Distributed Control with Low-Rank Coordination

A common approach to distributed control design is to impose sparsity constraints on the controller structure. Such constraints, however, may greatly complicate the control design procedure. This paper puts forward an alternative structure, which is not sparse yet might nevertheless be well suited for distributed control purposes. The structure appears as the optimal solution to a class of coordination problems arising in multi-agent applications. The controller comprises a diagonal (decentralized) part, complemented by a rank-one coordination term. Although this term relies on information about all subsystems, its implementation only requires a simple averaging operation

Linear Parameter Varying Power Regulation of Variable Speed Pitch Manipulated Wind Turbine in the Full Load Regime

In a wind energy conversion system (WECS), changing the pitch angle of the wind turbine blades is a typical practice to regulate the electrical power generation in the full-load regime. Due to the turbulent nature of the wind and the large variations of the mean wind speed during the day, the rotary elements of the WECS are subjected to significant mechanical stresses and fatigue, resulting in conceivably mechanical failures and higher maintenance costs. Consequently, it is imperative to design a control system capable of handling continuous wind changes. In this work, Linear Parameter Varying (LPV) H_inf controller is used to cope with wind variations and turbulent winds with a turbulence intensity greater than 10%. The proposed controller is designed to regulate the rotational rotor speed and generator torque, thus, regulating the output power via pitch angle manipulations. In addition, a PI-Fuzzy control system is designed to be compared with the proposed control system. The closed-loop simulations of both controllers established the robustness and stability of the suggested LPV controller under large wind velocity variations, with minute power fluctuations compared to the PI-Fuzzy controller. The results show that in the presence of turbulent wind speed variations, the proposed LPV controller achieves improved transient and steady-state performance along with reduced mechanical loads in the above-rated wind speed region.Comment: 12 pages, 10 figure

Advanced wind farm control strategies for enhancing grid support

Nowadays, there is rising concern among Transmission System Operators about the declining of system inertia due to the increasing penetration of wind energy, and other renewable energy systems, and the retirements of conventional power plants. On the other hand, by properly operating wind farms, wind generation may be capable of enhancing grid stability and ensuring continued security of power supply. In this doctoral thesis, new control approaches for designing wind farm optimization-based control strategies are proposed to improve the participation of wind farms in grid support, specially in primary frequency support.Hoy en día, existe una significativa preocupación entre los Operadores de Sistemas de Transmisión sobre la cresciente penetración de le energía eólica y la tendiente eliminación de las centrales eléctricas convencionales que implica la disminución de la inercia del sistema eléctrico. Operando adecuadamente los parques eólicos, la generación eólica puede mejorar la estabilidad de la red eléctrica y garantizar la seguridad y un continuo suministro de energía. Esta tesis doctoral propone nuevas estrategias para diseñar controladores basados en optimización dinámica para parques eólicos y mejorar la participación de los parques eólicos en el soporte de la red eléctrica. En primer lugar, esta tesis doctoral presenta los enfoques clásicos para el control de parques y turbinas eólicas y cómo los conceptos de control existentes pueden ser explotados para hacer frente a los nuevos desafíos que se esperan de los parques eólicos. Esta tesis doctoral asigna un interés especial a cómo formular la función objetivo de que la reserva de potencia sea maximizada, para ayudar por el suporte de frequencia, y al mismo tiempo seguir la potencia demandada por la red. Sin embargo, el impacto de la estela de viento generada por una turbina sobre otras turbinas necesita ser minimizado para mejorar la reserva de potencia. Por lo tanto, a lo largo de esta tesis se proponen estrategias de control centralizado para parques eólicos enfocadas en distribuir óptimamente la energía entre las turbinas para que el impacto negativo de la estela en la reserva de potencia total se reduzca. Se discuten dos técnicas de control para proporcionar los objetivos de control mencionados anteriormente. Un algoritmo de control óptimo para encontrar la mejor distribución de potencia entre las turbinas en el parque mientras se resuelve un problema iterativo de programación lineal. En segundo lugar, se utiliza la técnica de control predictivo basada en modelo para resolver un problema de control multi-objetivo que también podría incluir, junto con la maximización de reserva de potencia, otros objetivos de control, tales como la minimización de las perdidas eléctricas en los cables de la red de interconexión entre turbinas y un controlador/supervisor. Además, la investigación realizada resalta la capacidad de las estrategias de control propuestas en esta tesis para proporcionar mayor reserva de potencia respecto a los conceptos comúnmente usados para distribuir la potencia total del parque eólico. La idea principal detrás del diseño de una estrategia de control de parques eólico es de encontrar una solución óptima dentro de un cálculo computacional relativamente bajo. Aunque los controladores centralizados propuestos en esta tesis reaccionan rápidamente a los cambios en la potencia de referencia enviada desde el controlador, algunos problemas pueden ocurrir cuando se consideran parques eólicos de gran escala debido a los retrasos existentes por el viento entre turbinas. Bajo estas circunstancias, la producción de energía de cada turbina está altamente acoplada con la propagación de la estela y, por ende, con las condiciones de funcionamiento de las otras turbinas. Esta tesis doctoral propone un esquema de control de parques eólicos no centralizados basado en una estrategia de partición para dividir el parque eólico en sub-conjuntos independientes de turbinas. Con la estrategia de control propuesta, el tiempo de cálculo se reduce adecuadamente en comparación con la estrategia de control centralizado mientras que el rendimiento en la distribución óptima de potencia es ligeramente afectado. El rendimiento de todas las estrategias de control propuestas en esta tesis se prueba con un simulador de parque eólico que modela el comportamiento dinámico del efecto de estela mediante el uso de un conocido y consolidado modelo dinámico de estela y, para un análisis más realista, algunas simulaciones se realizan con software avanzado basado en la técnica de Large Eddy Simulation

