First Order Dynamic Sliding Mode Control of a Wind Turbine with Optimized Tip Speed Ratio
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel sliding mode control method to enhance power generation from wind turbines, with a focus on power optimization.Generator torque only is used as an input since maximizing power using pitch and yaw control is not deemed worth decreasing the life of the turbine due to wear of the mechanical system.The controller is designed based on a 3rd-order model with rotor aerodynamic torque as a disturbance input.Simulation is done using a nonlinear wind turbine model.The first objective is to determine the optimal tip speed ratio for maximum power.To do this, Recursive Least Squares (RLS) is used to estimate a polynomial relating the Tip-Speed Ratio (TSR) and aerodynamic power coefficient.This gives the optimal operating point.To ensure that the system can adapt to changing environments, a forgetting factor is used.The second objective, a first-order dynamic sliding mode controller with integration (FODSMCI), is used to control the wind turbine and maintain it at the optimal TSR with good transient dynamics.The results show that the RLS with high forgetting factor is effective in determining the optimal TSR.FODSMCI allows the user to adjust trade-offs between controller performance and rotor speed tracking, resulting in a response without chattering.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».