Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und System zum Steuern einer Windenergieanlagenanordnung, die wenigstens eine Windenergieanlage aufweis Computerprogrammprodukt zur Durchführung des Verfahrens.

Abhängig von Umwelteinflüssen wie insbesondere Wind, Temperatur, Eis und de Alterungs- und Verschmutzungseffekten, Veränderungen der Vegetation, Energienetzbedingungen, insbesondere schwachen Netzen, Spannungseinbrüch dergleichen ändern sich die optimalen Betriebsbedingungen von Windenergieanl, insbesondere Windenergieanlagenanordnungen, die mehrere Windenergieanlag* umfassen („Windparks“).

Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es den Betrieb, insbesondere die Perforrr einzelnen Windenergieanlage oder einer Windenergieanlagenanordnung, die me Windenergieanlagen umfasst, zu verbessern.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gel Ansprüche 8, 9 stellen ein System bzw. Computerprogrammprodukt zur Durchfüt hier beschriebenen Verfahrens unter Schutz. Die Unteransprüche betreffen vorte Weiterbildungen.

Nach einem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren zur einer Windenergieanlagenanordnung, die eine oder mehrere Windenergieanlage insbesondere hieraus besteht, die Schritte:

- Ermitteln von Wertepaaren aus

- einer ersten Größe, die von einer Windgeschwindigkeit, insbesondere Betrag und/oder Richtung, abhängt, diese in einer Ausführung angibt I beschreibt, und

- einer zweiten Größe, die von einer, insbesondere elektrischen und/od mechanischen, Leistung der Windenergieanlagenanordnung, insbesoi Einzelleistung der einzigen Windenergieanlage der

Windenergieanlagenanordnung oder der Gesamtleistung der mehrere Windenergieanlagen der Windenergieanlagenanordnung, abhängt, diese in einer Ausführung angibt bzw. beschreibt;

- Ermitteln von Eigenwerten und/oder Eigenvektoren einer Kovarianzmatrix dieser

ermittelten Wertepaare;

- Ermitteln eines Wertes eines ein- oder mehrdimensionalen Steuerparameters der

Windenergieanlagenanordnung mithilfe einer künstlichen Intelligenz, insbesondere durch diese künstliche Intelligenz, auf Basis der ermittelten Eigenwerte und/oder -vektoren, insbesondere unter Verwendung dieser Eigenwerte bzw. -vektoren als Eingangsgrößen der bzw. für die künstliche Intelligenz; und

- Steuern der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des ermittelten

Steuerparameterwertes.

Einer Ausführung der vorliegenden Erfindung liegt die überraschende Erkenntnis zugrunde, dass solche Eigenwerte und Eigenvektoren besonders vorteilhafte Eingangsgrößen für eine künstliche Intelligenz darstellen, um Steuerparameterwerte zum Steuern der

Windenergieanlagenanordnung zu ermitteln bzw. die künstliche Intelligenz auf Basis solcher Eigenwerte und Eigenvektoren den Betrieb, insbesondere die Performance, der einzelnen Windenergieanlage und insbesondere einer Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfasst, verbessern und/oder, insbesondere gleichzeitig,

Ermüdungslasten einzelner Komponenten der Windenergieanlage(n) reduzieren bzw.

begrenzen kann.

Nach einem zweiten Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren zum Steuern einer bzw. der Windenergieanlagenanordnung, die eine oder mehrere Windenergieanlagen aufweist, insbesondere hieraus besteht, die Schritte:

- Ermitteln eines oder mehrerer Intensitätswerte, der bzw. die (jeweils) von einer

Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl, insbesondere Rotor- und/oder Generatordrehzahl, und/oder einer Standardabweichung und einem Mittelwert eines Drehmoments, insbesondere eines Blattbiegemoment und/oder eines Rotor- und/oder Generatordrehmoments, der Windenergieanlagenanordnung, insbesondere der einzigen Windenergieanlage der Windenergieanlagenanordnung oder der einzelnen Drehzahlen und/oder Drehmomente der mehreren Windenergieanlagen der

Windenergieanlagenanordnung, und/oder einer Standardabweichung und einem

Mittelwert einer Windgeschwindigkeit, insbesondere deren Betrag und/oder Richtung, abhängt bzw. abhängen, in einer Ausführung ein Verhältnis der Standardabweichung zum Mittelwert angibt/angeben bzw. beschreibt/beschreiben;

