(57)【要約】  本発明は複数の風力発電機を備えたウィンドファームを動作させる方法および装置に関する。前記方法によれば、ウィンドファームの風力発電機の動作パラメータは最適化目標に従って調節される。最適化目標は風力発電機のすべての個別出力の合計から形成されるウィンドファームの総出力の最大値である。この最適化目標は全体的な出力を考慮せずに風力発電機の個々の出力を最適化する従来の最適化目標とは異なる。発明者は本発明による最適化目標が全体的出力の改善を可能にすることを実証することができた。
2010526963.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）を備えたウィンドファームを動作させる方法において、前記ウィンドファームの稼働中に前記風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の動作パラメータを最適化目標に従って調節する、ただしその際、前記最適化目標を前記風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）のすべての個別出力（Ｐi）の合計から形成される前記ウィンドファームの総出力の最大値とすることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記最適化目標に従って調節される前記動作パラメータは個々の風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の動翼のその時その時の傾斜角を含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記ウィンドファームの稼働中に前記風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）のその時その時の個別出力（Ｐi）を検出し、検出した個別出力（Ｐi）を用いたフィードバックにより前記動翼の傾斜角を前記最適化目標に従って調節する、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記最適化目標は前記風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の風速比（ｑi）の最適化により与えられたものであり、前記各風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の風速比は、前記各風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）のすぐ後方の中心風速の、前記各風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）のすぐ前方の中心風速（ｖi）に対する比により与えられたものである、請求項１から３のいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
各風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の風速比（ｑi）を各風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の動翼の傾斜角を介して調節する、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記ウィンドファームは１つまたは複数の平行に配列された、特に同構造の、風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）からなる直線的なウィンドファームである、請求項１から５のいずれか１項記載の方法。
【請求項７】
前記最適化目標は、前記配列された風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）に平行な予め決められた風速（ｖi）において、前記配列された風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の最大出力により与えられたものである、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記配列された風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の最大出力は下記の式に従って１つの列の中の各風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の風速比（ｑi）の最適化により求められる、
【数１】
2010526963.tif 000013
ここで、Ｎは１つの列の中の風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の個数であり、１つの列の中の風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）は風の方向に沿って増大する数列で番号付けられており、
