Yaw Error Estimation on the NREL 5-MW Offshore Baseline Wind Turbine

Abstract

Utviklingen av beregningseffektive og nøyaktige inflow-dynamikker, sammen med økende beregningskapasitet, muliggjør undersøkelse av den relativt uutforskede tilnærmingen til tilstandsestimering for å finne et feilestimat for yaw.

Denne avhandlingen gir grunnlaget som trengs for å implementere simuleringer egnet for tilstandsestimering av yaw-feil. Dette krever utvikling av en ikke-lineær prosessmodell som omfatter strukturell dynamikk, inflow-dynamikk, momentkontroll, en vindmodell, og beregning av krefter og moment på bladene. Sammen med vindturbinens spesifikasjoner utgjør disse elementene en omfattende ikke-lineær prosessmodell, som deretter blir linearisert for tilstandsestimering ved bruk av både Kalman-filter og Extended Kalman-filter.

Simuleringene som er utført i denne oppgaven demonstrerer Extended Kalman-filterets evne til å produsere nøyaktige estimater av yaw-feilen. Disse estimatene blir deretter brukt i yaw-kontroll, for å understreke de potensielle fordelene ved å ha et nøyaktig estimat av yaw-feilen.

The advancement of computationally efficient and precise inflow dynamics, coupled with the growth in computational power, paves the way for exploring the relatively unexplored approach of state estimation for deriving the yaw error estimate.

This thesis provides the groundwork needed for implementing simulations fit for state estimation to obtain an estimate of the yaw error. This necessitates the development of a nonlinear process model that encompasses structural dynamics, inflow dynamics, torque control, a wind model, and the computation of forces and torques on the blades. Alongside the specifications of the wind turbine, these elements constitute a comprehensive nonlinear process model, which is subsequently linearized for state estimation using the Kalman filter and Extended Kalman filter.

The simulations conducted in this study demonstrate the Extended Kalman filter's ability to produce accurate yaw error estimates. These estimates are subsequently utilized in yaw control, highlighting the potential benefits of possessing a precise yaw error estimate.