DETERMINACIÓN DE LA CONDICIÓN DE UN PARQUE EÓLICO A TRAVÉS DEL SEGUIMIENTO DE LAS CURVAS DE POTENCIA DE SUS AEROGENERADORES

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1 DETERMINACIÓN DE LA CONDICIÓN DE UN PARQUE EÓLICO A TRAVÉS DEL SEGUIMIENTO DE LAS CURVAS DE POTENCIA DE SUS AEROGENERADORES Autor: Rubio González, Jaime. Directores: Sanz Bobi, Miguel Ángel. Andrade Vieira, Rodrigo José de. Entidad Colaboradora: ICAI Universidad Pontificia Comillas. RESUMEN DEL PROYECTO Introducción El proyecto Fin de Carrera ha permitido obtener un indicador capaz de determinar el estado de salud de un aerogenerador a partir de su curva de potencia, así como otro a partir de su curva de eficiencia, mediante la corrección de datos bajo la norma IEC [1], llegando a nuevas conclusiones que mediante el estudio anterior a la ejecución del proyecto no se hubieran podido obtener. Este estudio es aplicable a cualquier aerogenerador. Con el estudio de varios aerogeneradores pertenecientes al mismo parque eólico, se podrá pues, determinar la condición del parque eólico, objetivo del Proyecto Fin de Carrera. Se parte del estudio realizado por un estudiante de intercambio [2], en el cual se determinó la condición del parque mediante el uso de un indicador en función de la curva de potencia de un aerogenerador mediante la utilización de datos sin corregir. La realización de la curva de potencia mediante la corrección de datos bajo la norma, y la construcción de los indicadores mediante estos nuevos datos nunca se había realizado, luego la ejecución de este proyecto se convierte en un estudio novedoso. Metodología El primer objetivo del proyecto es la realización de un indicador mediante la corrección de datos bajo la norma. Esta metodología asegura consistencia, precisión, y buen funcionamiento en la medida y el análisis de la potencia de un aerogenerador. La curva de potencia de un aerogenerador indica la potencia que es capaz de producir un aerogenerador en función de la velocidad de entrada [3]. Con ello se puede identificar la generación eléctrica del aerogenerador a diferentes velocidades de viento hasta una velocidad de corte siendo la del aerogenerador de estudio de 25 m/s [4]. La potencia extraída de un aerogenerador se obtiene mediante la siguiente expresión:

2 (1) Para corregir la potencia y la velocidad mediante la norma, es necesario corregir previamente la densidad. Para ello es necesaria la utilización del dato de presión atmosférica, del cual no se disponía en el parque eólico. A pocos kilómetros del parque, se encuentra una estación meteorológica en la que sí que se recoge el dato de presión fundamental para corregir la densidad. Se efectuó pues, un estudio de validación del dato de presión de la estación para poder usarlo en la corrección de la densidad como si del parque se tratase. Para ello, se elaboró la diferencia entre los datos de velocidad y temperatura, datos de los que se disponía en ambas recopilaciones de datos. Mediante la herramienta matemática MATLAB, se ha desarrollado un programa que recorre ambas bases de datos. Para fechas coincidentes (año, mes, día, hora, minuto y segundo) entre el parque eólico y la estación meteorológica, se toma la velocidad de la estación y se resta a la del parque, así como con la temperatura. Una vez realizadas ambas las diferencias, las guarda en un vector del cual se realiza la media y desviación de los resultados obtenidos. Al ser éstas cercanas al valor nulo, se efectúa la validación del dato de presión de la estación meteorológica en el parque eólico de estudio. A lo largo de la ejecución del proyecto, y una vez realizada la nueva curva de potencia del aerogenerador, se ha realizado una nueva curva del aerogenerador consistente en el estudio de su factor de comportamiento Cp. Para obtener el valor de dicho coeficiente se despeja el valor Cp de la expresión (1). Este factor mide la potencia generada entre la potencia que se podría generar. Una vez realizada la curva de eficiencia, el siguiente objetivo consiste en la creación de un indicador, esta vez en función del Cp del aerogenerador, y no de la potencia. Por tanto, se ha desarrollado un indicador de potencia, y otro de eficiencia, en función de datos corregidos bajo la norma. El objetivo es llegar a conclusiones que con el estudio exclusivo de un indicador basado en la potencia del aerogenerador mediante datos sin corregir no se hubiesen podido obtener. Para la realización de los modelos de curva de potencia y curva de eficiencia del aerogenerador, se ha elaborado un algoritmo de aprendizaje automático denominado método de las bisagras. Este método pretende reducir la mucha información disponible para caracterizar la curva de potencia y la curva de eficiencia de un aerogenerador a unos pocos puntos muy significativos de la representación de estos datos. Con este algoritmo se ha caracterizado un primer año de vida de un aerogenerador tomado como referencia, en concreto el año 2005, y a partir de ahí se ha aplicado el algoritmo a años posteriores. La comparación de los resultados obtenidos por el método de las bisagras (reducción de información a pocos valores significativos) permite observar si el comportamiento esperado se mantiene de un año a otro o no. La razón por la que no se mantenga puede ser la aparición de degradaciones o anomalías en general. Si se encuentran comportamientos fuera de unas bandas de valores previamente establecidas