ｑiは、ｉ番目の風力発電機のすぐ後方の中心風速の、ｉ番目の風力発電機のすぐ前方の中心風速に対する比であり、
Ｐi（ｑi｜ｖi）は、ｉ番目の風力発電機のすぐ前方の中心風速ｖiが与えられているときの、風速比ｑiに依存したｉ番目の風力発電機の個別出力である、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記Ｐi（ｑi｜ｖi）は次の式により与えられたものである、
【数２】
2010526963.tif 000014
ここで、ρは空気密度であり、Ｒはｉ番目の風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）のロータ（ＲＯ）の半径であり、ｖiはｉ番目の風力発電機のすぐ前方の中心風速である、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
ｉ番目の風力発電機のすぐ前方の中心風速ｖiを次の式により求める、
【数３】
2010526963.tif 000015
ここで、Ｒは（ｉ−１）番目の風力発電機のロータ（ＲＯ）の半径であり、
ｘは（ｉ−１）番目の風力発電機からｉ番目の風力発電機までの距離であり、
ｖ*i-1は（ｉ−１）番目の風力発電機のロータ（ＲＯ）の縁部における周辺風速であり、
αは（ｉ−１）番目の風力発電機の後流の傾斜角である、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記周辺風速ｖ*i-1を、（ｉ−１）番目の風力発電機のすぐ前方の中心風速ｖi-1と１番目の風力発電機のすぐ前方の中心風速ｖ1との間にある値により推定する、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記動作パラメータを数値計算法、とりわけ勾配法による最適化目標に従って求める、請求項１から１１のいずれか１項記載の方法。
【請求項１３】
予め決められた数の基準風条件について、前記動作パラメータを前記最適化目標に従って予め設定する、請求項１から１２のいずれか１項記載の方法。
【請求項１４】
前記動作パラメータを人工知能に基づいて、とりわけ人工ニューラルネットワークおよび／または確率ネットワークに基づいて調節する、ただし、前記人工知能は予め決められた数の基準風条件に関して前記動作パラメータを用いて学習させてある、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
複数の風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）を備えたウィンドファームを動作させる装置であって、前記風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の動作パラメータを最適化目標に従って調節するための制御ユニット（Ｓ）を含んでおり、前記最適化目標は前記風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）のすべての個別出力（Ｐi）の合計から形成される前記ウィンドファームの総出力の最大値であることを特徴とする装置。
【請求項１６】
前記ウィンドファームを請求項２から１４のいずれか１項記載の方法により動作させることができる、請求項１５記載の装置。
【請求項１７】
前記制御ユニット（Ｓ）を前記風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）と接続するネットワーク、とりわけ有線および／または無線ネットワークを含んでおり、該ネットワークを介して前記風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の動作パラメータを調節するための制御命令が前記風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）に伝送される、請求項１５または１６記載の装置。
【請求項１８】
前記ネットワークを介して前記風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）の個別出力（Ｐi）の値が前記制御ユニット（Ｓ）に報告される、請求項１７記載の装置。
【請求項１９】
請求項１５から１８のいずれか１項記載の装置を含むことを特徴とする、複数の風力発電機（Ｔ1，Ｔi-1，Ｔi）を備えたウィンドファーム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は複数の風力発電機を備えたウィンドファームを動作させる方法および装置に関する。
【０００２】
