Modeling and control of a small wind turbine
Notice bibliographique
Résumé
This paper starts with a detailed survey of control methods commonly employed by commercially available small wind turbines. This detailed survey indicates that the most commonly used control method of small wind turbines is horizontal furling method. Such furling mechanism and resulting dynamics are described in the paper. Furling is used to control the aerodynamic power extraction from the wind. A dynamic model of a small wind turbine with furling dynamics is presented in this paper. Such small wind turbines are based on permanent magnet generators and their speed can be regulated using the load control. The extraction of maximum power output from such wind turbines is investigated using tip speed ratio control and hill-climbing control methods. The system is simulated in Matlab/Simulink to determine a suitable control strategy. Two dynamic controllers are designed and simulated. In the first method, a controller uses the wind speed and rotor speed information and controls the load in order to operate the wind turbine at the optimum tip speed ratio. The generator output is observed in varying wind condition as the furl angle increases and decreases. In the second method, a controller compares the output power of the turbine with the previous power and based on the comparison it controls the load. Using a hill-climbing algorithm the controller tries to extract the maximum power from the wind, while the generator output is observed as the furl angle increase or decreases. Finally, the output of these two controllers is compared and investigated to determine which controller leads to the best results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».