- Ermitteln eines bzw. des Wertes eines bzw. des ein- oder mehrdimensionalen

Steuerparameters der Windenergieanlagenanordnung mithilfe einer bzw. der künstlichen Intelligenz, insbesondere durch diese künstliche Intelligenz, auf Basis des bzw. der ermittelten Intensitätswerte(s), insbesondere unter Verwendung des bzw. der ermittelten Intensitätswerte(s) als, gegebenenfalls weitere, Eingangsgröße(n) der bzw. für die künstliche Intelligenz; und

- Steuern der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des ermittelten

Steuerparameterwertes.

Einer Ausführung der vorliegenden Erfindung liegt die überraschende Erkenntnis zugrunde, dass solche Intensitätswerte (ebenfalls) besonders vorteilhafte Eingangsgrößen für eine künstliche Intelligenz darstellen, um Steuerparameterwerte zum Steuern der

Windenergieanlagenanordnung zu ermitteln bzw. die künstliche Intelligenz auf Basis solcher Intensitätswerte den Betrieb, insbesondere die Performance, der einzelnen

Windenergieanlage und insbesondere einer Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfasst, (weiter) verbessern und/oder, insbesondere gleichzeitig, Ermüdungslasten einzelner Komponenten der Windenergieanlage(n) (weiter) reduzieren bzw. begrenzen kann.

Wie vorstehend angedeutet, können der erste und zweite Aspekt in einer Ausführung miteinander kombiniert sein bzw. die künstlichen Intelligenz den Steuerparameterwert auf Basis sowohl der ermittelten Eigenwerte bzw. -vektoren als auch des bzw. der ermittelten Intensitätswerte(s) ermittelten. Es hat sich überraschend herausgestellt, dass durch diese Kombination von Eingangsgrößen für eine künstliche Intelligenz der Betrieb, insbesondere die Performance, einzelner Windenergieanlagen und insbesondere einer

Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfassen, besonders stark verbessert und/oder, insbesondere gleichzeitig, Ermüdungslasten einzelner

Komponenten der Windenergieanlage(n) begrenzt bzw. besonders stark reduziert werden können. Gleichwohl können der erste oder zweite Aspekt auch alleine realisiert sein, wobei insbesondere der erste Aspekt den Betrieb, insbesondere die Performance, einer

Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfasst, signifikant verbessern kann. Die künstliche Intelligenz kann in einer Ausführung einen maschinell gelernten Zusammenhang zwischen Eingangsgrößen, insbesondere also den Eigenwerten

bzw. -vektoren und/oder dem bzw. den Intensitätswert(en), und dem Steuerparameterwert, und/oder wenigstens ein künstliches neuronales Netz aufweisen, insbesondere nutzen, und/oder hierzu vorab, insbesondere mittels wenigstens teilweise überwachtem und/oder verstärkendem Lernen („supervised learning“ bzw.„reinforced learning“) trainiert sein bzw. werden. Dies stellt für die vorliegende Erfindung besonders vorteilhafte künstliche

Intelligenzen dar, ohne dass diese hierauf beschränkt wäre.

In einer Ausführung wird der Steuerparameterwert mithilfe der künstlichen Intelligenz auf Basis einer ermittelten Temperatur, Luftfeuchtigkeit und/oder Luftdichte,

Windgeschwindigkeit, insbesondere deren Betrag und/oder Richtung, und/oder Betriebsart, insbesondere Teillast, Volllast, Anlauf oder Bremsprogramm, Wirk- und/oder Blindleistung und/oder Wirk- und/oder Blindleistungsanforderung, der Windenergieanlagenanordnung, insbesondere der einzigen Windenergieanlage der Windenergieanlagenanordnung und insbesondere einer Windenergieanlagenanordnung mit mehreren Windenergieanlagen, und/oder unter Berücksichtigung aktueller Anforderungen eines Netzbetreibers,

insbesondere von Sollwerten für Wirk- und/oder Blindleistung, Spannungs- oder

Frequenzregelung und/oder von Netzeigenschaften an einem Übergabepunkt ermittelt.

