几乎所有生产世界 5% 以上电力的风力涡轮机都受到控制，就好像它们是独立的独立单元一样。事实上，绝大多数是涉及数十台甚至数百台涡轮机的大型风电场装置的一部分，它们的尾流会相互影响。

现在，麻省理工学院和其他地方的工程师发现，无需任何新的设备投资，可以通过对整个涡轮机集合的风流进行建模并优化单个单元的控制来增加此类风电场装置的能量输出因此。

给定装置的能量输出增加似乎并不大——总体上大约增加 1.2%，最佳风速增加 3%。但该算法可以部署在任何风电场，并且风电场的数量正在迅速增长以满足加速气候变化的目标。如果将这 1.2% 的能源增长应用到世界上所有现有的风电场，将相当于增加 3,600 多台新风力涡轮机，或足以为大约 300 万户家庭供电，电力生产商的总收益将近 10 亿美元每年，研究人员说。所有这一切基本上是免费的。

该研究今天发表在《自然能源》杂志上，由麻省理工学院埃丝特和哈罗德 E. 埃杰顿土木与环境工程助理教授迈克尔 F 豪兰领导的一项研究发表。

“基本上所有现有的公用事业规模的涡轮机都是'贪婪'和独立控制的，”Howland 说。他解释说，“贪婪”一词指的是这样一个事实，即它们被控制为仅最大化自己的发电量，就好像它们是孤立的单元，不会对邻近的涡轮机产生不利影响。

但在现实世界中，风力发电场中的涡轮机被故意间隔得很近，以实现与土地使用（陆上或海上）以及通路和输电线路等基础设施相关的经济效益。这种距离意味着涡轮机通常会受到位于它们上风处的其他涡轮机产生的湍流尾流的强烈影响——这是目前单个涡轮机控制系统没有考虑到的一个因素。

“从流动物理学的角度来看，将风力涡轮机放在风电场中通常是最糟糕的事情，”Howland 说。“最大化总能源生产的理想方法是将它们尽可能远地分开，”但这会增加相关成本。

这就是 Howland 和他的合作者开展工作的地方。他们开发了一种新的流动模型，该模型根据大气中的入射风和每个涡轮机的控制策略来预测农场中每个涡轮机的发电量。虽然基于流动物理学，该模型从运行中的风电场数据中学习，以减少预测误差和不确定性。在不改变现有风电场的物理涡轮机位置和硬件系统的情况下，他们使用基于物理的、数据辅助的风电场内流动建模以及每个涡轮机在不同风力条件下产生的发电量，以在给定时刻找到每个涡轮机的最佳方向。这使他们能够最大化整个农场的输出，而不仅仅是单个涡轮机。

今天，每个涡轮机不断地感知传入的风向和风速，并使用其内部控制软件来调整其偏航（垂直轴）角度位置，以尽可能接近风向。但在新系统中，例如，该团队发现，通过将一台涡轮机稍微偏离其自身的最大输出位置——可能偏离其单个峰值输出角度 20 度——导致一个或多个顺风的功率输出增加单位将足以弥补第一个单位产量的轻微减少。通过使用将所有这些相互作用都考虑在内的集中控制系统，涡轮机集合在某些条件下以高达 32% 的功率输出水平运行。

在印度一个真正的公用事业规模风电场进行的为期数月的实验中，预测模型首先通过测试各种偏航方向策略得到验证，其中大部分是有意次优的。通过在实际农场和模型中测试许多控制策略，包括次优策略，研究人员可以确定真正的最优策略。重要的是，该模型能够预测农场电力生产和大多数测试风力条件的最佳控制策略，从而使人们相信模型的预测将跟踪农场真正的最佳运营策略。这使得可以使用该模型为新的风力条件和新的风电场设计最佳控制策略，而无需从头开始进行新的计算。

然后，在同一个农场进行的第二个月的实验仅实施了模型的最佳控制预测，证明该算法的真实世界效果可以与模拟中看到的整体能源改进相匹配。在整个测试期间平均，该系统在所有风速下实现了 1.2% 的能量输出增加，在每秒 6 到 8 米（约每小时 13 到 18 英里）的速度下增加了 3%。

虽然测试是在一个风电场进行的，但研究人员表示，该模型和协作控制策略可以在任何现有或未来的风电场中实施。Howland 估计，换算成世界现有的风力涡轮机机队，1.2% 的总体能源改善每年将产生超过 31 太瓦时的额外电力，大约相当于免费安装额外的 3,600 台风力涡轮机。他说，这将为风电场运营商每年带来约 9.5 亿美元的额外收入。

一个风电场与另一个风电场之间获得的能量会有很大差异，这取决于一系列因素，包括单元间距、布置的几何形状以及该位置在整个过程中风型的变化年。但在所有情况下，该团队开发的模型都可以准确预测给定地点的潜在收益，Howland 说。“最佳控制策略和潜在的能源收益在每个风电场都不同，这促使我们开发了一个可广泛使用的预测风电场模型，以优化整个风能机组，”他补充道。

但他说，新系统有可能被快速、轻松地采用。“我们不需要任何额外的硬件安装。我们实际上只是在进行软件更改，并且与之相关的潜在能量显着增加。” 他指出，即使是 1% 的改进，也意味着在一个典型的约 100 台风电场中，运营商可以用更少的一台涡轮机获得相同的输出，从而节省与采购、建造和维护相关的成本，通常是数百万美元。安装那个单元。

此外，他指出，通过减少尾流损失，该算法可以在未来的风电场中将涡轮机更紧密地放置在一起，从而增加风能的功率密度，节省陆地（或海洋）足迹。这种功率密度的增加和足迹的减少可能有助于实现紧迫的温室气体减排目标，这需要大幅扩大陆上和海上的风能部署。

更重要的是，他说，风电场开发的最大新领域是海上，“海上风电场的尾流损失影响通常要大得多。” 这意味着这种控制这些风电场的新方法的影响可能会大得多。

Howland 实验室和国际团队正在继续进一步完善模型，并努力改进他们从模型中得出的操作指令，朝着自主、协作控制的方向发展，并努力在给定条件下获得最大可能的功率输出，Howland 说.

“这篇论文描述了风力发电向前迈出的重要一步，”约翰霍普金斯大学机械工程教授 Charles Meneveau 说，他没有参与这项工作。“它包括在高度可变的风能资源下对风力涡轮机进行有效集体控制的新思路和新方法。它表明，使用最先进的基于物理的尾流模型巧妙地实施偏航控制策略，辅以数据驱动方法，可以增加风电场的功率输出。” 他说，这一点在一个运行中的风电场中得到了证明，“对于促进后续实施和扩大拟议方法尤为重要。”

研究团队包括西班牙纳瓦拉西门子歌美飒可再生能源创新与技术公司的 Jesús Bas Quesada、Juan José Pena Martinez 和 Felipe Palou Larrañaga；印度哈里亚纳邦 ReNew Power Private Limited 的 Neeraj Yadav 和 Jasvipul Chawla；Varun Sivaram 曾供职于印度哈里亚纳邦的 ReNew Power Private Limited，目前供职于美国国务院气候问题总统特使办公室；和加州理工学院的 John Dabiri。这项工作得到了麻省理工学院能源计划和西门子歌美飒可再生能源的支持。
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