Optimización mediante algoritmos genéticos de la disposición de los aerogeneradores de un parque eólico minimizando el efecto de las estelas

Valcarce Alba, Diego (2020). Optimización mediante algoritmos genéticos de la disposición de los aerogeneradores de un parque eólico minimizando el efecto de las estelas. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Minas y Energía (UPM).

Description

Title: Optimización mediante algoritmos genéticos de la disposición de los aerogeneradores de un parque eólico minimizando el efecto de las estelas
Author/s:
  • Valcarce Alba, Diego
Contributor/s:
  • Muñoz Paniagua, Jorge
  • Migoya Valor, Emilio
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de la Energía
Date: February 2020
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. de Minas y Energía (UPM)
Department: Ingeniería Energética
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El presente trabajo se encuadra dentro del Wind Farm Layout Optimisation Problem. Se parte de un código en Matlab que optimiza el posicionamiento de aeroturbinas en un parque eólico mediante el método del algoritmo genético. La función a optimizar es la potencia media. Esta se estima teniendo en cuenta el efecto de las estelas mediante el código CFD, UPMPARK, consiguiendo resultados más precisos que con un modelo de estela simplificado. Sin embargo, el tiempo de ejecución es elevado, haciendo inviable la utilización del código en casos de estudio reales. Se implementan 3 cambios en el código (restricción de distancia mínima, paralelización y cambios en UPMPARK) que permiten reducir el tiempo de ejecución un 91%. Esto no es suficiente para hacer viable el uso del código en casos reales, sin embargo, se esperan mejoras implementando los cambios propuestos y utilizando una mayor potencia de cálculo. ABSTRACT This work belongs to the Wind Farm Layout Optimisation Problem. It continues previous work in which a Matlab code was developed to optimise the positioning of wind turbines in a rectangular field using the genetic algorithm method. The objective function is the average power. It is determined taking into account the wakes by the CFD code, UPMPARK. The results are more precise than those obtained using simplified wake models. However, running time is high, making it unfit for real cases of study. Three changes are implemented in the code (minimum distance constrain, parallelisation and various changes in UPMPARK) that lead to a reduction of 91% in the running time. This is not enough to make the code fit for real cases of study. However, new reductions are expected from the proposed changes and from the use of more powerful computers.

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Item ID: 58710
DC Identifier: http://oa.upm.es/58710/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:58710
Deposited by: Biblioteca ETSI Minas y Energía
Deposited on: 03 Mar 2020 10:50
Last Modified: 03 Mar 2020 10:50
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