Mixed integer linear programming based algorithms for wind farm layout optimization

Thumbnail Image

Files

master_Paaso_Sakarias_2022.pdf (2.91 MB)

URL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Sähkötekniikan korkeakoulu | Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.

Authors

Date

2022-08-22

Department

Major/Subject

Sustainable Energy Systems and Markets

Mcode

ELEC3048

Degree programme

Master's Programme in Advanced Energy Solutions

Language

en

Pages

75+1

Series

Abstract

Wind power is an increasingly important source of energy in electricity generation. In industrial scale applications, it is usually installed in wind farms that consist of multiple wind turbines. When installing many wind turbines in an area, determining the placement and number of turbines (layout) is a complex problem due to for example, shadowing effects between wind turbines and varying wind conditions inside the wind farm. Additionally, the decision about the layout is a major factor in determining the profitability of the wind farm for example through its effect on the energy production of the wind farm and the number of turbines to be purchased. In this thesis, novel mixed integer linear programming based algorithms and a model are developed for optimizing the layout of a wind farm. The basic model for the optimization maximizes the revenue of the wind farm considering among others the shadowing effects between wind turbines. The model can also easily incorporate many features that are relevant in real world applications, such as existing wind farms. Of the algorithms formulated, two (BMD and BMS) are designed for refining the results of the basic model, one (Add-1) is for determining the optimal number of turbines and two (RF and DF) are designed for improving a given input layout. The methods developed for layout optimization are shown to perform at least as well as other algorithms formulated in the existing literature in the selected example cases in which the comparison was possible. It is also shown that the methods perform strongly in real world applications and provide up to 2.88 % increase in the annual energy production compared to the existing wind farms with the input wind data and assumptions about for example the wake loss model. Importantly, the time taken for optimization in all the examined cases is shown to be such short that the methods can be concluded to be useful in practical applications.

Tuulivoima on kasvava energianlähde sähköntuotannossa. Teollisessa mittakaavassa sitä asennetaan yleensä useita tuulivoimaloita sisältäviin tuulivoimapuistoihin. Kun useita voimaloita asennetaan tietylle alueelle, on niiden lukumäärän ja sijoittelun (layoutin) määrittäminen monimutkainen ongelma muun muassa voimaloiden välisten varjostusvaikutusten sekä alueen sisällä vaihtelevien tuuliolosuhteiden vuoksi. Layoutilla on lisäksi keskeinen rooli tuulivoimapuiston kannattavuuden määräytymisessä muun muassa tuulivoimapuiston kokonaisenergiantuotannon ja hankittavien turbiinien määrän kautta. Tässä diplomityössä kehitetään mixed integer linear programming -pohjainen malli ja algoritmeja tuulivoimapuiston layoutin optimointiin. Kehitetyllä mallilla optimoidaan tuulivoimapuiston liikevaihtoa huomioiden muun muassa tuulivoimaloiden väliset varjostusvaikutukset. Kehitetyistä algoritmeista kaksi (BMD ja BMS) ovat kehitetty parantamaan perusmallin tuloksia, yksi (Add-1) on kehitetty optimaalisen voimalamäärän määrittämiseen ja kaksi (DF ja RF) ovat kehitetty parantelemaan annettua layoutia. Kehitetyt menetelmät suoriutuivat vähintään yhtä hyvin kuin muut kirjallisuudessa kehitetyt menetelmät niissä valituissa esimerkkitapauksissa, joissa vertailu oli mahdollista. Menetelmät toimivat hyvin myös todellisissa esimerkkitapauksissa ja tuottivat jopa 2.88 % lisäyksen vuotuiseen energiantuotantoon olemassa oleviin tuulivoimapuistoihin verrattuna käytetyllä tuulidatalla ja oletuksilla muun muassa vanahäviömallista. Tärkeänä asiana mainittakoon myös, että optimointiin käytetty aika oli niin lyhyt, että menetelmien voidaan todeta olevan hyödyllisiä käytännön sovelluksissa.

Description

Supervisor

Lehtonen, Matti

Thesis advisor

Tolppanen, Janne

Keywords

wind power, mixed integer linear programming, optimization, wind farm, layout

Other note

Citation

Permanent link to this item

https://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202208285185

Collections

[dipl] Sähkötekniikan korkeakoulu / ELEC