Unscented H-infinity Wind Speed Estimation and H-infinity Control of Wind Turbines
Notice bibliographique
Résumé
Wind energy is a fast-growing industry in Canada and worldwide. As wind turbine size and capacity increase, control systems become exceedingly important to maximize the efficiency of the power output and to reduce loads to extend their longevity. This thesis aims to provide better knowledge of the input wind speed and to design turbine control based on this normally unknown input. First, non-linear robust methods of state estimation are introduced in order to deal with the nonlinearities present in the wind turbine model and the large exogenous disturbance of wind speed. Specifically, the unscented Kalman filter and an algorithm for the unscented H-infinity filter and their variants are analyzed in a case study for robustness and accuracy. An augmented unscented H-infinity scheme is then adopted in combination with a data fusion technique to estimate effective wind speed (EWS). This technique utilizes high frequency data from the anemometer and treats the turbine as a sensor to fuse them as one EWS measurement. The EWS is used to determine the optimal tip speed ratio (TSR) for the reference for the turbine. This is accomplished with a mixed sensitivity H-infinity tracking controller to optimize power output. The results show up to 15% improvement from the baseline controller for a 5 MW turbine and consistently high power output for a 1.5 MW turbine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».