Es hat sich überraschend herausgestellt, dass durch diese zusätzlichen Eingangsgrößen für eine künstliche Intelligenz der Betrieb, insbesondere die Performance, einzelner

Windenergieanlagen und insbesondere einer Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfassen, jeweils, insbesondere in Kombination von zwei oder mehr der vorstehend genannten Eingangsgrößen, weiter verbessert werden kann.

In einer Ausführung werden bzw. sind die Werte der ersten Größe und/oder die Werte der zweiten Größe (jeweils) auf Basis zeitlich gemittelter Werte ermittelt, in einer Weiterbildung auf Basis einer zeitlichen Mittelung über wenigstens 10 Sekunden, insbesondere wenigstens 30 Sekunden, und/oder höchstens 10 Minuten, insbesondere höchstens 2 Minuten.

Es hat sich überraschend herausgestellt, dass durch eine solche zeitliche Mittelung der Betrieb, insbesondere die Performance, einzelner Windenergieanlagen und insbesondere einer Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfassen, weiter verbessert werden kann. In einer Ausführung werden die Wertepaare über ein gleitendes Zeitfenster ermittelt, wobei das gleitende Zeitfenster sich in einer Ausführung über wenigstens 1 Stunde, vorzugsweise wenigstens 10 Stunden, insbesondere wenigstens 2 Tage, und/oder höchstens 30 Tage, insbesondere höchstens 15 Tage, erstreckt.

Zusätzlich oder alternativ werden die Wertepaare in einer Ausführung für einen von mehreren, insbesondere wenigstens vier, Windrichtungssektoren ermittelt.

Es hat sich überraschend herausgestellt, dass durch ein solches gleitendes Zeitfenster und eine solche Diskretisierung der Windrichtung, insbesondere in Kombination, der Betrieb, insbesondere die Performance, einzelner Windenergieanlagen und insbesondere einer Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfassen, weiter verbessert werden kann. Dabei können kürzere gleitende Zeitfenster im Bereich von 1 bis 10 Stunden vorteilhaft kurzfristigen bzw. temporäreren Änderungen der

Umgebungsbedingungen Rechnung tragen und/oder die Sensitivität bzw. das

Ansprechverhalten der Steuerparameterwertoptimierung verbessern. Umgekehrt können längere gleitende Zeitfenster im Bereich von 2 oder mehr Tagen vorteilhaft kurzfristige bzw. temporärere Änderungen der Umgebungsbedingungen ausblenden und/oder die Stabilität der Steuerparameterwertoptimierung verbessern.

Wie bereits angedeutet, kann die vorliegende Erfindung mit besonderem Vorteil zum Steuern von Windenergieanlagenanordnungen verwendet werden, die wenigstens zwei

Windenergieanlagen aufweisen, wobei nach einer Ausführung des ersten Aspekts die zweite Größe von einer Leistung dieser wenigstens zwei Windenergieanlagen abhängt bzw. nach einer Ausführung des zweiten Aspekts ein Intensitätswert von einer Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines Drehmoments der einen

Windenergieanlage und wenigstens ein weiterer Intensitätswert von einer

Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines Drehmoments einer weiteren Windenergieanlage abhängt und die künstliche Intelligenz den

Steuerparameterwert auf Basis dieser wenigstens zwei Intensitätswerte ermittelt.

In einer Ausführung werden bzw. sind der künstlichen Intelligenz zulässige Bereiche für die Steuerparameterwerte vorgegeben, insbesondere mögliche Bereiche für die

Steuerparameterwerte auf vorgegebene zulässige, in einer Ausführung mehr- bzw.

multidimensionale, Bereiche eingeschränkt. Hierdurch kann in einer Ausführung die Performance der künstlichen Intelligenz verbessert werden.

In einer Ausführung wird auf Basis des Steuerparameterwertes eine Azimut-Nachführung der Windenergieanlagenanordnung, insbesondere der einzigen Windenergieanlage der

Windenergieanlagenanordnung oder mehrerer Windenergieanlagen der

Windenergieanlagenanordnung, verändert, insbesondere ein Offset zu einer optimalen Ausrichtung des Azimuts vorgegeben bzw. verändert und/oder eine automatische Azimut- Nachführung ausgelöst.

