[論文レビュー] Sensor Setups for State and Wind Estimation for Airborne Wind Energy Converters

Maximilian Ranneberg|arXiv (Cornell University)|Sep 4, 2013

Aerospace Engineering and Energy Systems被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、低コストセンサーセットアップを用いて、航空機風力発電変換装置における状態、空力パラメータ、風況の同時推定を目的とした無シフトカルマンフィルタを提案する。地上センサのみを用いても正確な風況推定が可能であり、飛行データおよびリモートセンシング測定結果により検証された。これにより、サイト評価と制御の向上が可能となる。

ABSTRACT

An unscented Kalman filter with joint state and parameter estimation is proposed for aerodynamics, states and wind conditions for airborne wind energy converters. The proposed estimator relies on different measurement setups. Due to the strict economic constraints of wind energy converters, the sensor setups are chosen with minimal cost and reliability issues in mind. Simulation data with a high fidelity system model and experimental tests using flight data, together with wind measurements obtained using a lidar system for altitude wind measurements, are used for validation. The data was obtained during test flights of the EnerK\\'ite EK30, an airborne wind energy converter currently in research operation in Brandenburg, Germany. Feasible accuracies were achieved even with the simplest of setups and illustrate the gain achievable by airborne sensors. Additionally, the results encourage further research into use of the obtained wind estimates for site assessment.

研究の動機と目的

• 高高度における風況推定の正確性を確保するため、高価な搭載型風速計に依存しない、航空機風力発電変換装置における風況推定の課題に取り組む。
• 経済的運用に適した、最小限で信頼性の高いセンサを用いた、低コストの状態および風況推定システムの開発。
• モデルベースのフィルタリングを用いて風速および風向きを高精度に推定することで、制御の向上とサイト評価の改善を実現する。
• EnerKíte EK30プラットフォームの高精度シミュレーションおよび実飛行データを用いて、推定器の性能を検証する。
• センサ構成、飛行軌道設計、空力パrameterの変更が、推定精度および応答時間に与える影響を評価する。

提案手法

• 非線形点質量モデルにおいて、システムの状態、空力パラメータ、風況を同時に推定するため、無シフトカルマンフィルタ（UKF）を採用する。
• 地上センサのみ（低コスト）、追加の搭載加速度および空気圧速度センサを備えた（中コスト）、GPS速度/位置を備えた（高コスト）の3通りのセンサ構成を実装する。
• 剛体キーティングダイナミクス、詳細なテザーモデル、アクチュエータダイナミクス、現実的な空力特性を備えた、EK30の高精度シミュレーションモデルを用いる。
• 運用高度範囲における垂直風変化を表現するため、対数風シアーモデルを組み込む。
• EnerKíte EK30の実飛行データと、地上から200 mまでのリモートセンシング測定結果を用いて推定器を検証する。
• リモートセンシング測定結果とフィルタ推定値を比較し、特に風速変動や乱流状態下での推定精度を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 航空機風力発電システムにおいて、低コストの地上センサのみを用いても、風速および風向きの高精度推定が可能か。
• RQ2 搭載加速度および空気圧速度センサの追加が、風況および状態推定の精度および応答時間にどのように寄与するか。
• RQ3 特にバックトラッキングおよび横滑りを伴う飛行軌道が、風況および状態推定の精度に与える影響は何か。
• RQ4 制御ラインの調整によって生じる空力パラメータの変化が、風況推定にどれほど感受されるか。
• RQ5 モデルベースの風況推定は、リモートセンシング測定結果と比較して、風況サイト評価に信頼できるデータを提供できるか。

主な発見

• 無シフトカルマンフィルタは、地上センサのみを用いても実用的な風況推定精度を達成しており、低コスト構成の実現可能性を示した。
• 平均運用高度140 mにおける風速推定値は、リモートセンシング測定結果と良好な相関を示し、実環境下でのモデルの正確性を裏付けた。
• 風況推定の応答時間は、搭載センサを備えた場合30秒、搭載センサなしでは2分にまで延び、短期間の乱流変動の解像度に限界があることを示した。
• 制御ラインの調整など空力パrameterの変更に伴い、風速推定値に一時的な低下またはピークが生じ、システムダイナミクスへの感受性を示した。
• 今後、空気圧ベクトル測定を完全に活用することで、適応時間の大幅短縮と乱流評価の向上が期待できる。
• 圧力センサのノイズや不正確さが顕著に現れる低速域において、モデルベース推定手法が直接的な空気圧に基づく風況推定を上回る性能を示した。