Integrated Control of Floating Offshore Wind Farms with Reconfigurable Layouts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This paper proposes an integrated optimization-based control framework for floating offshore wind farms (FOWFs) with reconfigurable layouts. The framework coordinates four farm-level control strategies, that is, turbine repositioning, wake steering, power derating, and Helix wake mixing, to either (i) maximize total farm power output or (ii) track a prescribed farm-level power setpoint while mitigating wake effects. This integration is motivated by the fact that individual strategies may be effective only under specific conditions or broadly effective but not always optimal, whereas their coordinated use can deliver robust performance improvements across a broad range of operating scenarios. The framework targets FOWFs with reconfigurable layouts, where turbines are mounted on floating platforms anchored to the seabed with sufficiently long and slack mooring lines, allowing them to shift within a certain range and thereby enabling controlled positional adjustments. Given the ambient inflow conditions (wind speed and direction), the framework computes coordinated per-turbine commands, including yaw angles, derating commands that limit each turbine's power to not exceed a prescribed value, and mean-to-peak amplitude of sinusoidal blade-pitch excitation, to meet the farm power requirement and to reduce the wake overlap. Numerical simulations using the Flow Redirection and Induction in Steady State (FLORIS) engineering wake model show that the integrated method consistently outperforms any individual strategy. However, because validation in the FLORIS model remains limited for cases in which yaw-based control, including turbine repositioning and wake steering, is applied simultaneously with Helix wake mixing or power derating on the same turbine, the corresponding quantitative gains should be interpreted with caution. We therefore also considered additional restricted benchmark cases in which these control actions were not assigned together to the same turbine. These cases provide conservative lower-bound benchmarks for the integrated-control studies, while still indicating that the main qualitative benefits of the proposed framework are preserved. These findings highlight the potential of integrated control to enhance the efficiency, flexibility, and adaptability of FOWFs, offering a promising pathway to overcome the limitations and improve the performance of standalone control methods.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».