Wind power is a rapidly growing industry worldwide, both on- andoffshore. Most of the good locations onshore in continental Europeare in use today, which has prompted a move offshore in recentyears. Europe has by far the most offshore wind turbinesinstalled, mostly located in the North sea.The low hanging fruits are locations with relatively shallowwaters (up to 45-50 meters), a high and steady wind speed and isclose to grid connections onshore. Big parts of the North Sea aresuitable for this, but many places with good wind conditionsworldwide are too deep. The next step for the industry is to moveto these deeper waters, with the help of floating wind turbines.The first prototype floating turbines have been running for acouple of years, with even larger, albeit still pretty small, windfarms in the planning stage.This thesis looks on the possibility of building large floatingwind farms in the future, specifically in the eastern most part ofthe North Sea - Skagerrak. Several different factors andstakeholders have been mapped out and important factors such aswater depth, wind speed and seabed conditions considered to createfour different future scenarios. Each scenario has been evaluatedtechnically and Levelized Cost of Energy (LCOE) has beencalculated to be able to compare the different locations.Since the technology is very new and under development, theinitial costs are high. This gives the lower LCOE of 149 €/MWh.Many new developments are however expected in the years to come,which would lower the investment cost considerably, by up to 40%according to some sources. This would lower the LCOE to under 100€/MWh.It is however also found that these investments carry many otherpositive effects, such as developing a new carbon neutraltechnology in Scandinavia which could become a big exportworldwide. The social acceptance of bottom fixed foundationoffshore (close to shore) and onshore wind power is also falling,and this would also be a big plus for floating offshore wind as itcan be built so far offshore it can't be seen from land. BothSweden and Denmark have big power plants closing in the comingdecades, nuclear power in Sweden and coal fired power plants inDenmark. These need to be replaced either by import or by newcarbon neutral power production.

This paper presents a study on the optimization of floating offshore wind farms. The aim of this study is mainly to create a tool that can help determine the most profitable layout option for the floating offshore wind power company Windeed. This report contains an overview of wind power theory including wind roses, wake losses, fatigue loading, and construction theory. The methodology used for modeling and optimization is the programming language Python together with additional tools such as TopFarm and PyWake. Challenges in the process of designing the layout of a floating wind farm are discussed and the two mathematical models, Bastankhah Gaussian and NOJ, are compared for their ability to recreate wake effects. In the results, the discoveries of the study and the tool created for the company are presented. It was found that allowing freely placed turbines rather than placing the turbines in a strict hexagonal pattern, with shared anchors, gave notably higher annual power production for examined wind farms. Although the levelized cost of energy of the farms with hexagonal patterns were lower for some of the investigated scenarios. Some of the key factors that need to be considered when choosing layout for an off shore wind farm, as well as the potential improvements of the tool are also highlighted in the discussion chapter. Overall, this study provides valuable insights into the design and optimization of floating offshore wind farms.

