Multi-dimensionale Windparkoptimierung in der Planungsphase

Roscher, Björn; Schelenz, Ralf; Schröder, Kai-Uwe

doi:10.18154/RWTH-2020-03444

Multi-dimensionale Windparkoptimierung in der Planungsphase = Multi-dimensional wind farm optimization in the concept phase

Roscher, Björn^RWTH*

2020

VerantwortlichkeitsangabeBjörn Roscher

Ausgabe1. Auflage

ImpressumAachen : Verlagsgruppe Mainz 2020

UmfangXIV, 119 Seiten : Illustrationen, Diagramme, Karten

ISBN3-95886-332-9, 978-3-95886-332-3

Dissertation, RWTH Aachen University, 2020

Zweitveröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Schelenz, Ralf (Thesis advisor)^RWTH* ; Schröder, Kai-Uwe (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2020-01-21

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2020-03444
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/785718/files/785718.pdf

Einrichtungen

Chair for Wind Power Drives (412010)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Im Rahmen des Energiewandels werden die erneuerbaren Energien weiter ausgebaut. Jedoch kommt dieser Ausbau nicht ohne Preis. Im Gegensatz zu konventionellen Kraftwerken, benötigen erneuerbare Energien mehr Fläche zur Bereitstellung der Energie. Die Ausbaufläche ist limitiert und muss daher effektiv genutzt werden.Aktuell werden in der Auslegungsphase zuerst die Positionen der Windenergieanlagen (WEA) bestimmt. Anschließend wird die WEA-Konfiguration ausgewählt. Dieser Ansatz führt zu einem lokalen Optimum.Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Modellumgebung entwickelt, die die optimale WEA-Platzierung unter Berück-sichtigung der WEA-Konfiguration (Nabenhöhe, Rotordurchmesser und Nennleistung) ermittelt. Somit wird für jedes mögliche Layout die optimale WEA-Konfiguration ermittelt. Durch Evaluierung der verschiedenen lokalen Optima, kann ein globales Optimum für die verfügbare Fläche ermittelt werden.Kern der Arbeit ist die Erarbeitung der Simulationsumgebung mit einer hohen Nutzbarkeit. Dabei sollte die Optimierung innerhalb kürzester Rechenzeit eine Näherung des Optimums wiedergeben. Somit ist eine Anwendung in der Industrie möglich.Die ermittelten Windparklayouts werden mit Literatur und bestehenden Projekten validiert.

Renewable energies are being further expanded within the framework of energy change. However, this expansion does not come without a price. In contrast to conventional power plants, renewable energies require more space to provide the energy. The building area is limited and must therefore be used effectively.Currently, the positions of the wind turbines (WT) are first determined in the design phase. The wind turbine characteristics are then selected. This approach leads to a local optimum.In the context of this work, a simulation environment was developed which determines the optimal WT placement taking the WT configuration (hub height, rotor diameter and rated power) into account. Thus, the optimal configuration is determined for each possible layout. By evaluating the different local optima, a global optimum for the available area can be determined.Core of the dissertation is the development of a simulation environment with a high usability. The optimization should reflect an approximation of the optimum within a short computing time. Thus, an application in the industry is possible.The determined wind farm layouts are validated with literature and existing projects.

OpenAccess:
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