ウィンドファームでは、風力タービンの形態の風力発電機により風の力学的エネルギーが電力に変換される。従来のウィンドファームの場合、個々の風力発電機の個別出力を検出し、個別出力が最適化されるように、すなわち、所与の風条件において最大値を有するように、風力発電機の動作パラメータ、特に個々のタービンの動翼の傾斜角が調節される。
【０００３】
ＤＥ  １０  ２００５  ０３３  ２９９  Ａ１からは、風力発電機を制御するネットワークが公知である。このネットワークでは、測定目的で風力発電機にセンサが設けられており、風力発電機のセンサ値が相応のネットワークを介して別の風力発電機に伝送される。例えば動翼の傾斜の調整などの、動作パラメータはこれらのセンサ値を用いて制御することができる。
【０００４】
ウィンドファームを動作させる公知の方法は、各風力発電機の動作パラメータを最大電力値が得られるように調節することが実際にウィンドファームの最良の総出力をもたらすのか否かを調べることなしに、個々の風力発電機の動作パラメータを互いに独立して制御している。
【０００５】
それゆえ、本発明の課題は、ウィンドファームの総出力電力を改善する、ウィンドファームの動作方法を提供することである。
【０００６】
この課題は独立請求項により解決される。本発明の展開形態は従属請求項において定める。
【０００７】
本発明の方法では、ウィンドファームの稼働中にウィンドファームの風力発電機の動作パラメータが最適化目標に従って調節される。ここで、最適化目標は風力発電機の個別電力の全合計から形成されるウィンドファームの総出力の最大値である。  この最適化目標はウィンドファームには知られていない。というのも、従来技術によるウィンドファームでは、場合によっては風力発電機の個別出力が最適でもないにもかかわらず総出力を改善しうるということを考慮せずに、つねに風力発電機の個別出力が個別に最適化される。
【０００８】
本発明は、とりわけ、ウィンドファームでは個々の風力発電機が互いに影響を与え合うという認識に、特に、ある１つの風力発電機の後流がこの風力発電機の下流に位置する風力発電機の風条件に影響を及ぼすという認識に立脚している。本発明によれば、この相互作用ゆえに、ウィンドファームの最良の総出力は風力発電機の個々の動作パラメータを個別出力の最大値が得られるように調節することによっては達成されず、むしろ個別出力の全合計の最大値に関する最適化を行うことで、より良い総出力値が達成されることが判明している。
【０００９】
本発明による方法の好ましい実施形態では、最適化目標に従って調節される動作パラメータは、個々の風力発電機の動翼のその時その時の傾斜角を含んでいる。動翼の傾斜角は個々の風力発電機の後流を決定するので、ウィンドファームの総出力を変化させることのできる好適なパラメータである。
【００１０】
本発明による方法の別の実施形態では、ウィンドファームの稼働中に風力発電機のその時その時の個別出力が検出され、動翼の傾斜角はこの検出された個別出力を用いたフィードバックにより最適化目標に従って調節される。この方法では、ウィンドファームの特に良好な実稼働が保証される。というのも、最適化目標を調整する際につねに実際の個別出力が考慮されるからである。これにより、最適化目標を実稼働を考慮せずに理論的な計算のみによって決定した場合よりも良好な結果が得られる。
【００１１】
本発明による方法の別の実施形態では、最適化目標は風力発電機の風速比の最適化により与えられる。ここで、各風力発電機の風速比は、各風力発電機のすぐ後方の中心風速（すなわち、各風力発電機のロータの中心における風速）と各風力発電機のすぐ前方の中心風速との比により与えられる。有利には、各風力発電機の風速比は各風力発電機の動翼の傾斜角を介して調節される。その際、傾斜角の風速比への依存性は各風力発電機にとって既知である、または容易に求めることができる。
【００１２】
本発明による方法の好ましい実施形態では、特に同構造の風力発電機を配列した１つまたは複数の平行列からなる直線的なウィンドファームが稼働する。このようなウィンドファームでは、配列された風力発電機に対して平行な風速が予め与えられていれば、最適化目標は配列された風力発電機の最大出力により与えられる。その際、風が列に対して平行に吹き込むならば、風力発電機は別の列からの影響を受けないので、各列について個別に、列内のすべての風力発電機の最大出力に関する最適化を行うことができるということが考慮される。
【００１３】
本発明による方法の別の実施形態では、配列された風力発電機の各列の最大出力は、以下の式に従い、１つの列の中の各風力発電機の風速比の最適化により決定される。
【００１４】
【数１】
2010526963.tif 000003
ここで、Ｎは１つの列の中の風力発電機の個数であり、１つの列の中の風力発電機は風の方向に沿って増大する数列で番号付けられている。
【００１５】
ここで、ｑiはｉ番目の風力発電機のすぐ後方の中心風速とｉ番目の風力発電機のすぐ前方の中心風速との比である。
