Βελτιστοποίηση ενεργειακής αποδοτικότητας υπεράκτιων αιολικών πάρκων με ελλιπή ανεμολογικά στοιχεία
Creators: name: Παναπακίδης, Ιωάννης Παναγιώτη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: Βελτιστοποίηση χωροθέτησης αιολικού πάρκου
Ελλιπή δεδομένα
Πρόβλεψη ταχύτητας ανέμου
Wind farm layout optimization
Incomplete data
Wind speed forecasting

description: Οι εγκαταστάσεις υπεράκτιων αιολικών πάρκων συνεχώς επικεντρώνουν το ερευνητικό ενδιαφέρον εφόσον θεωρoύνται ένας αποδοτικός μηχανισμός για την κάλυψη των ενεργειακών αναγκών απομονωμένων φορτίων. Η αποτίμηση του ενεργειακού δυναμικού των υπεράκτιων αιολικών πάρκων είναι παράγοντας κλειδί που καθορίζει την επιτυχή εγκατάσταση, λειτουργία και εμποροποίηση των υπεράκτιων τεχνολογιών. Τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται αναφέρονται σε πολλές μεταβλητές, η σημαντικότερη των οποίων είναι η ταχύτητα ανέμου. Παρόλα αυτά, λόγω αστοχίας των μετρήσεων και άλλων παραγόντων, τα καταγεγραμμένα δεδομένα μπορεί να μην εμφανίζουν ομοιογένεια λόγω της μερικής ή πλήρους απουσίας αυτών. Αυτό το γεγονός προβάλει εμπόδια στην αποτίμηση του ενεργειακού δυναμικού και κατ` επέκταση στο σχεδιασμό του αιολικού πάρκου. Η παρούσα διπλωματική εργασία επικεντρώνεται στη διαχείριση ελλιπών δεδομένων. Τα δεδομένα προέρχονται από ένα σύστημα καταγραφής κλιματολογικών και άλλων παραμέτρων εγκατεστημένο στην Ελληνική επικράτεια. Αρχικά, διερευνάται το θέμα της πολύ βραχυπρόθεσμης πρόβλεψης ταχύτητας μέσω μοντέλων που είναι δομημένα με αλγόριθμους υπολογιστικής νοημοσύνης. Εξετάζεται ένα σύνολο μοντέλων σε δύο διαφορετικές χρονικές κλίμακες πρόβλεψης. Στη συνέχεια, πραγματοποιείται μια συγκριτική ανάλυση αλγορίθμων συσταδοποίησης για την ομαδοποίηση των ημερήσιων καμπυλών ταχύτητας ανέμου. Κάθε ομάδα χαρακτηρίζεται από μια τυπική καμπύλη. Μέσω των τυπικών καμπυλών προκύπτει ένα μοντέλο περιγραφής των αρχικών δεδομένων. Η συσταδοποίηση αποτελεί τον πυρήνα για την ανάπτυξη ενός συνόλου τεχνικών για τη συμπλήρωση των ελλιπών δεδομένων. Επιπλέον, η βέλτιστη χωροθέτηση ενός συνόλου ανεμογεννητριών προς σχηματισμό αιολικού πάρκου αποτελεί θέμα προς διερεύνηση της διπλωματικής εργασίας. Εξετάζονται δύο μετα-ευριστικοί αλγόριθμοι βελτιστοποίησης και προτείνεται ένας καινοτόμος. Μετά την εύρεση της βέλτιστης τοπολογίας του αιολικού πάρκου, ακολουθεί η οικονομική αποτίμηση του για όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωή του.
description: Off-shore wind turbines installations are continually gathering the research interest since they are considered an efficient mechanism for covering the electrical needs of various isolated loads. The assessment of the energy potential of the off-shore wind turbines is a key factor that defines the successful implementation, operation and commercialization of the off-shore wind turbines technologies. The data used refer to many variables. The most important one is the wind speed. However, due to the metering failures or other factors the data may not present homogeneity due to incomplete or missing entries. This fact can lead to considerable limitations in the energy potential assessment and further, in the design of the off-shore wind park. The present diploma thesis focuses in the incomplete data handling. The data are gathered from a metering system that collects climatic and other variables within the Greek region. Frist of all, the very short wind speed forecasting task is investigated via models that are built on computational intelligent algorithms. A series of models is examined into two different prediction horizons. Next, a comparative analysis is held of clustering algorithms for grouping the daily wind speed curves. Each group is characterized by a typical curve. Through the typical curves, a descriptive model of the data is drawn. Clustering is the core for the development of a set of techniques for the incomplete data filling. Moreover, the optimal placement of a set of wind turbines to the formation of a wind park is a theme of investigation of the diploma thesis. Two metaheuristic optimization algorithms are examined and a novel one is proposed. After the definition of the optimal topology, the life cycle cost assessment takes place