Zusätzlich oder alternativ wird in einer Ausführung auf Basis des Steuerparameterwertes eine Blattheizung und/oder Enteisung der Windenergieanlagenanordnung, insbesondere der einzigen Windenergieanlage der Windenergieanlagenanordnung oder mehrerer

Windenergieanlagen der Windenergieanlagenanordnung, aktiviert.

Zusätzlich oder alternativ wird in einer Ausführung auf Basis des Steuerparameterwertes in einen Energiesparmodus der Windenergieanlagenanordnung, insbesondere der einzigen Windenergieanlage der Windenergieanlagenanordnung oder mehrerer Windenergieanlagen der Windenergieanlagenanordnung, umgeschaltet, in einer Ausführung eine Entdrillung durchgeführt und/oder auf eine prognostizierte Windrichtung ausgerichtet.

Zusätzlich oder alternativ wird in einer Ausführung auf Basis des Steuerparameterwertes die Windenergieanlagenanordnung, insbesondere die einzige Windenergieanlage der

Windenergieanlagenanordnung oder mehrere Windenergieanlagen der

Windenergieanlagenanordnung, gestoppt, insbesondere, um bei bestimmten

meteorologischen Wetterlagen den Eisansatz zu minimieren.

Zusätzlich oder alternativ wird in einer Ausführung auf Basis des Steuerparameterwertes von einer Kennlinie auf eine andere Kennlinie umgeschaltet, auf deren Basis die

Windenergieanlagenanordnung, insbesondere die einzige Windenergieanlage der

Windenergieanlagenanordnung oder mehrere Windenergieanlagen der

Windenergieanlagenanordnung, gesteuert wird bzw. werden, insbesondere zwischen Pitch- Kennlinien, die eine Blattverstellung im Teillastbereich bestimmen, Generatorkennlinien, die ein Drehmoment, insbesondere ein Bremsmoment bzw. eine Bremsleistung , bestimmen oder dergleichen. Es hat sich überraschend herausgestellt, dass solche Steuerparameterwerte einerseits besonders gut durch eine künstliche Intelligenz auf Basis der Eigenwerte bzw. -vektoren und/oder des bzw. der Intensitätswerte(s) ermittelt und andererseits hierdurch, insbesondere in Kombination von zwei oder mehr dieser Ausführungen, der Betrieb, insbesondere die Performance, einzelner Windenergieanlagen und insbesondere einer

Windenergieanlagenanordnung, die mehrere Windenergieanlagen umfassen, signifikant verbessert werden kann.

Nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung ist ein System, insbesondere

hard- und/oder Software-, insbesondere programmtechnisch, zur Durchführung eines Verfahrens nach einem hier beschriebenen Verfahren, insbesondere also dem ersten und/oder zweiten Aspekt, eingerichtet und/oder weist

- eine künstliche Intelligenz, die zum Ermitteln eines Wertes eines Steuerparameters der Windenergieanlagenanordnung auf Basis ermittelter Eigenwerte und/oder -vektoren einer Kovarianzmatrix ermittelter Wertepaare und/oder auf Basis wenigstens eines

Intensitätswertes eingerichtet ist bzw. verwendet wird; und

- Mittel zum Steuern der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des ermittelten

Steuerparameterwertes auf.

In einer Ausführung der vorliegenden Erfindung sind die Wertepaare Wertepaare aus einer ersten Größe, die von einer Windgeschwindigkeit abhängt, und einer zweiten Größe, die von einer Leistung der Windenergieanlagenanordnung abhängt, in einer Ausführung weist das System Mittel zum Ermitteln der Wertepaaren aus einer ersten Größe, die von einer

Windgeschwindigkeit abhängt, und einer zweiten Größe, die von einer Leistung der

Windenergieanlagenanordnung abhängt, und/oder Mittel zum Ermitteln der Eigenwerte bzw. -vektoren einer Kovarianzmatrix der ermittelten Wertepaare auf.

