Cloud4Wake
In grote windmolenparken zijn het “wake-effect” (zogturbulentie) en blokkage-effecten een onderschat probleem. De wind wordt vertraagd tijdens de instroom, waardoor de elektriciteitsproductie lager uitvalt dan verwacht.
Het ontwerp van windmolenparken, scenarioanalyse door overheden, stabiliteitsonderzoek voor het net, waterstof-wind en het ontwerp van energie-eilanden hebben accurate wake-modellen of digital twin-modellen nodig die toepasbaar zijn op volledige concessiezones en die toelaten om monitoringdata te verwerken. De bestaande modellen maken daarbij gebruik van hyperparameters.
Cloud4Wake zal methodes ontwikkelen om de hyperparameters op basis van grote datasets te definiëren en zo de nauwkeurigheid van de modellen betrefende de effecten van veer en sheer te optimaliseren. Deze data voor de Noordzee worden vandaag verzameld via verschillende bronnen: LIDAR op verschillende locaties, meteodata, en gegevens van offshore windmolenparken.
Beoogde projectresultaten:
- Een nieuwe methode om wake-effecten in te schatten in een model voor een zone van verschillende offshore windmolenparken. Op deze manier kunnen de verliezen ten gevolge van wake-effecten beter ingeschat worden door de industrie;
- Een cloud-gebaseerd kader om deze modellen te kalibreren op basis van grote (veld)datasets. Belangrijk hierbij is dat parken die velddata verzamelen deze zullen kunnen gaan gebruiken om het ontwerp van hun windmolenparken te optimaliseren.
Partners: VUB; KU Leuven; Sirris; von Karman Institute for Fluid Dynamics
Begeleidingsgroep: Norther; Parkwind; Elicio; Otary; Prophesea; AMDK; GEOxyz; ENGIE-Laborelec; Tractebel; Siemens Gamesa; en Ocean Winds.
Met de steun van: VLAIO
Contactpersoon: Kinnie De Beule