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SI/502135
Wind energy optimization using simulations, measurements and artificial intelligence
Résumé
Das Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung und Validierung eines Tools zur Optimierung von der Planung, Steuerung und Vorhersage von Windparks. Um dies zu erreichen, verwenden wir eine synergetische Kombination aus numerischer Strömungsdynamik (Large-Eddy-Simulation), Numerische Modellen und «künstliche Intelligenz» mit physikalischen Informationen. Windkanal- und Feldexperimente werden durchgeführt, um die numerischen Modelle zu trainieren, verbessern und zu validieren. Spezifische Ziele sind: - Entwicklung von Modellen reduzierter Ordnung (z. B. analytische Modelle und Wirbelmodelle), die schnell und genau genug sind, um zusammen mit Werkzeugen der künstlichen Intelligenz für die Optimierung des Entwurfs und der Steuerung von Windparks verwendet zu werden. - Validierung der neuen Generation von Modellen reduzierter Ordnung mit Hilfe von Windkanalexperimenten, Feldexperimenten und Large-Eddy-Simulationen mit hoher Genauigkeit. - Einsatz von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz, einschließlich «genetischer Algorithmen» und neuronaler Netze (maschinelles Lernen), zur Optimierung der Planung, Steuerung und Vorhersage von Windparks.
Textes supplémentaires
Schlussbericht
Das Hauptziel dieses Projekts besteht in der Entwicklung und Validierung eines neuen Vorhersagemodells, das zur Optimierung (Planung und Steuerung) und Prognose von Windparks eingesetzt werden kann. Um dies zu erreichen, haben wir eine synergetische Kombination aus numerischer Strömungsmechanik (Large-Eddy-Simulation), Modellen reduzierter Ordnung und physikinformierten KI-Tools verwendet. Im Laufe des Projekts wurden bei allen geplanten Aufgaben erhebliche Fortschritte erzielt, die den drei im ursprünglichen Vorschlag hervorgehobenen Hauptarbeitspaketen entsprechen. Die Aktivitäten und Hauptergebnisse für jede Aufgabe werden im Folgenden kurz zusammengefasst: o Entwicklung analytischer Nachlaufmodelle für Windkraftanlagen: Es wurde eine neue Generation analytischer Modelle entwickelt, die physikbasiert, einfach, schnell und genau genug sind, um für die Optimierung des Designs und der Steuerung von Windparks eingesetzt zu werden. o Validierung numerischer Modelle: Es wurden neuartige Windkanalexperimente und Feldversuche konzipiert und durchgeführt, um neue Erkenntnisse über die Strömungen von Windturbinen und Windparks zu gewinnen und einzigartige Datensätze für die Validierung numerischer Modelle (sowohl LES als auch die neu entwickelten analytischen Modelle) bereitzustellen. o Entwicklung von Tools für künstliche Intelligenz zur Optimierung und Prognose der Leistung von Windparks: Insbesondere wurden genetische Algorithmen und maschinelles Lernen (neuronale Netze) entwickelt und implementiert, um die Planung, Steuerung und Prognose von Windparks zu optimieren.
Projektziele
Das Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung präziser Vorhersageinstrumente zur Optimierung der Planung, Steuerung und Vorhersage von Windparks. Dies soll durch eine synergetische Kombination von Computersimulationen, Experimenten und physikalisch informierten Werkzeugen der künstlichen Intelligenz erreicht werden. Der neue Vorhersagerahmen soll dazu beitragen, die Nutzung der Windenergie im Rahmen der Schweizer Energiestrategie 2050 zu optimieren.
Détails du projet
- Office de recherche
- BFE
- Statut du projet
- Abgeschlossen
- Type de projet
- Forschungsprojekt
- Date de début
- 2020-09-30
- Date de fin
- 2024-10-14
- Coûts totaux approuvés
- CHF 300000.00
- Section
- Windenergie
- Domaine politique NABS
- Erzeugung, Verteilung und rationelle Nutzung der Energie