This project is conducted in cooperation with Hexicon AB, which is a Swedish design and engineering company developing floating two-turbine platforms for offshore wind power.The study aims to investigate the optimal placement of Hexicon AB’s platforms in an offshore wind farm with respect to the Annual Energy Production (AEP). Wind farm layout optimization is a complex problem and it has been approached by the development of calculation and optimization programs in Matlab. The analytical Jensen wake model has been utilized for calculation of AEP and important inputs to the program have been turbine parameters and site specific conditions. The optimization strategy used is a multi-stage algorithm where the gradient-based local search algorithm Fmincon has been used in combination with a version of the heuristic genetic algorithm. The developed programs have been tested and evaluated through a case study. Included in the case study is also a brief financial evaluation regarding how different scenarios in electricity export price and costs for cabling could affect the feasibility of the optimized layouts. Concluded from the project is that the developed programs can be used to investigate the optimal placement of floating two-turbine platforms with respect to AEP. In the case study it was found that the optimized layout obtained a wind farm efficiency of around 4% more than for the conventional staggered layout that was tested. What is also emphasized is that the feasibility of the optimized layouts obtained from the program is quite sensitive toward changes in future electricity export price and costs for cabling and installation. Hence, it is important to perform a careful financial analysis in order to draw conclusions regarding what layout is the better option for a specific situation. / Dagens utbyggnad av vindkraft sker i allt större utsträckning genom etablering av vindkraftparker. De främsta fördelarna med att placera vindkraftverken i parker är att de höga fasta kostnaderna fördelas på flera kraftverk samt att man kan beställa ett flertal enheter samtidigt och därigenom minska kostnaden per installerad Megawatt (MW). För att ytterligare kunna öka vinsten på investeringen är det viktigt att undersöka optimal inbördes placering av vindkraftverken för att erhålla en så hög energiproduktion som möjligt. Det finns många studier gjorda inom området och ett flertal programvaror utvecklade. Dock finns det endast ett fåtal studier som har inriktat sig specifikt på flytande vindkraftverk. Detta arbete är utfört i samarbete med Hexicon AB, vilket är ett Stockholmsbaserat ingenjörsföretag som utvecklar en patenterad teknik för plattformar avsedda för flytande vindkraft. Det unika med Hexicon ABs patenterade teknik är att två vindkraftverk är placerade på en gemensam plattform. Denna teknik gör det möjligt för plattformen att anpassa sig till vindriktningen vilket ger en ökning av kraftverkens energiutbyte. Då det inte finns några utvecklade optimeringsmetoder för flytande plattformar som kan anpassa sig efter vindriktning är syftet för denna studie att undersöka den optimala inbördes placeringen av Hexicon ABs plattformar i en vindkraftpark. Eftersom vindkraftsoptimering är ett komplicerat problem som bland annat är icke-linjärt och icke-konvext så finns det ingen exakt lösning tillgänglig för problemet. Komplexiteten gör även många förenklingar och antaganden nödvändiga för att kunna bearbeta problemet. I detta projekt har sambandet mellan årlig elproduktion och inbördes placering av plattformarna undersökts genom att ett kalkylerings- och optimeringsprogram utvecklats i programvaran Matlab. För att kunna undersöka den optimala inbördes placeringen av vindkraftverken är det viktigt att förstå hur vindkraftverken påverkas av att placeras tillsammans i en park. För att göra detta så behövs en modell för att beskriva den så kallade vaken som uppstår bakom respektive vindkraftverk. Detta gjordes genom att använda den analytiska Jensen vakmodellen, vilket är den vanligaste modellen att använda för optimeringssyften. Beräkningen av elproduktion gjordes baserat på given information angående turbinparametrar samt specifika förhållanden på platsen för vindparken. För det utvecklade optimeringsprogrammet användes en tvåstegsalgoritm där den gradientbaserade algoritmen Fmincon utgjorde den centrala delen. Fmincon är en effektiv algoritm för lokal optimering som finns tillgänglig i Matlab. För att generera bra startgissningar till den lokala optimeringen användes en version av en heuristisk genetisk algoritm som komplement till Fmincon. Denna algoritm bygger på samma princip som processen för naturligt urval i evolutionssammanhang där de bäst lämpade individerna för vidare sina egenskaper till nästa generation. För att ytterligare förbättra algoritmen kompletterades den även med ett moment av slumpmässighet. För att testa och utvärdera de utvecklade programmen genomfördes en fallstudie. I denna studie optimerades 50 stycken olika heuristiska startgissningar. De 20 bäst presterande konfigurationerna valdes ut för vidare analys där de blev utvärderade med avseende på olika scenarion för elpris samt kostnad för elektrisk infrastruktur. Detta för att undersöka hur den optima placeringen eventuellt skulle kunna påverkas av osäkerheter i dessa faktorer. Den genomförda fallstudien indikerade att de utvecklade programmen kan användas för att undersöka den inbördes optimala placeringen av vindkraftverk med avseende på elproduktion. Den ekonomiska utvärderingen indikerade även att den optimala placeringen var känslig för olika scenarion där elpris och kostnader för infrastruktur varierades och att detta kunde påverka lönsamheten för investeringen. Det ska därför betonas att det anses vara viktigt att utföra en mer noggrann ekonomisk utvärdering av de optimerade konfigurationerna för att undersöka vilken positionering som är mest lämplig för en viss situation.

