Field tests validation of a mechanical sensor-less MPPT control strategy for tidal turbines
Notice bibliographique
Résumé
The main goal of this paper is to present the experimental evaluation of a novel mechanical sensor-less MPPT control strategy for tidal stream turbines via field tests in a relevant environment. Fluctuations in mechanical loads and generated power, caused by surface waves or turbulence in the water column, pose significant challenges for power conditioning and control systems of instream turbines. In the present work, a simple and robust Maximum Power Point Tracking (MPPT) control method based on an optimal linear relationship between the current and the square of the voltage of the generator outputs is proposed. The MPPT control strategy was developed by a digital model and then implemented on the 1.5 m diameter Tidal Turbine Testing (TTT) device developed at the Queen's University Belfast (QUB). System validation was performed at the highly energetic QUB tidal test site in the Strangford Narrows, Northern Ireland. Turbine performance results by the proposed methodology were compared with two conventional control strategies: constant speed (RPM) and constant torque control. Field testing in the unsteady inflow environment allowed to investigate hydrodynamic power and Power Take-Off response to the adopted control strategy. The performance of the MPPT control strategy was able to maximize the power coefficient of the turbine and maintain the turbine operation close to its optimal Tip Speed Ratio (TSR) under fluctuations in the stream flow, with improved performance compared to conventional control strategies.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».