3 como de comportamiento normal, se habrá detectado una desviación, positiva si se encuentra por encima, o negativa si se encuentra por abajo. Si por el contrario se encuentra dentro de dichas franjas se dirá que la desviación es nula. Del mismo modo, para la curva de eficiencia, se realizará el mismo ajuste en función del valor de Cp, y no del valor de potencia. Una vez realizadas ambas curvas de potencia y eficiencia, se procede a la realización de indicadores mediante las desviaciones anteriormente citadas. Un indicador es una herramienta que permite evaluar el comportamiento de un aerogenerador conforme el paso del tiempo, pudiendo así detectar el momento en el que se ha producido una incidencia, y si ésta ha favorecido o empeorado su comportamiento. Estos indicadores se desarrollan en función de la velocidad del viento. Se han distribuido siete franjas de viento para detectar el comportamiento del aerogenerador según la entrada de velocidad de viento en el rotor del aerogenerador, siendo estas franjas de 3, 5, 7.5, 10, 12.5, 15, y 20 m/s. Se tendrán para una misma fecha, siete desviaciones correspondientes a cada una de las franjas de viento. Se han construido los indicadores de potencia y de eficiencia mediante las siguientes expresiones: (2) (3) Para visualizar el comportamiento que han tenido ambos indicadores a lo largo del tiempo se realiza la suma acumulada de cada uno de ellos, obteniendo así, los indicadores acumulados. Mediante la suma acumulada de cada componente de los indicadores se puede obtener una visión clara de si el aerogenerador ha empeorado o mejorado su comportamiento a lo largo de los años, o si por el contrario, ha desarrollado un comportamiento parecido al de su referencia. Resultados Junto con un parte de incidencias producidas en el parque eólico en los años estudiados y el resultado de los indicadores anteriormente propuestos, se es capaz de determinar el por qué de un cambio en el comportamiento del aerogenerador, y si dichas incidencias repercuten positiva o negativamente en la vida de los mismos. La figura 1 muestra el resultado entre los años 2005 y 2009 de estudio, de los indicadores de eficiencia acumulados con datos corregidos según la norma IEC para cuatro aerogeneradores pertenecientes al parque eólico. La utilización de indicadores de eficiencia ha permitido valorar el cambio brusco positivo que se produce en uno de los aerogeneradores (color verde) a finales del año La razón a dicho cambio es debido a la sustitución de la multiplicadora del aerogenerador por una nueva,

4 haciendo aumentar su eficiencia hasta alcanzar niveles de los cuales no volvería a descender al de referencia (valor 0) con el paso del tiempo. Como resultado obtenido, en el estudio de la eficiencia del aerogenerador, el cambio de la multiplicadora es más notable frente al estudio de la potencia. Frente al desarrollo de indicadores mediante el uso de datos sin corregir bajo la norma, se puede afirmar como la corrección de datos hace que los indicadores se vuelvan menos sensibles a los cambios y vean sus valores reducidos frente a los indicadores sin corregir. Por su parte, la explicación a las caídas en los indicadores rojo y amarillo a principios del año 2007 son debidas a un cambio en las pastillas de freno del aerogenerador. Esta sustitución por unos frenos más nuevos repercute en una pérdida de potencia y eficiencia prolongada por la cual ve empeorado su comportamiento frente al del año de referencia Figura 1. Indicadores de eficiencia acumulados para cuatro aerogeneradores con datos corregidos según la norma entre los años 2005 y 2009 Conclusiones La comparación de los indicadores con datos corregidos bajo la norma y sin corregir, así como la utilización del indicador de eficiencia, permite llegar a la conclusión de que sí ha sido relevante el estudio de un indicador de factor de comportamiento Cp basado en la corrección de datos bajo la norma. Los indicadores propuestos, calculados según las expresiones (2) y (3), están formados por valores numéricos compuestos de suma de desviaciones según la distribución de viento incidente en las palas del aerogenerador. Luego cuanto mayor sea el valor del