【００１６】
ここで、Ｐi（ｑi｜ｖi）は、ｉ番目の風力発電機のすぐ前方の中心風速ｖiが与えられている場合の風速比ｑiに依存したｉ番目の風力発電機の個別出力である。
【００１７】
有利には、出力Ｐi（ｑi｜ｖi）は次の式により与えられる。
【００１８】
【数２】
2010526963.tif 000004
ここで、ρは空気密度であり、Ｒはｉ番目の風力発電機のロータの半径であり、ｖiはｉ番目の風力発電機のすぐ前方の中心風速である。
【００１９】
上記の関係は風力発電の専門家には周知であり、本発明による方法においてタービンの個別出力Ｐiを計算機により求めるために使用することができる。
【００２０】
本発明による方法の特に好ましい実施形態では、ｉ番目の風力発電機のすぐ前方の中心風速ｖiは次の式により求められる。
【００２１】
【数３】
2010526963.tif 000005
ここで、Ｒは（ｉ−１）番目の風力発電機のロータの半径である。
【００２２】
ここで、ｘは（ｉ−１）番目の風力発電機からｉ番目の風力発電機までの距離である。
【００２３】
ここで、ｖ*i-1は（ｉ−１）番目の風力発電機のロータの縁部における周辺風速である。
【００２４】
ここで、αは（ｉ−１）番目の風力発電機の後流の傾斜角である。
【００２５】
傾斜角αは各風力発電機に固定的に割り当てられた量である。
【００２６】
上で定義した周辺風速ｖ*i-1は、（ｉ−１）番目の風力発電機のロータの中心のすぐ前方の中心風速ｖi-1と１番目の風力発電機のロータの中心のすぐ前方の中心風速ｖ1との間にある値により推定される。
【００２７】
本発明の別の好ましい実施形態では、動作パラメータは最適化目標に従い、数値計算法、特に勾配法により決定される。
【００２８】
本発明による方法の１つの実施形態では、所定の数の基準風条件について動作パラメータが最適化目標に従い予め設定される。動作パラメータを調節する際には、有利には人工知能が、特に人工ニューラルネットワークおよび／または確率ネットワーク（例えばベイジアンネットワーク）の形態の人工知能が使用される。ここで、人工ニューラルネットワークないし確率ネットワークは所定の数の基準風条件について動作パラメータを用いて学習されたものである。このようにして、本方法によれば、基準条件から外れた任意の風条件についても、つねにウィンドファームの最大総出力のための最適な動作パラメータを計算することができる。
【００２９】
本発明は、上記方法の他にさらに、複数の風力発電機を有するウィンドファームを動作させる装置を包摂している。この装置は、最適化目標に応じて風力発電機の動作パラメータを調節することのできる制御ユニットを含んでいる。なお、最適化目標は風力発電機のすべての個別出力の合計から形成されたウィンドファーム総出力の最大値である。この装置は有利には、上に説明した本発明による方法の各実施形態に従ってウィンドファームを動作させることができるように形成されている。
【００３０】
好ましい実施形態では、本発明による装置は制御ユニットを風力発電機に接続するネットワーク、とりわけ有線ネットワークおよび／または無線ネットワークを含んでいる。有利には、このネットワークを介してさらに風力発電機の個別出力の値を制御ユニットに送ることができる。
【００３１】
本発明はさらに今説明したウィンドファームを動作させる装置を含む複数の風力発電機を有するウィンドファームにも関する。
【００３２】
以下では本発明の実施例を添付図面に基づき詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明による方法の１つの実施形態で動作させられる配列された風力発電機を有する直線的なウィンドファームの概略図を示す。
【図２】５つの配列された風力発電機からなる直線的なウィンドファームに関して、個々の風力発電機の風速比を従来技術による方法に基づいて調節した場合と、本発明による動作方法の２つの実施形態に基づいて調節した場合を描写したグラフを示す。
【図３】本発明による方法の２つの実施形態に関して、本発明による方法の効率を従来技術による方法の効率と比較したグラフを示す。
【図４】本発明による方法の２つの実施形態に関して、本発明による方法の効率を従来技術による方法の効率と比較したグラフを示す。
【００３４】
図１には、同構造の発電タービンの形態をとった複数の風力発電機Ｔ1，．．，Ｔi-1，Ｔi，．．．を有するウィンドファームが平面図で概略的に示されている。複数の風力発電機は互いに一定の距離ｘだけ離れており、速度ｖiの正面風により駆動される。ここで、風向は複数の動翼により形成されたロータＲＯの広がり面に対して垂直であり、個々の動翼の半径はＲで表されている。さらに図１には、タービンＴi-1の後ろの後流の傾斜角αも示されている。ロータＲＯの断面の外部にある後流の領域は隣り合うタービンＴi-1とＴiの間の距離ｘから生じ、半径方向のセクションｘｔａｎαを覆う。
