SI/502329

Schlussbericht

Das Ziel dieser Arbeit war die Erstellung einer Open-Source-Bibliothek, openimpact, zur Modellierung von Windparks in komplexem Gelände unter Verwendung von Supervisory control and data acquisition (SCADA)-Daten. Drei Anwendungsfälle wurden untersucht: der Einfluss von Nachlaufinteraktionen und die Wirksamkeit von Turbinen-Upgrades (bereitgestellt von WinJi AG und Elektrizitätswerke des Kantons Zürich (EKZ)) sowie ein dritter Fall, basierend auf einem Open-Source-Datensatz, um die Fähigkeiten der Bibliothek zu demonstrieren. Es wurde eine Datenpipeline für das Einlesen von Daten in ein Data Warehouse und deren Umwandlung in ein Standardformat nach IEC 61400-25 Konventionen erstellt. Dieser Prozess ist in openimpact für dokumentiert. Für den ersten Anwendungsfall wurden ein Graphenmodell und ein Graph Neural Network (GNN) entwickelt, um Nachlaufinteraktionseffekte vorherzusagen. Das Graphenmodell verknüpfte die Leistungsdaten der Turbinen mit denen der benachbarten Turbinen, war aber auf ein Feature (Leistungsdaten) beschränkt. Deshalb wurde ein GNN entwickelt, welches weitere Features wie Windgeschwindigkeiten, Gierfehler und räumliche Grössen integriert. Anhand der GraphGym Bibliothek wurde das GNN Design entworfen und die Hyperparameter wurden mittels Bayes’sche Optimierung ermittelt. Das Modell konnte erfolgreich Nachlaufinteraktionen erfassen und Leistungskurven vorhersagen, unterschätzte jedoch die Gesamtenergieproduktion um 4%. Der zweite Anwendungsfall befasste sich mit der Analyse eines Windparks mit nachgerüsteten Turbinen. Dabei wurde ein Problem mit unzuverlässigen Windgeschwindigkeitsmessungen nach dem Upgrade festgestellt. Deshalb wurde ein GNN-Modell erstellt, um Windgeschwindigkeiten für diese Turbinen zu schätzen, unter Verwendung von Daten benachbarter Turbinen. Die Genauigkeit des Modells wurde durch den Vergleich der Leistungskoeffizienten vor und nach dem Upgrade demonstriert, wobei eine deutliche Verbesserung festgestellt wurde. Weitere Validierungen sind jedoch in Zusammenarbeit mit dem Projektpartner erforderlich. Darüber hinaus wurde der positive Einfluss der Upgrades auf die Turbinenleistung bestätigt. Anhand der Daten, welche die fehlerhaften Windgeschwindigkeitsmessungen beinhalten, wurde eine Verbesserung der Turbinenleistung von über 13% festgestellt. Nach der Ersetzung der fehlerhaften Windgeschwindigkeiten mit denen des vom GNN geschätzten Windgeschwindigkeiten, zeigte sich eine realistischere Verbesserung in Übereinstimmung mit Literaturwerten von etwa 4%. Der dritte Anwendungsfall diente zur Demonstration der openimpact-Bibliothek. In der Bibliothek, veröffentlich auf Github, sind eine Datenverarbeitungspipeline, Skripte für die Hyperparametereinstellung, GNN-Training sowie eine API basierend auf FastAPI für den Modell-Einsatz enthalten. Insgesamt zeigten die entwickelten Modelle Potenzial zur Verbesserung in der Windparkmodellierung. Jedoch wurden auch einige Einschränkungen festgestellt, wie die Unterschätzung der Energieproduktion.