Verbundvorhaben Window: Entwicklung eines Lidar- und KI-gestützten Verfahrens zur großräumigen Vermessung des Windfeldes innerhalb und außerhalb von Offshore-Windparks; Teilvorhaben: Entwicklung und Anwendung von Verfahren zur großräumigen Vermessung der Windbedingungen mit Lidar für KI-gestützte Windfelder

Abstract

Das Verbundprojekt "Window - Entwicklung eines Lidar- und KI-gestützten Verfahrens zur großräumigen Vermessung des Windfeldes innerhalb und außerhalb von Offshore-Windparks" wurde in Kooperation zwischen dem Fraunhofer IEE, der Universität Kassel und EnBW Energie Baden-Württemberg AG durchgeführt. Das Teilprojekt des Fraunhofer IEE trug dabei den Titel "Entwicklung und Anwendung von Verfahren zur großräumigen Vermessung der Windbedingungen mit Lidar für KI-gestützte Windfelder". Einer der Schwerpunkte lag in der Entwicklung einer adaptiven Steuerungssoftware für scannenden Lidar vom Typ Vaisala Windcube WLS200S und WLS400S. Für die synchronisierte Steuerung und Online-Visualisierung der Messungen (einschließlich der rekonstruierten horizontalen Windgeschwindigkeit) wurde ein zuverlässiges und leistungsstarkes Softwarepaket entwickelt. Die Software wurde im Rahmen des Projekts ausgiebig getestet und weiterentwickelt und hat sich während der Offshore-Messkampagne hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit, inklusive der adaptiven Funktion, erfolgreich bewährt. Die Software des Fraunhofer IEEs wird nach Projektende, unter dem Namen ArgusScan, Industrie- und Forschungskunden zugänglich gemacht. Des Weiteren war das Fraunhofer IEE hauptverantwortlich für die Durchführung von zwei Messkampagnen, einer Onshore- und einer Offshore-Messkampagne, zuständig. Für die Onshore-Kampagne, die in einem EnBW-Windpark mit 142 m hohem Messmast stattgefunden hat, hat das Fraunhofer IEE scannende Lidare aufgebaut und mit Unterstützung der Projektpartner ein Messlayout für eine adaptive Dual-Doppler-Windmessung an acht fixen und vier variablen Messpunkten entwickelt. Die Daten des Vergleichspunkts neben dem Referenzmast wurden anschließend verwendet, um die Messgenauigkeit scannender Lidare in der Nachlaufströmung von Windenergieanlagen (WEA) zu analysieren. Dafür wurden, aufgeteilt in Windrichtungssektoren, die mittleren Windgeschwindigkeiten und Standardabweichungen für verschiedene Anströmsituationen (frei oder in der Nachlaufströmung, stabile oder instabile atmosphärische Schichtung sowie hohe oder niedrige Turbulenzintensität) bestimmt und miteinander verglichen. Zusammengefasst kam dabei heraus, dass bei Messungen in einer Nachlaufströmung oder auch generell in turbulenteren Umgebungen zwar mit leicht erhöhten Unsicherheiten zu rechnen ist, dass aber vor allem die mittlere Windgeschwindigkeit über einen längeren Zeitraum hinweg kaum abweicht. Für die zweite Messkampagne stellte der Projektpartner einen in Betrieb befindlichen Offshore-Windpark zur Verfügung. Zwei scannende Lidare wurden auf den Übergangsplattformen von Windenergieanlagen (WEA) positioniert; zusätzlich kamen Gondellidare zum Einsatz. Das Fraunhofer IEE war erneut hauptverantwortlich für die Durchführung der Messkampagne sowie für die Erprobung der adaptiven Dual-Doppler-Messkampagnensteuerung zuständig. Die Nachlaufströmungen im und um den Windpark wurden von der Universität Kassel ausgewertet, während sich das Fraunhofer IEE auf die gleichzeitige Leistungskennlinienvermessung mehrerer WEA konzentrierte. Ein Schwerpunkt lag zudem auf der Untersuchung der Laserstrahlausrichtung der scannenden Lidar-Systeme. Hierfür wurde ein Konzept zur Einmessung im Offshore-Betrieb entwickelt, das einen Methodenvergleich zweier Sea Surface Levelling (SSL)-Verfahren beinhaltete. Der Methodenvergleich zeigte, dass sowohl "range height indicator"(RHI)- als auch "plan position indicator" PPI-Scan-basierte SSL-Messungen geeignet sind, die Neigung der Lidar-Systeme im Rahmen einer Kalibrierung zuverlässig zu bestimmen. Außerdem wurden WEA-Bewegungen analysiert und eine Korrekturmethode zur Kompensation schubinduzierter Turmverkippungen im Betrieb entwickelt und validiert. Untersuchungen zur dynamischen Verkippung und Strahlausrichtung ergaben, dass die notwendigen Korrekturen im verwendeten Setup sehr gering ausfallen und sich nur minimal auf die Messergebnisse auswirken. Bei größeren Turmverkippungen oder längeren Messdistanzen kann dieser Effekt jedoch signifikant werden. Für die Überwachung der Performance von Offshore-Windparks ist die Leistungskennlinienvermessung von Windkraftanlagen von zentraler Bedeutung. Gondellidare sind in diesem Bereich als Technologie etabliert. Für die simultane Leistungskennlinienvermessung mehrerer WEA mit scannenden Lidaren konnte im Projekt ein Verfahren entwickelt werden, welches erfolgreich demonstriert wurde. Prinzipiell lässt sich ein dauerhafte Überwachung einzelner WEA und des gesamten Windparks realisieren. Dieser Anwendung stehen jedoch die fehlenden Standards zur Anerkennung der Dual-Doppler-Lidar-Messung für die Leistungskennlinienvermessung entgegen, ebenso wie die hohen Investitions- und Betriebskosten für die Geräte und der Bedarf an spezialisiertem Know-how. Es bleibt abzuwarten, ob durch eine größere Anzahl an gleichzeitig zu vermessenden WEA ein Marktpotenzial als Alternative zu einem Gondellidar besteht. Die Verwendung des Lidar-KI-Windfeldes für die Performance Analyse einzelner WEA oder des gesamten Windparks besteht ebenfalls, da die Abregelungen einzelner WEA sowie die Effekte von Nachlaufströmungen und deren Überlagerungen im Windpark im Windfeld abgebildet sind. Das für die Generierung des Windfeldes verwendete Machine-Learning Modell wählt auf Basis von Wind- und atmosphärischen Bedingungen einen optimalen Wake-Parameter, der dann zur Windfeldmodellierung mit einem in das Framework integrierten Engineering-Wake-Modell verwendet wird. Weiterführende Untersuchungen sind allerdings empfehlenswert, um die Quelle von Abweichungen zwischen Windgeschwindigkeits- und