【００３５】
図１の表現では、（ｉ−１）番目のタービンないしｉ番目のタービンのすぐ前方の流れはｖi-1ないしｖiで表されている。さらに、（ｉ−１）番目のタービンのすぐ後方の流れはｑi-1ｖi-1で表される。つまり、パラメータｑi（ｉ＝１，．．，Ｎ）はｉ番目のタービンのすぐ後ろとすぐ前方の風速比を表している。この比ｑiはタービンの動翼の相応する傾斜角を介して制御することができる。
【００３６】
すでに上で述べたように、個々のタービンの動作パラメータは、すべてのタービンの個別出力の合計である総出力電力が最大となるように最適化目標に応じて調節される。ここで説明する本発明の実施形態では、動作パラメータとして、動翼の傾斜角が使用される。動翼の傾斜角は動翼の相応するモータを介して適切に変化させることができる。
【００３７】
以下では、最適化目標を最適化された風速比ｑiで表す。なお、ｑiもまた動翼の傾斜角に依存する。ｑiの最適値は数学的な最適化法により計算される。最適化された風速比ｑiは数値シミュレーションにより予め計算することができ、この最適化された風速比ｑiから様々な正面速度ｖiに対して動翼の最適化された傾斜角を計算することができるので、最適化された傾斜角はウィンドファームの実稼働において与えられた風速ｖiに応じて最適に調節される。さらに、最適化された傾斜角が前もって計算されていない新たな風速についても、最適化された傾斜角を求めることができるように、有利には人工知能を備えた相応しい制御ユニットＳが設けられている。この人工知能はとりわけニューラルネットワークによって、ないしは例えばベイジアンネットワークのような確率ネットワークによって形成されていてよい。なお、このネットワークは最適な傾斜角とこの最適傾斜角に関連するタービン個別出力を用いて学習済みである。
【００３８】
ここで説明する本発明による方法の実施形態では、ベルヌーイの式に基づいた、風力発電機のタービンの物理量間の以下の関係が用いられる。
【００３９】
【数４】
2010526963.tif 000006
すでに述べたように、Ｒはタービンの動翼の半径であり、ｘは隣り合うタービンの間の距離であり、αは後流の傾斜角である。さらに、ｖiおよびｖi-1はタービンＴiないしＴi-1のすぐ前方の中心風速（すなわち、各ロータの中心における速度）を表している。ｑi-1ｖi-1はタービンＴi-1のすぐ後方の中心風速を表している。ｖ*i-1はタービンＴi-1のロータの外縁における風速を記述するものであり、ｖ*i-1には以下の２つの推定値が使用される。
【００４０】
【数５】
2010526963.tif 000007
下限推定の場合には、ロータ縁部における速度ｖ*i-1はタービンＴi-1のすぐ前方のロータの中心における速度ｖi-1とちょうど同じ大きさであると仮定される。この推定値は個々のタービンの間の距離ｘが小さい場合に有効である。上限推定の場合には、ロータ縁部における速度ｖ*i-1はすでに再び正面速度ｖ1まで加速されていると仮定される。下限推定値は個々のタービンの距離ｘが大きい場合に有効である。したがって、ｖ*i-1の値は、実際の状況が最も良く再現されるようにウィンドファームの構成に応じてｖi-1とｖiの間の値に選ばれる。ｖ*i-1の上限ないし下限推定値を用いることにより、ｉ番目の風力発電機のロータ中心のすぐ前方の速度ｖiは式（１）の使用により次のようにして求められる。
【００４１】
【数６】
2010526963.tif 000008
タービンＴiの個別出力Ｐiを記述する当業者には周知の式により、この個別出力Ｐiは速度ｖiと風速比ｑiに依存して以下のように記述される。
【００４２】
【数７】
2010526963.tif 000009
式（４）において、ｐは空気密度を表し、係数Ｃ（ｑ）＝（１＋ｑ）（１−ｑ2）／２はｑ＝１／３のときに最大値をとる。これはウィンドファーム内のタービンのその時その時の個別出力を最適化する周知の古典的結果である。この結果では、タービン前方の風速ｖはタービン後方ではｖ／３に低下する。このことから、すべてのタービンについてｑi＝１／３，ｉ＝１，．．．，Ｎを選ぶことにより、ウィンドファームにより生成される総出力は以下の通りとなる。
【００４３】
【数８】
2010526963.tif 000010
式（５）による総出力は、タービンにより発生させられた電流どうしの相互作用を考慮しない場合のタービンの個別出力の最適化を表している。それゆえ、この総出力は各タービンの「利己的」な最適化であり、この最適化に基づいて求められた結果は以下では基準最適化と呼ばれる。本発明によれば、この基準最適化では、タービンの全個別出力の合計が最良の総出力をもたらさないことが明らかになったため、代わりに、すべてのタービンの総出力を最適化として最適化する最適化を用いた。これに関しては、個々のタービンの電流が互いに影響を与えるため、総出力の最大値はタービンの全個別出力の最大値を求めることにより簡単に求めることはできないことが考慮されなければならない。
