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dc.contributor.authorSerrano González, Javier-
dc.contributor.authorLópez, Bruno-
dc.contributor.authorDraper, Martín-
dc.date.accessioned2023-11-17T12:18:50Z-
dc.date.available2023-11-17T12:18:50Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationSerrano González, J., López, B. y Draper, M. "Optimal pitch angle strategy for energy maximization in offshore wind farms considering gaussian wake model". Energies. [en línea]. 2021, vol. 14, no 4, pp. 1-18. DOI: 10.3390/en14040938.es
dc.identifier.issn1996-1073-
dc.identifier.urihttps://www.mdpi.com/1996-1073/14/4/938-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12008/41296-
dc.descriptionEste artículo pertenece al Número Especial Nuevas Tendencias en Offshore en Parques Eólicos : Diseño, Operación y Mantenimiento.es
dc.description.abstractThis paper presents a new approach based on the optimization of the blade pitching strategy of offshore wind turbines in order to maximize the global energy output considering the Gaussian wake model and including the effect of added turbulence. A genetic algorithm is proposed as an optimization tool in the process of finding the optimal setting of the wind turbines, which aims to determine the individual pitch of each turbine so that the overall losses due to the wake effect are minimised. The integration of the Gaussian model, including the added turbulence effect, for the evaluation of the wakes provides a step forward in the development of strategies for optimal operation of offshore wind farms, as it is one of the state-of-the-art analytical wake models that allow the evaluation of the energy output of the project in a more reliable way. The proposed methodology has been tested through the execution of a set of test cases that show the ability of the proposed tool to maximize the energy production of offshore wind farms, as well as highlights the importance of considering the effect of added turbulence in the evaluation of the wake.es
dc.description.sponsorshipEsta investigación ha sido cofinanciada por el programa de investigación CERVERA del CDTI, el Instituto Industrial y Centro de Desarrollo Tecnológico de España, en el marco del Proyecto de investigación HySGrid+ (CER-20191019), así como por el Programa CYTED de la red MICRO-EOLO (Red 718RT0564).es
dc.description.sponsorshipFondo Sectorial de Energía de ANII. Proyecto FSE_1_2018_1_152951 "Desarrollo de modelos computacionales de bajo costo para el monitoreo y la optimización de la operación de parques eólicos"es
dc.format.extent18 p.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoenes
dc.publisherMDPIes
dc.relation.ispartofEnergies, vol. 14, no 4, feb. 2021, pp. 1-18.es
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subjectGenetic algorithmes
dc.subjectOffshore wind farmes
dc.subjectWake effectes
dc.subjectWind energyes
dc.subjectWind farmes
dc.subjectWind farm operationes
dc.titleOptimal pitch angle strategy for energy maximization in offshore wind farms considering gaussian wake model.es
dc.typeArtículoes
dc.contributor.filiacionSerrano González Javier, Universidad de Sevilla, España.-
dc.contributor.filiacionLópez Bruno, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionDraper Martín, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución (CC - By 4.0)es
dc.identifier.doi10.3390/en14040938-
Aparece en las colecciones: Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Mecánica de los Fluídos e Ingenieria Ambiental

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