5 indicador en una fecha determinada, se habrán registrado un mayor número de desviaciones respecto al año de referencia 2005 en dicha fecha. La corrección de datos bajo la norma IEC , repercute en una disminución de los valores obtenidos en los indicadores. Al estar los indicadores constituidos por desviaciones, se afirma que la corrección de datos repercute en una disminución de las desviaciones frente al año de referencia En el estudio de validez del indicador de eficiencia frente al de potencia, un cambio en las pastillas de freno del aerogenerador hace que el indicador de potencia se vea más afectado que el de eficiencia. Esto es, afecta más a la potencia producida pero no a su eficiencia. Por el contrario, un cambio en la multiplicadora del aerogenerador, es sufrido en mayor medida que en el indicador de potencia. Al ser un método innovador, se enuncia que el uso de indicadores de eficiencia ha permitido llegar a conclusiones que antes no se hubieran podido obtener, sin estar restringido a un determinado tipo de aerogeneradores, esto es, que se pueden usar los indicadores desarrollados para cualquier tipo de aerogenerador, dando soluciones a problemas que antes no podrían haber sido solucionados. Referencias [1] INTERNATIONAL STANDARD IEC , Wind turbines Part 12-1: Power performance measurements of electricity producing wind turbines [2] So Kato, Final report Internship. Directores: Miguel Ángel Sanz Bobi, y Rodrigo José Andrade Vieira. Institute for Research in Technology (IIT), Comillas Pontifical University, Madrid. [3] Onder Uluyol, Girija Parthasarathy, Wendy Foslien, Kyusung Kim, Power Curve Analytic for Wind Turbine Performance Monitoring and Prognostics, Honeywell International, Inc. Golden Valley, MN, 55422, USA [4] N. Angulo, A. Pulido, J. Romero, P. González, M. Melilli, J. Lozano, Study and Verification of the Parameters of a Wind Park, Department of Electrical Engineering, Las Palmas de Gran Canaria University, Campus of Tarifa, Spain.

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7 DETERMINATION OF THE CONDITION OF A WIND FARM BY MONITORING THE POWER CURVES OF THEIR WIND TURBINES Introduction The Thesis project has yielded an indicator capable of determining the health of a wind turbine from its power curve and another curve from its efficiency, by correcting data under the IEC [1], reaching new conclusions by studying before the project could not have been obtained. This study is applicable to any turbine. With the study of several wind turbines within the same wind farm, it is possible to determine the condition of the wind farm, objective of the Thesis. It was based on the study conducted by an exchange student [2]. It has determined the condition of the park by using an indicator based on the power curve of a wind turbine using uncorrected data under the IEC The realization of the power curve by correcting data under the standard, and the realization of the indicators by the new data had never been done before, and then this project becomes a novel study. Methodology The first objective of the project is the development of an indicator by correcting data under this rule. This methodology ensures consistency, accuracy, and good performance in the measurement and analysis of wind turbine power. The power curve of a wind turbine indicates the power that is capable to produce a wind turbine based on the wind speed input [3]. With this it is possible to identify electrical generation turbine at different wind speeds up to a cutting speed corresponding to our wind turbine of 25 m / s [4]. The power extracted from a wind turbine is obtained by the following expression: (1) To correct the power and wind speed by rule must be corrected prior density. This requires the use of pressure data, which were not available. A few kilometers of the wind farm, there is a weather station in which the necessary pressure for density correction is collected. A data validation study of station pressure is performed to use in correcting the density of the park as if it were. It has done the difference between the velocity and temperature data, data that were available in both data collections. By

8 MATLAB mathematical tool, it has developed a program that run both databases. For matching dates (year, month, day, hour, minute and second) between the wind farm and the weather station, taking the speed of the station and the park remained, as well as with temperature. After completing both the differences, kept in a vector which was made and the average deviation of the results obtained. Being this close to the null value, there was the pressure validation data from the meteorological station in the wind park study. Throughout the project, and once the new wind turbine power curve, prepared to make a new turbine curve consisting of the study of the efficiency factor Cp. This factor is obtained by expression (1). This factor measures the power drawn from the power available. Once the efficiency curve is realized, the next goal is the creation of an indicator, this time depending on the Cp of the turbine, not power. Therefore, It has created a power indicator, and another of efficiency corrected data based on the standard. The goal is to reach conclusions that the exclusive study of an indicator based on the power of the wind turbine using uncorrected data had not been obtained. For the realization of the power curve models and turbine efficiency curve, It has developed a machine learning algorithm called the hinge method. This method aims to reduce much information available to characterize the power curve and the efficiency of a wind turbine to a few very significant points in the representation of these data. This algorithm is characterized first year of life of a wind turbine taken as reference, specifically the 2005, and since then the algorithm was applied to subsequent years. Comparing the results obtained by the method of the hinges (information reduction few significant values) to monitor if the expected behavior is maintained one year to another or not. If not maintained, the reason may be the appearance of degradation and anomalies in general. If it is found behaviors out of a few bands of values before established like of normal behavior, a deviation will be detected, positive if it is above, or denial if it is for below. If on the contrary, it is inside the above mentioned striping it will be said that the deviation will be void. In the same way, for the curve of efficiency, the same adjustment will be realized depending on Cp's value, and not of the value of power. Once realized both curves of power and efficiency, one proceeds to the accomplishment of indicators by means of the deviations previously mentioned. An indicator is a tool that allows to evaluate the behavior of a wind generator throughout the time, being able to detect the moment that has produced an incident, and if this one has favored or worsened his behavior. These indicators have been developed depending on the speed of the wind. Seven wind striping have been distributed to detect the behavior of the wind generator according to the entry of wind speed in the rotor of the wind generator, being these striping of 3, 5, 7.5, 10, 12.5, 15, and 20 m/s. It will be for the same date, seven deviations corresponding to each of the striping of wind. There have been

