wobei der Anpassungsschritt weiter aufweist:
- Ermitteln der Modellparameter des Emulationssystems (200) basierend auf Lerndaten bestehend aus bekannten Kombinationen von Werten für die zumindest zwei Eingangsgrößen (ln(1 ), ln(2)) und die zumindest eine Ausgangsgröße (FAU) des Modellelements (100),
- wobei das Ermitteln bevorzugt mittels eines automatisierten Lernalgorithmus durchgeführt wird.
3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, wobei der Definitionsschritt weiter aufweist:
Definieren des zu emulierenden Modellelements (100) derart, dass es nur eine Ausgangsgröße (FAU), und maximal fünf, bevorzugt zwei Eingangsgrößen (ln(1 ), ln(2)) aufweist.
4. Software-Simulationsmodell (1 ) für eine Windenergieanlage zur Integration in ein Stromversorgungsnetz-Simulationsmodell für eine Simulation der Windenergieanlage im Netzverbund,
- wobei das Software-Simulationsmodell (1 ) wenigstens ein Modellelement (100) mit zumindest zwei Eingangsgrößen (ln(1 ), ln(2)) und zumindest einer Ausgangsgröße (FAU) aufweist, - wobei das wenigstens eine Modellelement (100) ein mittels Modellparametern eingestelltes Emulationssystem (200) in Form eines Fuzzy-Inferenz-Systems zur Emulation des Verhaltens des Modellelements aufweist.
5. Software-Simulationsmodell (1 ) gemäß Anspruch 4,
- wobei das Software-Simulationsmodell (1 ) mit einem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4 erzeugt worden ist,
- wobei die Modellparameter des Emulationssystems (200) keine technischen Parameter der zu simulierenden Windenergieanlage enthalten.
6. Simulation einer Windenergieanlage bzw. eines Energieversorgungsnetzwerks, mit dem die Windenergieanlage gekoppelt ist, unter Verwendung eines Software-Simulationsmodells (1 ) für die Windenergieanlage gemäß einem der Ansprüche 4 bis 5.
7. Computerprogramm mit Programmcode zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 3 oder nach Anspruch 6, wenn das Computerprogramm in einem Computersystem ausgeführt wird.
8. Datenträger mit elektronisch lesbaren Steuersignalen, die mit einem programmierbaren Computersystem derart interagieren können, dass das Computersystem ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3 oder nach Anspruch 6 durchführt.
9. Datenstrom, der ein Computerprogramm gemäß Anspruch 7 enthält.
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