In einer Ausführung der vorliegenden Erfindung hängt der wenigstens eine Intensitätswert von einer Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines

Drehmoments der Windenergieanlagenanordnung und/oder einer Windgeschwindigkeit ab, in einer Ausführung weist das System Mittel zum Ermitteln des wenigstens einen

Intensitätswertes, der von einer Standardabweichung und einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines Drehmoments der Windenergieanlagenanordnung und/oder einer

Windgeschwindigkeit abhängt, auf. In einer Ausführung ist die künstliche Intelligenz dazu eingerichtet bzw. wird dazu verwendet, den Steuerparameterwert auf Basis einer ermittelten Temperatur, Luftfeuchtigkeit und/oder - dichte, Windgeschwindigkeit und/oder Betriebsart ^-insbesondere Teillast, Volllast, Anlauf oder Bremsprogramm, Wirk- und/oder Blindleistung und/oder Wirk- und/oder

Blindleistungsanforderung, der Windenergieanlagenanordnung, insbesondere der einzigen Windenergieanlage der Windenergieanlagenanordnung und insbesondere einer

Windenergieanlagenanordnung mit mehreren Windenergieanlagen, und/oder unter

Berücksichtigung aktueller Anforderungen eines Netzbetreibers, insbesondere von

Sollwerten für Wirk- und/oder Blindleistung, Spannungs- oder Frequenzregelung und/oder von Netzeigenschaften an einem Übergabepunkt zu ermitteln.

In einer Ausführung weist das System bzw. sein(e) Mittel auf:

- Mittel zum Ermitteln der Werte der ersten und/oder zweiten Größe auf Basis zeitlich

gemittelter Werte;

- Mittel zum Ermitteln der Wertepaare über ein gleitendes Zeitfenster und/oder für einen von mehreren Windrichtungssektoren;

- Mittel zum Vorgeben zulässiger Bereiche für die Steuerparameterwerte für die

künstlichen Intelligenz;

- Mittel zum Verändern eine Azimut-Nachführung der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des Steuerparameterwertes;

- Mittel zum Aktivieren einer Blattheizung und/oder Enteisung der

Windenergieanlagenanordnung auf Basis des Steuerparameterwertes;

- Mittel zum Umschalten in einen Energiesparmodus der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des Steuerparameterwertes;

- Mittel zum Stoppen der Windenergieanlagenanordnung auf Basis des

Steu erparam eterwertes ;

- Mittel zum Umschalten von einer Kennlinie auf eine andere Kennlinie, auf deren Basis die Windenergieanlagenanordnung gesteuert wird, auf Basis des Steuerparameterwertes; und/oder

- Mittel zur Sicherstellung der Einhaltung eines vorgegebenen, in einer Ausführung

mehr- bzw. multidimensionalen, zulässigen Bereiches des Steuerparameterwertes, insbesondere durch eine Windenergieanlagensteuerung und/oder unabhängig von der Ermittlung mithilfe der künstlichen Intelligenz. Entsprechend weist das Verfahren in einer Ausführung den Schritt auf: Sicherstellung der Einhaltung eines vorgegebenen, in einer Ausführung mehr- bzw. multidimensionalen, zulässigen Bereiches des

Steuerparameterwertes, insbesondere durch eine Windenergieanlagensteuerung und/oder unabhängig von der Ermittlung mithilfe der künstlichen Intelligenz.

- Dem liegt die Überlegung zugrunde, dass mithilfe einer künstlichen Intelligenz

gegebenenfalls unzulässige Steuerparameterwerte ermittelt und beim Steuern der Windenergieanlagenanordnung zugrundegelegt werden könnten, die dann zu einem unerwünschten Betrieb führen könnten. Dem wird in einer Ausführung dadurch begegnet, dass der künstlichen Intelligenz zulässige Bereiche für die Steuerparameterwerte vorgegeben werden, so dass die künstliche Intelligenz bereits keine unzulässigen Steuerparameterwerte ermitteln kann bzw. können sollte. Zusätzlich oder alternativ kann in einer Ausführung auch, insbesondere durch eine Windenergieanlagensteuerung und/oder unabhängig von der Ermittlung mithilfe der künstlichen Intelligenz, sichergestellt werden, dass ein vorgegebener zulässiger Bereich des Steuerparameterwertes eingehalten wird, in einer Ausführung , indem (mithilfe der künstlichen Intelligenz ermittelte) Steuerparameterwerte, insbesondere durch bzw. in eine(r)

Windenergieanlagensteuerung, entsprechend limitiert und/oder überprüft und

gegebenenfalls verworfen und/oder (durch zulässige Steuerparameterwerte) ersetzt werden. Wird also beispielsweise mithilfe der künstlichen Intelligenz ein

Steuerparameterwert ermittelt, der außerhalb eines vorgegebenen zulässigen Bereiches liegt, kann in einer Ausführung eine Windenergieanlagensteuerung einen solchen Steuerparameterwert auf einen, insbesondere nächstliegenden, Steuerparameterwert innerhalb des vorgegebenen zulässigen Bereiches limitieren oder den unzulässigen Steuerparameterwert verwerfen und in einer Ausführung stattdessen beispielsweise einen konventionell ermittelten bzw. Standard-steuerparameterwert verwenden.

