Economic optimization of wind farms in function of the cost of energy produced

Abstract

Esta tese apresenta um estudo sobre otimização económica de parques eólicos, com o objetivo de obter um algoritmo para otimização económica de parques eólicos através do custo da energia produzida. No estudo utilizou-se uma abordagem multidisciplinar. Inicialmente, apresentam-se as principais tecnologias e diferentes arquiteturas utilizadas nos parques eólicos. Bem como esquemas de funcionamento e gestão dos parques. São identificadas variáveis necessárias e apresenta-se um modelo dimensionamento para cálculo dos custos da energia produzida, tendo-se dado ênfase às instalações onshore e ligados a rede elétrica de distribuição. É feita uma análise rigorosa das características das topologias dos aerogeradores disponíveis no mercado, e simula-se o funcionamento de um parque eólico para testar a validade dos modelos desenvolvidos. Também é implementado um algoritmo para a obtenção de uma resposta otimizada para o ciclo de vida económico do parque eólico em estudo. A abordagem proposta envolve algoritmos para otimização do custo de produção com multiplas funções objetivas com base na descrição matemática da produção de eletricidade. Foram desenvolvidos modelos de otimização linear, que estabelece a ligação entre o custo económico e a produção de eletricidade, tendo em conta ainda as emissões de CO2 em instrumentos de política energética para energia eólica. São propostas expressões para o cálculo do custo de energia com variáveis não convencionais, nomeadamente, para a produção variável do parque eólico, fator de funcionamento e coeficiente de eficiência geral do sistema. Para as duas últimas, também é analisado o impacto da distribuição do vento predominante no sistema de conversão de energia eólica. Verifica-se que os resultados obtidos pelos algoritmos propostos são similares às obtidas por demais métodos numéricos já publicados na comunidade científica, e que o algoritmo de otimização económica sofre influência significativa dos valores obtidos dos coeficientes em questão. Finalmente, é demonstrado que o algoritmo proposto (LCOEwso) é útil para o dimensionamento e cálculo dos custos de capital e O&M dos parques eólicos com informação incompleta ou em fase de projeto. Nesse sentido, o contributo desta tese vem ser desenvolver uma ferramenta de apoio à tomada de decisão de um gestor, investidor ou ainda agente público em fomentar a implantação de um parque eólico.

This thesis presents a study on economic optimization of wind farms, with the goal of obtaining an economic optimization model for wind farms through the cost of energy produced. The study used a multidisciplinary approach. Initially, the main technologies and different architectures used in wind farms. As well as the operating schemes and management of wind farms. Variables needed are identified and presented a sizing model for calculation of the cost of energy produced; we had focused on onshore installations and distribution power on-grid applications. It is made a rigorous analysis of the characteristics of real and topology of aerogenerators simulating the operation of a wind farm to test the validity of models developed. Is also implemented an algorithm for obtaining an optimal response for economic life-cycle of the wind farm in the study. The proposed approach involves algorithms for production cost optimization with multiple objective functions based on the mathematical description of the electricity production. Models have been a developed optimization linear model, which establishes the link between the production cost and CO2 emissions in energy policy instruments for wind power. Expressions are proposed for calculation of the cost of energy with nonconventional, such as, for the variable production of the wind farm, capacity factor, and overall system efficiency coefficient. For the latter two, is also shown the impact of the distribution of predominant wind in wind energy conversion system. It is noticed the results achieved by the proposals are similar to those obtained by other numerical calculation already published in scientific community, and the algorithm for economic optimization significantly is influenced the values obtained for the coefficients in question. Finally, it is shown the proposed algorithm (LCOEwso) is useful for dimensioning and calculation of the wind farms cost of capital and O&M, within incomplete information or in the planning phase. Accordingly, the contribution of this thesis should be a tool of support for manager/investor or a public agent in supporting the implementation of a wind farms.