Economic power control for offshore wind farms with loop connection cables
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Canadian developer and owner of green power facilities Northland Power Inc. owns two offshore wind farms (OWFs) in the German Bight, Deutsche Bucht and Nordsee One, operated by the subsidiary Northland Power Europe GmbH. The company supports and conducts research in the field of power flow optimization in wind farm networks. The work at hand represents the results of this effort to maximize the efficiency of the assets. The project was accomplished within a cooperation between the Nordsee One GmbH and the Institute of Electrical Power and Energy Technology at the Hamburg University of Technology. From an external point of view, an OWF represents an “en bloc” power plant connected to the onshore transmission grid via power export cables. Nevertheless, such a power plant comprises a complex, large-scale internal medium voltage network. In case of failure or cable outage, the network topology of an OWF may be modified and unintended overloading of inter-array cables (IACs) is possible. In order to address this issue, a new algorithm and software tool for economic power control in OWFs are introduced in the following which can be employed in wind farms with integrated loop connection cables (LCCs). This configuration particularly entails the risk of overloading cable segments depending on the present wind speed. The new algorithm provides the operator with adapted active power setpoints for each wind turbine generator (WTG) in a given network topology. The aim is to maximize OWF power generation and minimize internal power losses while secure network operation is guaranteed. Using load flow analysis based on WTG power output measurements, the load on each cable section is monitored and the cables can be utilized to their individual full capacity while overload is avoided. The practicability of the approach is demonstrated by means of simulation results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».