Ein Mittel im Sinne der vorliegenden Erfindung kann hard- und/oder softwaretechnisch ausgebildet sein, insbesondere eine, vorzugsweise mit einem Speicher- und/oder Bussystem daten- bzw. signalverbundene, insbesondere digitale, Verarbeitungs-, insbesondere

Mikroprozessoreinheit (CPU), Graphikkarte (GPU) oder dergleichen, und/oder ein oder mehrere Programme oder Programmmodule aufweisen. Die Verarbeitungseinheit kann dazu ausgebildet sein, Befehle, die als ein in einem Speichersystem abgelegtes Programm implementiert sind, abzuarbeiten, Eingangssignale von einem Datenbus zu erfassen und/oder Ausgangssignale an einen Datenbus abzugeben. Ein Speichersystem kann ein oder mehrere, insbesondere verschiedene, Speichermedien, insbesondere optische, magnetische, Festkörper- und/oder andere nicht-flüchtige Medien aufweisen. Das Programm kann derart beschaffen sein, dass es die hier beschriebenen Verfahren verkörpert bzw. auszuführen imstande ist, sodass die Verarbeitungseinheit die Schritte solcher Verfahren ausführen kann und damit insbesondere die Windenergieanlagenanordnung steuern kann. Ein Computerprogrammprodukt kann in einer Ausführung ein, insbesondere nicht-flüchtiges, Speichermedium zum Speichern eines Programms bzw. mit einem darauf gespeicherten Programm aufweisen, insbesondere sein, wobei ein Ausführen dieses Programms ein System bzw. eine Steuerung, insbesondere einen Computer, dazu veranlasst, ein hier beschriebenes Verfahren bzw. einen oder mehrere seiner Schritte auszuführen. In einer Ausführung werden ein oder mehrere, insbesondere alle, Schritte des Verfahrens vollständig oder teilweise automatisiert durchgeführt, insbesondere durch das System bzw. sein(e) Mittel.

In einer Ausführung weist das System die Windenergieanlagenanordnung auf.

Ein Steuern im Sinne der vorliegenden Erfindung kann insbesondere ein Regeln umfassen, insbesondere sein.

In einer Ausführung wird ein erfindungsgemäßes Verfahren wenigstens teilweise virtualisiert bzw. in einer virtualisierten Umgebung durchgeführt. Entsprechend sind in einer Ausführung ein oder mehrere Mittel und/oder die Künstliche Intelligenz virtualisiert

Weitere Vorteile und Merkmale ergeben sich aus den Unteransprüchen und den

Ausführungsbeispielen. Hierzu zeigt, teilweise schematisiert:

Fig. 1 : eine Windenergieanlagenanordnung mit mehreren Windenergieanlagen und ein System zum Steuern dieser Windenergieanlagenanordnung nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung;

Fig. 2: Leistungskurven einer der Windenergieanlagen für unterschiedliche

Umweltbedingungen;

Fig. 3: Eigenwerte und -vektoren einer Kovarianzmatrix der Wertepaare der

Leistungskurven der Fig. 2; und Fig. 4: ein Verfahren zum Steuern der Windenergieanlagenanordnung nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung.

Fig. 1 zeigt eine Windenergieanlagenanordnung bzw. einen Windpark mit mehreren

Windenergieanlagen 10, 20, 30, 40, 50 und ein System zum Steuern dieser

Windenergieanlagenanordnung nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung.

Die Windenergieanlagen weisen, wie anhand der Windenergieanlage 10 schematisch angedeutet, jeweils eine drehbare Gondel 1 1 auf, die auf einem Turm 12 angeordnet ist und durch Antriebe (nicht dargestellt) Azimut-nachgeführt bzw. um eine Turmlängsachse (vertikal in Fig. 1 ) verdreht werden kann. Ein Rotor mit Rotorblättern 13 treibt einen Generator 14 an, der ebenso wie eine Blattwinkelverstellung der Rotorblätter und die Azimut-Nachführung von einer Steuerung 15 gesteuert wird, die Messignale von einer Windmesseinrichtung 16 erhält.

