Large Grid-Connected Wind Turbines

This book covers the technological progress and developments of a large-scale wind energy conversion system along with its future trends, with each chapter constituting a contribution by a different leader in the wind energy arena. Recent developments in wind energy conversion systems, system optimization, stability augmentation, power smoothing, and many other fascinating topics are included in this book. Chapters are supported through modeling, control, and simulation analysis. This book contains both technical and review articles

Power smoothing and oscillations suppression by controlling inertial energy of wind energy systems

In the first part, an economic scheme to smooth short periodic and heavily fluctuating wave power is proposed by controlling the inherent large amount of inertial energy of nearby offshore wind turbine systems (WTSs). The smoothing principle is that these WTSs are controlled to absorb the fluctuations of the wave power or release power opposite to them. The control challenge is that two objectives have to be achieved simultaneously: the rotor speed of a WTS has to be controlled against smoothing requirement whilst controlled to follow changes of wind speed to achieve wind power capture close to the maximum. To resolve this issue, Integrated Compensation Control is developed by adding two supplementary terms into the original maximum power point tracking (MPPT) control. In the second part, a method for short-term wind power smoothing is proposed by controlling wind turbines inertial energy. To achieve this, the designed power reference of a WTS includes two components: one component can approximately recover the original power trajectory of the MPPT control and the other can compensate the fluctuations of the former. In the third part, a new scheme to isolate and suppress forced oscillations is proposed. It controls the inertial energy of wind farms to timely release or absorb power opposite to the forced oscillating power from perturbation areas. Thus, the forced oscillations are prevented from propagating to the rest of power grid - isolated and the oscillating power in the disturbed areas is also reduced - suppressed

A Comparative Experimental Investigation of MPPT Controls for Variable Speed Wind Turbines

This work presents an experimental comparative investigation between Maximum power point tracking control methods used in variable speed wind turbines. In order to enhance the efficiency of the wind turbine system, the maximum power point tracking control has been applied for extracting and exploiting the maximum available wind power. Furthermore, two maximum power point tracking controls have been analyzed, developed, and investigated in real-time using Dspace. The first was optimal torque control without speed control, whereas the second was with speed control. The maximum power point tracking control performance comparison has been performed in a real-time experimental validation to illustrate the advantages of these control on the real wind energy system. The results have been achieved and discussed, where the power efficiency improvements appeared in the transit time and in the steady-state as well. In addition, the proposed optimal torque control for maximum power point tracking with speed control decreased the response time and oscillations, while it increased the power to an interval of 12,5% to 75% compared to that of strategy without speed control in the steady-state and transit state, respectively

Operating Hydrogen-Based Energy Storage Systems in Wind Farms for Smooth Power Injection: A Penalty Fees Aware Model Predictive Control

Smooth power injection is one of the possible services that modern wind farms could provide in the not-so-far future, for which energy storage is required. Indeed, this is one among the three possible operations identified by the International Energy Agency (IEA)-Hydrogen Implementing Agreement (HIA) within the Task 24 final report, that may promote their integration into the main grid, in particular when paired to hydrogen-based energy storages. In general, energy storage can mitigate the inherent unpredictability of wind generation, providing that they are deployed with appropriate control algorithms. On the contrary, in the case of no storage, wind farm operations would be strongly affected, as well as their economic performances since the penalty fees wind farm owners/operators incur in case of mismatches between the contracted power and that actually delivered. This paper proposes a Model Predictive Control (MPC) algorithm that operates a Hydrogen-based Energy Storage System (HESS), consisting of one electrolyzer, one fuel cell and one tank, paired to a wind farm committed to smooth power injection into the grid. The MPC relies on Mixed-Logic Dynamic (MLD) models of the electrolyzer and the fuel cell in order to leverage their advanced features and handles appropriate cost functions in order to account for the operating costs, the potential value of hydrogen as a fuel and the penalty fee mechanism that may negatively affect the expected profits generated by the injection of smooth power. Numerical simulations are conducted by considering wind generation profiles from a real wind farm in the center-south of Italy and spot prices according to the corresponding market zone. The results show the impact of each cost term on the performances of the controller and how they can be effectively combined in order to achieve some reasonable trade-off. In particular, it is highlighted that a static choice of the corresponding weights can lead to not very effective handling of the effects given by the combination of the system conditions with the various exogenous’, while a dynamic choice may suit the purpose instead. Moreover, the simulations show that the developed models and the set-up mathematical program can be fruitfully leveraged for inferring indications on the devices’ sizing.publishedVersio

Development of a Port-Hamiltonian Model for use in oscillating water column control scheme investigations.

With global energy demand estimated to rise considerably and global warming accepted by the majority of scientists, the pressure to reduce fossil fuel usage is increasing. To this end, the UK government has set a target of generating 50% of electricity from renewable energy sources by 2050. It can therefore be deduced that decreasing the cost of renewable energy by increasing the energy capture is critical. Oscillating Water Columns (OWCs) employing bidirectional turbines coupled with generators can be used to capture energy from oceanic waves and convert it to electrical energy. This thesis includes a study to quantify the potential power smoothing that can be achieved from a wave farm of ideal OWC devices and from auxiliary hardware such as flywheel energy storage systems. Also detailed are the upgrades to the OWC test facility at Cranfield University, including the world-first capability to simulate polychromatic waves. This test facility has been employed to validate turbine characteristics derived from Computational Fluid Dynamic (CFD) numerical results. This thesis contains a literature review of the existing control strategies for OWCs that concludes that the optimization of power capture from individual components in the energy chain forces system-level compromises. This conclusion drove the development of an unique energy-based model of the complete wave-to-wire system utilizing port-Hamiltonian mechanics which mandated two modifications to the port-Hamiltonian framework. The first modification to the port-Hamiltonian framework resulted in a new generalized means of modeling systems where the potential energy is dependent on the momentum variables. The second modification expands the port-Hamiltonian framework to allow the modeling of ow source systems in addition to effort source systems. The port-Hamiltonian wave-to-wire OWC model enables the future development of a control approach that optimizes power capture at a system level. As a first step to achieving this goal an Injection Damping Assignment (IDA) Passivity Based Control (PBC) strategy was successfully applied to an OWC system and an energy storage flywheel system. These strategies pave the way for future developments utilizing optimization techniques, such as the use of cost functions to identify the peak efficiency operating condition.Engineering and Physical Sciences (EPSRC)PhD in Energy and Powe

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

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

Modeling, Simulation and Control of Wind Diesel Power Systems

Wind diesel power systems (WDPSs) are isolated microgrids that combine diesel generators (DGs) with wind turbine generators (WTGs). Often, WDPS are the result of adding WTGs to a previous existing diesel power plant located in a remote place where there is an available wind resource. By means of power supplied by WTGs, fuel consumption and CO2 emissions are reduced. WDPSs are isolated power systems with low inertia where important system frequency and voltage variations occur. WDPS dynamic modeling and simulation allows short-term simulations to be carried out to obtain detailed electrical variable transients so that WDPS stability and power quality can be tested. This book includes papers on several subjects regarding WDPSs: the main topic of interest is WDPS dynamic modeling and simulation, but related areas such as the sizing of the different WDPS components, studies concerning the control of WDPSs or the use of energy storage systems (ESSs) in WDPSs and the benefits that ESSs provide to WDPS are also discussed. The book also deals with related AC isolated microgrids, such as wind-hydro microgrids or wind-photovoltaic-diesel microgrids