[論文レビュー] Optimal Control for Wind Turbine Wake Mixing on Floating Platforms

Maarten J. van den Broek, Daniël van den Berg+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 31, 2022

Wind Energy Research and Development被引用数 14

ひとこと要約

本稿は、自動微分を用いて2次元自由渦流れモデルと浮体プラットフォームの水力学を結合することで、浮体風力タービンにおける動的インダクション制御のための新規なアドジョイントベース最適制御フレームワークを提案する。制御は反共振周波数で流れの崩壊を誘発することで、ローター変位を最小限に抑えながら大きな推力変動を可能にし、平均出力が静的インダクション制御に比べ7%向上する。

ABSTRACT

Dynamic induction control is a wind farm flow control strategy that utilises wind turbine thrust variations to accelerate breakdown of the aerodynamic wake and improve downstream turbine performance. However, when floating wind turbines are considered, additional dynamics and challenges appear that make optimal control difficult. In this work, we propose an adjoint optimisation framework for non-linear economic model-predictive control, which utilises a novel coupling of an existing aerodynamic wake model to floating platform hydrodynamics. Analysis of the frequency response for the coupled model shows that it is possible to achieve wind turbine thrust variations without inducing large motion of the rotor. Using economic model-predictive control, we find dynamic induction results that lead to an improvement of 7% over static induction control, where the dynamic controller stimulates wake breakdown with only small variations in rotor displacement. This novel model formulation provides a starting point for the adaptation of dynamic wind farm flow control strategies for floating wind turbines.

研究の動機と目的

• 浮体風力発電所における流れ混合を向上させるために、動的インダクション制御を活用する制御戦略の開発。
• 浮体風力タービンにおける推力変動を複雑にするプラットフォーム駆動の動的挙動と共鳴現象に起因する課題の解決。
• 自由渦流れモデルと線形水動的プラットフォームモデルを結合することで、浮体風力タービンに対する勾配ベース最適制御の実現。
• 推力変調中にローター変位を最小限に抑えることで、出力損失と機械的応力の回避。
• 流れの崩壊を最大化しつつ、共鳴するプラットフォームモードを避ける最適な励振周波数の特定。

提案手法

• ローター運動との整合性を確保するため、ラグランジュ粒子追跡を可能にする、アクチュエータディスク表現を用いた2次元自由渦流れモデルを用いて風力タービンの流れをシミュレート。
• スウェイとピッチの自由度を有する浮体プラットフォームの線形水動的モデルを気圧的モデルと結合し、プラットフォームの動的挙動を捉える。
• 手動によるアドジョイント導出に代わり、自動微分を用いることで、非線形経済的モデル予測制御（EMPC）のための効率的な勾配計算を実現。
• 予測ホライズン100ステップ（360 s）と1ステップあたり50回の最適化反復を実装したリコニングホライズンEMPCフレームワークを採用。
• 目的関数は平均出力の最大化を目的とし、最適化シーケンスの最初のサンプルを用いて毎ステップで制御信号を更新。
• 結合系の周波数応答解析により、プラットフォーム運動が最小限になる反共振周波数帯域を特定し、ローター変位を低く抑えつつ大きな推力変動を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 プラットフォームの動的挙動に起因するローター過大変位を引き起こさずに、浮体風力タービンに動的インダクション制御を効果的に適用できるか。
• RQ2 ローター変位を最小限に抑えつつ流れの崩壊を最大限に引き出す最適な励振周波数は何か。
• RQ3 気圧的流れ動的挙動と浮体プラットフォーム水力学の結合が、動的インダクション制御の性能に与える影響は何か。
• RQ4 経済的モデル予測制御は、固定底タービンと比較して浮体プラットフォーム上での平均出力向上にどの程度寄与するか。
• RQ5 自動微分は、風力発電所制御におけるハイブリッド気動水力学系のアドジョイントベース最適化プロセスをどのように簡素化できるか。

主な発見

• 非線形EMPCにより得られた最適制御信号により、平均総出力が11.2 MWに達し、静的インダクション制御に比べ7%の向上を達成。
• 動的インダクション信号は、先行シミュレーションで10.92 MWを達成した正弦波駆動に比べ2.4%の改善を示した。
• 最適制御信号の主周波数は0.017 Hz（St = 0.30）であり、タービンナセル変位周波数応答の反共振周波数帯域に位置し、ローター運動を最小限に抑える。
• プラットフォームのスウェイ運動がナセル変位の主因であり、ピッチ運動の影響は小さいが、大規模な推力変動にもかかわらずローター変位は最小限に保たれている。
• 最適励振周波数（0.017 Hz）は、固定底タービンの先行研究で得られた0.02 Hz（St = 0.20）よりも顕著に高く、浮体プラットフォーム動的挙動の強い影響を示している。
• 上流出力への周波数の精密な感度が低いため、最適化器は流れ混合を最大化しつつ、制御能力を制限する共鳴プラットフォームモードを避ける周波数を選択できる。