Die Steuerungen der Windenergieanlagen 10, 20, 30, 40, 50 kommunizieren mit einer Künstlichen Intelligenz 100, die beispielsweise ein oder mehrere neuronale Netze aufweisen kann. Die Künstliche Intelligenz 100 kann in einer Ausführung in einem Parkserver des Windparks installiert sein. Gleichermaßen können Daten der Steuerungen auch über eine VPN- Verbindung mit einem vertrauenswürdigen privaten Netz in der Cloud ausgetauscht und die Künstliche Intelligenz 100 wenigstens teilweise dort implementiert sein, in einer Ausführung virtualisiert. In einem ersten Verfahrensschritt S10 (vgl. Fig. 2) werden Wertepaaren aus einer ersten Größe in Form eines Betrags einer Windgeschwindigkeit und einer zweiten Größe in Form einer Leistung der Windenergieanlagen(anordnung) ermittelt.

Fig. 2 zeigt hierzu exemplarisch solche Wertepaare, im linken und rechten Bild für unterschiedliche Umweltbedingungen. Dabei sind Windgeschwindigkeitsbetragswerte auf der Abszisse und Leistungswerte auf der Ordinate eingetragen.

In einem zweiten Verfahrensschritt S20 werden Eigenwerte und Eigenvektoren einer Kovarianzmatrix dieser ermittelten Wertepaare ermittelt. Fig. 3 zeigt hierzu exemplarisch die entsprechenden Eigenvektoren ei,...e‘ ₂ bzw. Eigenwerte li , ... l ₂ .

Parallel hierzu werden in einem Schritt S30 Intensitätswerte in Form von Verhältnissen einer Standardabweichung zu einem Mittelwert einer Drehzahl und/oder eines Drehmoments, insbesondere Blattbiegemoments und/oder Rotormoments, der Windenergieanlagen sowie der Windgeschwindigkeit ermittelt, sozusagen analog zur an sich bekannten

Turbulenzintensität.

In einem Verfahrensschritt S40 ermittelt die - entsprechend trainierte - Künstliche Intelligenz 100 auf Basis dieser ermittelten Eigenwerte und/oder -vektoren und Intensitätswerte einen optimalen Wert eines Steuerparameters der Windenergieanlagenanordnung.

Auf Basis dieses ermittelten Steuerparameterwertes wird in Schritt S50 die

Windenergieanlagenanordnung gesteuert. Beispielsweise können entsprechende

Komponenten des mehrdimensionalen Steuerparameterwertes an die einzelnen

Steuerungen übermittelt werden, die die Blattwinkel, Azimut-Nachführung, Generatoren, Enteisungen oder dergleichen dann entsprechend auf Basis des Steuerparameterwertes steuern.

Obwohl in der vorhergehenden Beschreibung exemplarische Ausführungen erläutert wurden, sei darauf hingewiesen, dass eine Vielzahl von Abwandlungen möglich ist. Außerdem sei darauf hingewiesen, dass es sich bei den exemplarischen Ausführungen lediglich um

Beispiele handelt, die den Schutzbereich, die Anwendungen und den Aufbau in keiner Weise einschränken sollen. Vielmehr wird dem Fachmann durch die vorausgehende Beschreibung ein Leitfaden für die Umsetzung von mindestens einer exemplarischen Ausführung gegeben, wobei diverse Änderungen, insbesondere in Hinblick auf die Funktion und Anordnung der beschriebenen Bestandteile, vorgenommen werden können, ohne den Schutzbereich zu verlassen, wie er sich aus den Ansprüchen und diesen äquivalenten

Merkmalskombinationen ergibt. Bezuaszeichenliste

10 Windenergieanlage

1 1 Gondel

12 Turm

13 Rotor(blatt)

14 Generator

15 Steuerung

16 Windmesseinrichtung

20-50 Windenergieanlage

100 Künstliche Intelligenz

Eigenvektor

lΐ,... l‘2 Eigenwert