Leistungswerten zwischen Modellierung und realen Daten genauer zu identifizieren, um qualitativ hochwertige Aussagen über die Performanz der WEA zu treffen. Insgesamt ergaben die Recherchen und Expertenbefragungen im WINDOW Projekt, dass scannenden Lidar eine vielversprechende Technologie, die für viele Anwendungen im Bereich Performance Monitoring und darüber hinaus sein können. The joint project "Window - Development of a lidar and AI-based method for large-scale measurement of wind fields inside and outside offshore wind farms" was carried out in cooperation between Fraunhofer IEE, the University of Kassel, and EnBW Energie Baden-Württemberg AG. The Fraunhofer IEE subproject was entitled "Development and application of methods for large-scale measurement of wind conditions with lidar for AI-supported wind fields". One of the main focuses was on developing adaptive control software for Vaisala Windcube WLS200S and WLS400S scanning lidar. A reliable and powerful software package was developed for synchronized control and online visualization of the measurements (including the reconstructed horizontal wind speed). The software was extensively tested and further developed as part of the project and successfully proved its performance, including its adaptive function, during the offshore measurement campaign. The Fraunhofer IEE software will be made available to industrial and research customers under the name ArgusScan after the end of the project. Furthermore, Fraunhofer IEE was primarily responsible for conducting two measurement campaigns: one onshore and one offshore. For the onshore campaign, which took place in an EnBW wind farm with a 142-meter high reference mast, Fraunhofer IEE deployed scanning lidar systems and, in collaboration with project partners, developed a measurement layout for adaptive dual-Doppler wind measurements at eight fixed and four variable measurement points. The data from the comparison point near the reference mast was subsequently used to analyze the measurement accuracy of scanning lidar systems in the wake flow of wind turbines (WTs). To this end, mean wind speeds and standard deviations were determined and compared across different inflow conditions (free flow or within a wake, stable or unstable atmospheric stratification, and high or low turbulence intensity), divided by wind direction sectors. Overall, it was found that while measurements within a wake or generally in more turbulent environments tend to show slightly increased uncertainties, the mean wind speed over longer periods remains largely unaffected. For the second campaign, the project partner provided access to an operational offshore wind farm. Two scanning lidar systems were positioned on the transition pieces of wind turbines; in addition, nacelle-based lidars were deployed. Fraunhofer IEE again assumed the lead role for executing the measurement campaign and testing the adaptive dual-Doppler campaign control system. The wake flows within and around the wind farm were analyzed by the University of Kassel, while Fraunhofer IEE focused on the simultaneous power curve measurements of multiple WTs. Another key aspect was the investigation of the laser beam alignment of the scanning lidar systems. A concept for calibration during offshore operation was developed, incorporating a methodological comparison of two Sea Surface Levelling (SSL) procedures. In addition, WT movements were analyzed, and a correction method to compensate for thrust-induced tower tilting during operation was developed and validated. The methodological comparison demonstrated that both RHI- and PPI-scan-based SSL measurements are suitable for reliably determining the inclination of the lidar systems within the scope of a calibration procedure. Investigations into dynamic tower tilting and beam alignment revealed that the necessary corrections in the employed setup are very small and have only a minor impact on the measurement results. However, in cases of greater tower tilting or longer measurement distances, this effect could become significant. Measuring the power curve of wind turbines is crucial for monitoring the performance of offshore wind farms. Nacelle lidars are an established technology in this field. The project developed a method for simultaneously measuring the power curve of multiple wind turbines using scanning lidars, which was successfully demonstrated. In principle, this method can be used to continuously monitor individual wind turbines and entire wind farms. However, this application is hampered by the lack of standards for the recognition of dual-Doppler lidar measurement for performance curve measurement, as well as the high equipment investment and operating costs and the need for specialized knowhow. It remains to be seen whether there is market potential for a larger number of wind turbines to be measured simultaneously with scanning lidars instead of nacelle lidars. The use of the lidar-AI wind field for performance analysis of individual wind turbines or the entire wind farm is also possible, since the curtailment of individual turbines as well as the effects of wake flows and their interactions within the wind farm are represented in the wind field. The machine learning model used for wind field generation selects an optimal wake parameter based on wind and atmospheric conditions, which is then used for wind field modeling with an engineering wake model integrated into the framework. However, further investigations are recommended to more precisely identify the sources of deviations between wind speed and power values observed in modeling and real data, in order to make high-quality statements about the performance of the wind energy assets. Overall, the research and expert interviews conducted in the WINDOW project showed that scanning lidar is a promising technology that could be used for many applications in the field of performance monitoring and beyond.