Actuator fault tolerant offshore wind turbine load mitigation control

Offshore wind turbine (OWT) rotors have large diameters with flexible blade structures which are subject to asymmetrical loads caused by blade flapping and turbulent or unsteady wind flow. Rotor imbalance inevitably leads to enhanced fatigue of blade rotor hub and tower structures. Hence, to enhance the life of the OWT and maintain good power conversion the unbalanced loading requires a reliable mitigation strategy, typically using a combination of Individual Pitch Control (IPC) and Collective Pitch Control (CPC). Increased pitch motion resulting from IPC activity can increase the possibility of pitch actuator faults and the resulting load imbalance results in loss of power and enhanced fatigue. This has accelerated the emergence of new research areas combining IPC with the fault tolerant control (FTC)-based fault compensation, a so-called FTC and IPC “co-design” system. A related research challenge is the clear need to enhance the robustness of the FTC IPC “co-design” to some dynamic uncertainty and unwanted disturbance. In this work a Bayesian optimization-based pitch controller using Proportional–Integral (PI) control is proposed to improve pitch control robustness. This is achieved using a systematic search for optimal controller coefficients by evaluating a Gaussian process model between the designed objective function and the coefficients. The pitch actuator faults are estimated and compensated using a robust unknown input observer (UIO)-based FTC scheme. The robustness and effectiveness of this “co-design” scheme are verified using Monte Carlo simulations applied to the 5MW NREL FAST WT benchmark system. The results show clearly (a) the effectiveness of the load mitigation control for a wide range of wind loading conditions, (b) the effect of actuator faults on the load mitigation performance and (c) the recovery to normal load mitigation, subject to FTC action