9 constructed the indicators of power and of efficiency by means of the following expressions: (3) (2) To visualize the behavior that both indicators have had throughout the time there is realized the sum accumulated of each of them, obtaining this way, the accumulated indicators. By means of the sum accumulated of every component of the indicators a clear vision can be obtained of if the wind generator has deteriorated or improved his behavior throughout the years, or if on the contrary, it has developed a behavior similar to that of his reference. Results With the use of a report of incidents produced in the wind farm in the studied years and the result of the indicators previously proposed, one is able of determining why of a change in the behavior of the wind generator, and if the above mentioned incidents reverberate positively or negatively in the life of the same ones. The figure 1 shows the result between the year 2005 and 2009 of study, of the indicators of efficiency accumulated with information corrected according to the norm IEC for four wind generators belonging to the wind farm. The utilization of indicators of efficiency has allowed valuing the sudden positive change that produces to itself in one of the wind generators (green color) at the end of the year The reason to the above mentioned change is due to the substitution of the multiplier of the wind generator for one new, making increase his efficiency up to reaching levels from which it would not return to descend to that of reference (value 0) with the passage of time. As obtained result, in the study of the efficiency of the wind generator, the change of the multiplier is more notable opposite to the study of the power. Opposite to the development of indicators by means of the use of information without correcting under the norm, it is possible to affirm as the correction of information does that the indicators become less sensitive to the changes and see his values reduced opposite to the indicators without correcting. The explanation to the falls in the indicators red and yellow at the beginning of the year 2007 are due to a change in the tablets of brake of the wind generator. This substitution for a few more new brakes reverberates in a loss of power and efficiency prolonged by which it sees his behavior worsened opposite to that of the year of reference 2005.

10 Figure 1. Efficiency indicators with corrected data according to IEC Conclusions The comparison of the indicators with information corrected under the norm and without correcting, as well as the utilization of the indicator of efficiency, allows coming to the conclusion from that it has been relevant the study of an indicator of factor of behavior Cp based on the correction of information under the norm. The indicators proposed, calculated according to the expressions (2) and (3), are formed by numerical values consisted of sum of deviations according to the distribution of incidental wind in the spades of the wind generator. Then major all that is the value of the indicator in a certain date, a major number of diversions will have been registered with regard to the year of reference 2005 in the above mentioned date. The correction of information under the norm IEC , reverberates in a decrease of the values obtained in the indicators. The correction of information reverberates in a decrease of the diversions opposite to the year of reference In the study of validity of the indicator of efficiency opposite to the power indicator, a change in the tablets of brake of the wind generator does that the indicator of power sees more affected than the indicator of efficiency. On the contrary, a change in the multiplier of the wind generator is suffered in major measure in the Cp indicator than in the power indicator. The use of indicators of efficiency has allowed to come to conclusions that before they could not have obtained. Without being restricted to a certain type of wind generators, these indicators can be used for any type of wind generator, giving solutions to problems that before might not have be solved.

11 References [1] INTERNATIONAL STANDARD IEC , Wind turbines Part 12-1: Power performance measurements of electricity producing wind turbines [2] So Kato, Final report Internship. Directors: Miguel Ángel Sanz Bobi, y Rodrigo José Andrade Vieira. Institute for Research in Technology (IIT), Comillas Pontifical University, Madrid. [3] Onder Uluyol, Girija Parthasarathy, Wendy Foslien, Kyusung Kim, Power Curve Analytic for Wind Turbine Performance Monitoring and Prognostics, Honeywell International, Inc. Golden Valley, MN, 55422, USA [4] N. Angulo, A. Pulido, J. Romero, P. González, M. Melilli, J. Lozano, Study and Verification of the Parameters of a Wind Park, Department of Electrical Engineering, Las Palmas de Gran Canaria University, Campus of Tarifa, Spain.

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