The aim of this dissertation is to improve the prerequisites for effective wind farm control strategies by reducing uncertainties in determining and predicting the ambient flow field. Lidar systems can assist in this regard, but are susceptible to errors in positioning. Therefore, methods have been derived to accurately determine their orientation and levelling in offshore wind farms. Further uncertainties arise from the wind vanes, which have been shown to systematically overestimate yaw errors. A correction has been designed that significantly improves their measurements. Additionally, a real-time flow model was constructed to predict the flow evolution, particularly the wind speed and direction at downstream turbines. Finally, a robust wind farm control strategy was developed that considers uncertainties in wind direction using stochastic optimisation.
Ziel dieser Dissertation ist es, die Voraussetzungen für effektive Windparkregelungsstrategien zu verbessern, indem Unsicherheiten bei der Bestimmung und Vorhersage des umgebenden Strömungsfeldes reduziert werden. Lidarsysteme können hierbei unterstützen, sind aber anfällig für Positionierungsfehler. Daher wurden Methoden erarbeitet, um ihre Ausrichtung und Nivellierung in Offshore-Windparks genau zu bestimmen. Weitere Unsicherheiten ergeben sich aus den Windfahnen, die nachweislich die Gierfehler systematisch überschätzen. Es wurde eine Korrektur entworfen, die ihre Messungen deutlich verbessert. Darüber hinaus wurde ein Echtzeit-Strömungsmodell erstellt, um die Strömungsentwicklung und insbesondere die Windgeschwindigkeit und -richtung an nachgelagerten Turbinen vorherzusagen. Schließlich wurde eine robuste Windparksteuerungsstrategie entwickelt, welche die Unsicherheiten in der Windrichtung durch eine stochastische Optimierung berücksichtigt.
The aim of this dissertation is to improve the prerequisites for effective wind farm control strategies by reducing uncertainties in determining and predicting the ambient flow field. Lidar systems can assist in this regard, but are susceptible to errors in positioning. Therefore, methods have been derived to accurately determine their orientation and levelling in offshore wind farms. Further uncertainties arise from the wind vanes, which have been shown to systematically overestimate yaw errors. A correction has been designed that significantly improves their measurements. Additionally, a real-time flow model was constructed to predict the flow evolution, particularly the wind speed and direction at downstream turbines. Finally, a robust wind farm control strategy was developed that considers uncertainties in wind direction using stochastic optimisation.
Ziel dieser Dissertation ist es, die Voraussetzungen für effektive Windparkregelungsstrategien zu verbessern, indem Unsicherheiten bei der Bestimmung und Vorhersage des umgebenden Strömungsfeldes reduziert werden. Lidarsysteme können hierbei unterstützen, sind aber anfällig für Positionierungsfehler. Daher wurden Methoden erarbeitet, um ihre Ausrichtung und Nivellierung in Offshore-Windparks genau zu bestimmen. Weitere Unsicherheiten ergeben sich aus den Windfahnen, die nachweislich die Gierfehler systematisch überschätzen. Es wurde eine Korrektur entworfen, die ihre Messungen deutlich verbessert. Darüber hinaus wurde ein Echtzeit-Strömungsmodell erstellt, um die Strömungsentwicklung und insbesondere die Windgeschwindigkeit und -richtung an nachgelagerten Turbinen vorherzusagen. Schließlich wurde eine robuste Windparksteuerungsstrategie entwickelt, welche die Unsicherheiten in der Windrichtung durch eine stochastische Optimierung berücksichtigt.