Advanced wind farm control strategies for enhancing grid support

Aplicat embargament des de la data de defensa fins al maig 2020Nowadays, there is rising concern among Transmission System Operators about the declining of system inertia due to the increasing penetration of wind energy, and other renewable energy systems, and the retirements of conventional power plants. On the other hand, by properly operating wind farms, wind generation may be capable of enhancing grid stability and ensuring continued security of power supply. In this doctoral thesis, new control approaches for designing wind farm optimization-based control strategies are proposed to improve the participation of wind farms in grid support, specially in primary frequency support.Hoy en día, existe una significativa preocupación entre los Operadores de Sistemas de Transmisión sobre la cresciente penetración de le energía eólica y la tendiente eliminación de las centrales eléctricas convencionales que implica la disminución de la inercia del sistema eléctrico. Operando adecuadamente los parques eólicos, la generación eólica puede mejorar la estabilidad de la red eléctrica y garantizar la seguridad y un continuo suministro de energía. Esta tesis doctoral propone nuevas estrategias para diseñar controladores basados en optimización dinámica para parques eólicos y mejorar la participación de los parques eólicos en el soporte de la red eléctrica. En primer lugar, esta tesis doctoral presenta los enfoques clásicos para el control de parques y turbinas eólicas y cómo los conceptos de control existentes pueden ser explotados para hacer frente a los nuevos desafíos que se esperan de los parques eólicos. Esta tesis doctoral asigna un interés especial a cómo formular la función objetivo de que la reserva de potencia sea maximizada, para ayudar por el suporte de frequencia, y al mismo tiempo seguir la potencia demandada por la red. Sin embargo, el impacto de la estela de viento generada por una turbina sobre otras turbinas necesita ser minimizado para mejorar la reserva de potencia. Por lo tanto, a lo largo de esta tesis se proponen estrategias de control centralizado para parques eólicos enfocadas en distribuir óptimamente la energía entre las turbinas para que el impacto negativo de la estela en la reserva de potencia total se reduzca. Se discuten dos técnicas de control para proporcionar los objetivos de control mencionados anteriormente. Un algoritmo de control óptimo para encontrar la mejor distribución de potencia entre las turbinas en el parque mientras se resuelve un problema iterativo de programación lineal. En segundo lugar, se utiliza la técnica de control predictivo basada en modelo para resolver un problema de control multi-objetivo que también podría incluir, junto con la maximización de reserva de potencia, otros objetivos de control, tales como la minimización de las perdidas eléctricas en los cables de la red de interconexión entre turbinas y un controlador/supervisor. Además, la investigación realizada resalta la capacidad de las estrategias de control propuestas en esta tesis para proporcionar mayor reserva de potencia respecto a los conceptos comúnmente usados para distribuir la potencia total del parque eólico. La idea principal detrás del diseño de una estrategia de control de parques eólico es de encontrar una solución óptima dentro de un cálculo computacional relativamente bajo. Aunque los controladores centralizados propuestos en esta tesis reaccionan rápidamente a los cambios en la potencia de referencia enviada desde el controlador, algunos problemas pueden ocurrir cuando se consideran parques eólicos de gran escala debido a los retrasos existentes por el viento entre turbinas. Bajo estas circunstancias, la producción de energía de cada turbina está altamente acoplada con la propagación de la estela y, por ende, con las condiciones de funcionamiento de las otras turbinas. Esta tesis doctoral propone un esquema de control de parques eólicos no centralizados basado en una estrategia de partición para dividir el parque eólico en sub-conjuntos independientes de turbinas. Con la estrategia de control propuesta, el tiempo de cálculo se reduce adecuadamente en comparación con la estrategia de control centralizado mientras que el rendimiento en la distribución óptima de potencia es ligeramente afectado. El rendimiento de todas las estrategias de control propuestas en esta tesis se prueba con un simulador de parque eólico que modela el comportamiento dinámico del efecto de estela mediante el uso de un conocido y consolidado modelo dinámico de estela y, para un análisis más realista, algunas simulaciones se realizan con software avanzado basado en la técnica de Large Eddy Simulation.Postprint (published version

Optimal control of wind turbines for distributed power generation

textWind energy represents one of the major renewable energy sources that can meet future energy demands to sustain our lifestyle. During the last few decades, the installation of wind turbines for power generation has grown rapidly worldwide. Besides utility scale wind farms, distributed wind energy systems contributes to the rise in wind energy penetration. However, the expansion of distributed wind energy systems is faced by major challenges such as the system’s reliability in addition to the environmental impacts. This work is intended to explore various control algorithms to enable the distributed wind energy systems to face the aforementioned challenges. First of all, a stall regulated fixed speed wind turbine augmented with a variable ratio gearbox has been proven to enhance the wind energy capture at a relatively low cost, and considered as an attractive design for small wind energy systems. However, the high reliability advantage of traditional fixed-speed wind turbines can be affected by the integration of the variable ratio gearbox. A portion of this work is intended to develop a control algorithm that extends the variable ratio gearbox service life, thus improves overall system reliability and reduces the expected operational cost. Secondly, a pitch regulated variable speed wind turbines dominates the wind energy industry as it represents a balance between cost and flexibility of operation. They can be used for midsized wind power generation. Optimizing its wind energy capture while maintain high system reliability has been the one of the main focuses of many researchers. Another portion of this work introduces a model predictive control framework that enhances the reliability of pitch regulated variable speed wind turbines, thus improves their operational cost. Finally, one of the major environmental challenges facing the continuous growth of wind energy industry is the noise emitted from wind turbines. The severity of the noise emission problem is more significant for small and medium sized wind turbines installed in the vicinity of residential areas for distributed power generation. Consequently, the last portion of this work is intended to investigate the potential of wind turbine control design to reduce noise emission in different operating conditions with minimal impact on power generationMechanical Engineerin