Teknovation Logo
robot

 
  • Superoptimerede vindmølleparker vil være et stort skridt i den grønne omstilling, fremhæver ekspert i flowdynamik og turbulens ved Institut for Mekanik og Produktion, Aarhus Universitet, lektor Mahdi Abkar.

15. januar 2021, kl. 13:32 

Superoptimering med Big Data og maskinlæring

Forskningsprojekt med Aarhus Universitet i spidsen skal udvikle flowmodeller, der ved hjælp af Big Data og fysikinformeret maskinlæring kan være med til at superoptimere vindmølleparkers design, drift og produktion. 


Med udvikling af de nye, intelligente flowmodeller vil forskere fra Aarhus Universitets institut for Mekanik og Produktion bidrage til at superoptimere vindmølleparkers design, drift og produktion.

Nærmere bestemt skal maskinlæring bidrage til at få mere eksakt information om luftstrømme og flowdynamikker i og omkring vindmølleparker. 

Projektets mål er at udvikle intelligente flowmodeller, der bygger på store mængder datamålinger til at optimere vindmøllerparkers design til mere effektiv drift og energiproduktion.

Ifølge lektor og ekspert i flowdynamik og turbulens ved Institut for Mekanik og Produktion på Aarhus Universitet, Mahdi Abkar, så handler det ikke mindst om at skabe indsigt på baggrund af reelle data fremfor idealiserede data.

Den aktuelle ingeniørpraksis beror på lavordensstrømningsmodeller, der hovedsageligt er deterministiske og baserer sig på flere simple fysiske antagelser under idealiserede forhold.

Af den grund kan modellerne ikke i tilstrækkelig grad forudsige luftflow og energiproduktion i de virkelige miljøer i vindmølleparkerne. Det kan forårsage større fejl og usikkerheder i optimeringsalgoritmer og kontrolstrategier i vindenergiprojekter, påpeger han.

Det nye system vil indsamle og benytte big data i virkelige miljøer for på tæt hold at følge disse interaktioner, der bliver negligeret i moderne strømningsmodeller.

Hypotesen er, at et sådant system vil yde en nøjagtighed sammenlignelighed med CFD-teknikker, men ved betydeligt lavere beregningsmæssige omkostninger, konstaterer Mahdi Abkar.

CDF-teknikker, Computational Fluid Dynamics, anvendes til at undersøge interaktioner mellem atmosfæren og vindmølleparkerne.

Men simuleringerne herfra benyttes dog ikke aktivt til at planlægge vindmølleparkernes design og optimering, og det kan skabe udfordringer i fremtiden, i takt med at vindmøllerne bliver stadig større.

For med større, kraftigere møller og også større vindmølleparker i fremtiden er der behov for mere præcise, datadrevne modelleringsværktøjer til at optimere parkernes design. Dette for at skabe størst mulig energieffektivitet fra både den enkelte mølle og den samlede vindmøllepark, konstateres det.

Projektet, som har modtaget 2,8 mio. kroner i støtte fra Danmarks Frie Forskningsfond, starter op i 2021 og løber over de kommende tre år. 


  • Del denne artikel på Facebook
  • Del denne artikel på Twitter
  • Del denne artikel på LinkedIn

 

 
 
 
 
 
Teknovation
 
 
Teknovation ApS
Sydvestvej 110, 1
2600 Glostrup
T. 46139000
F. 46139021
M. info@teknovation.dk
CVR Nr. 28680392

 
Copyright © Teknovation ApS
All Rights Reserved.
CMS: Scalar Media

Persondata- og cookiepolitik