The ocean has tremendous potential in terms of energy generation, and wave energy is especially promising. However, wave energy technology is still non-commercial. Along with ambitious renewable energy targets and investments, much is happening within the field and the wave energy converter developers CorPower Ocean intend to have their technology proven in the upcoming years. This study aims at investigating the value of commercial wave energy in an energy system. This is fulfilled by the possibilities of achieving 24/7 Carbon-free Energy with the wave energy technology from CorPower Ocean at the stage of commercialization. An energy system is modeled with wave energy, floating offshore wind energy, lithium-ion battery storage and the Portuguese national grid, supplying Northvolt’s and Galp’s future lithium conversion facility in Portugal. Different system configurations are compared based on three Key Performance Indicators: 24/7 Carbon-free Energy performance, system emission, and cost for the electricity consumer. In addition, a review of available financial support mechanisms for renewable energy technologies and especially wave energy is done to understand how such mechanisms can affect the economic feasibility of the energy system modeled. The wave energy technology from CorPower Ocean shows to have a high power output and 24/7 carbon-free Energy performance in this study. Although a combination of wave and floating offshore wind energy better ensure energy security with generation profiles that peak at different times, the modeling shows that a system with wave energy alone is preferred for supplying the facility with electricity both from an environmental and economic perspective. The economic feasibility of Lithium-ion battery storage in the system is uncertain and to achieve 24/7 Carbon-free Energy supply of the facility a longer duration storage solution is needed. The price for wave energy in this study is higher than for other commercial renewable energy technologies such as solar PV. However, based on the available financial support structures from governments and other stakeholders, wave energy technology has the potential to be competitive as soon as the technology is proven. / Energigenerering från våra hav har stor potential, inte minst från vågkraft. Trots att vågkraftstekniken ännu inte har nått ett kommersiellt stadie händer det mycket inom området i takt med fler ambitiösa miljökrav och investeringar. CorPower Ocean utvecklar vågkraftsteknik och planerar att ha sin teknik bevisad inom några år. Den här studien syftar till att undersöka värdet av kommersiell vågkraft, vilket uppfylls genom möjligheterna till förnybar el 24 timmar om dygnet med CorPower Ocean’s vågenergiomvandlare. Ett energisystem modelleras med vågkraft, flytande vindkraft, litium-jon batterier och det portugisiska elnätet för att försörja Northvolts och Galps planerade anläggning för litiumkonvertering i Portugal. Olika systemkonfigurationer är jämförda utifrån tre parametrar: 24/7 förnybar el prestation, systemutsläpp och elkostnad för konsumenten. I tillägg utförs en studie om vilka finansiella supportmekanismer som finns för hållbar energiteknik och speciellt för utvecklingen av vågkraft. Detta för att få insikt i om vågkraft kan få finansiellt stöd och konkurrera med andra förnybara energitekniker. Studien visar att vågkraftstekniken presenterar bra utifrån de tre parametrarna. Trots att en kombination av våg och flytande vindkraft ger bättre elsäkerhet med alternerande produktionskurvor visar modelleringen att ett system med endast vågkraft är att föredra både från ett ekonomiskt och ett miljöperspektiv. En investering av litium-jon batterier i energisystemet är tveksam och för att uppnå förnybar elförsörjning av anläggningen 24 timmar om dygnet krävs en energilagringsteknik som möjliggör lagring över längre perioder. Priset för vågkraft i studien är högre än för andra kommersiella förnybara energitekniker så som solpaneler. Baserat på det finansiella stöd som finns från myndigheter och andra intressenter så är det möjligt för vågkraften att bli konkurrenskraftig så fort tekniken är bevisad.