【００４４】
本発明によれば、Ｎ個のタービンの風速比ｑi（ｉ＝１，．．．，Ｎ）の最適セットが求められる。なお、この最適セットは数学的には次のように表すことができる。
【００４５】
【数９】
2010526963.tif 000011
ここで、Ｐi（ｑi｜ｖi）は、タービンＴiのすぐ前方の中心風速の値をｖiとしたときの風速比ｑiに対するｉ番目のタービンの個別出力を表している。
【００４６】
本発明による方法の１つの実施形態では、ｑiの最適値を求めるために図１のウィンドファームに擬似ニュートン法を使用した。その際、等距離ｘ／Ｒ＝２０、ｔａｎα＝０．１で配列されたＮ＝５個のタービンからなるウィンドファームを考察した。最後のタービンＴNはもはや他のタービンに影響を及ぼすことがないので、風速比ｑNについてはこのタービンの個別出力の最適値、すなわち、ｑN＝１／３が得られる。他のすべてのタービンｉ＝１：Ｎ−１については、相応する風速比はｑi＞１／３である。つまり、これらの比は基準最適化の場合よりもつねに大きい。図２には、基準最適化と式（６）による最適化とについて、タービンＴ1−Ｔ5の個々の最適値ｑiを示したグラフが示されている。ここで、上限推定値にはｖ*i-1＝ｖ1（図２ではｑiupと記載）を、下限推定値にはｖ*i-1＝ｖi-1（図２ではｑilowと記載）を使用した。基準最適化はｑirefと記載されている。すでに示されたように、基準最適化においては、個々のタービンのすべての値ｑiについてｑi＝１／３が成り立つ。これに対して、式（６）による最適化では、ｑiの値はつねに１／３よりも大きく、タービンＴ5の最後の値だけが値１／３に相当する。
【００４７】
図３および図４には、異なる数のタービンからなる直線的なウィンドファームの計算された効率が示されている。ただし、効率ηは次の式により与えられる。
【００４８】
【数１０】
2010526963.tif 000012
式（７）から、効率ηは、すべてのタービンが完全な正面風ｖiにより駆動され、各タービンが風速比ｑ＝１／３に設定されているという条件の下で、ウィンドファーム内のタービンの個別出力の合計で除したウィンドファーム内のタービンの総出力によって表されることが分かる。
【００４９】
図３および４では、上限推定値ｖ*i-1＝ｖ1と下限推定値ｖ*i-1＝ｖi-1に関して、基準最適化によって求められた効率がそれぞれ本発明により求められた効率と比較される。図３には上限推定の結果が、図４には下限推定の結果が描かれている。図３および４には、バーからなる３つの３つ組ＢＴ１，ＢＴ２およびＢＴ３が見られる。なお、各３つ組は相応の比ｘ／Ｒを表している。特に、３つ組ＢＴ１についてはｘ／Ｒ＝１０が、３つ組ＢＴ２についてはｘ／Ｒ＝１５が、３つ組ＢＴ３についてはｘ／Ｒ＝２０が成り立つ。各３つ組の左側のバーＢ1ないしＢ1’はウィンドファームがＮ＝５個のタービンからなる場合の基準最適化の効率ないし式（６）による最適化の効率を示している。各３つ組の真ん中のバーＢ2ないしＢ2’はウィンドファームがＮ＝６個のタービンからなる場合の基準最適化の効率ないし式（６）による最適化の効率を示している。各３つ組の右側のバーＢ3ないしＢ3’はウィンドファームがＮ＝７個のタービンからなる場合の基準最適化の効率ないし式（６）による最適化の効率を示している。図３および図４から分かるように、本発明に従い式（６）により求められた効率、すなわち、バーＢ1’，Ｂ2’，Ｂ3’は、バーＢ1，Ｂ2，Ｂ3により表された古典的な基準最適化による相応する効率よりもつねに良い。図４におけるこの改善は下限推定値ｖ*i-1＝ｖi-1を使用した場合に特に大きい。したがって、図３および図４によるシミュレーション結果によれば、ウィンドファームの実稼働において、個々のタービンの動作パラメータがすべてのタービンの総出力の最大化を顧慮して調節されれば、明らかな効率の向上が得られると考えることができる。
【００５０】
図３および４から明らかなように、本発明による方法を用いれば、総出力を数パーセントを改善することができる。それぞれ２，３メガワットの出力の風力タービンを有するウィンドファームの場合、現在およそ５００メガワット時が毎年生成されているが、出力電力が１％上がれば、直ちに５０００００ＥＵＲの追加利益が達成される。
【図１】
2010526963.tif 000016
【図２】
2010526963.tif 000017
【図３】
2010526963.tif 000018
【図４】
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【国際調査報告】
2010526963.tif 000020
2010526963.tif 000021
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2010526963.tif 000023