[논문 리뷰] Sensor Setups for State and Wind Estimation for Airborne Wind Energy Converters

Maximilian Ranneberg|arXiv (Cornell University)|2013. 09. 04.

Aerospace Engineering and Energy Systems인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 저비용 센서 설정을 사용하여 항공형 풍력 에너지 변환기에서 상태, 항공역학적 파am, 풍속 조건을 동시 추정하기 위한 비선형 칼만 필터를 제안한다. 비행 데이터와 라이다 측정을 통해 검증된 바, 지상 기반 센서만으로도 정확한 풍속 추정이 가능함을 보여주며, 이는 향상된 현장 평가 및 제어를 가능하게 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 고비용 항공용 나침반을 사용하지 않고도 고고도에서 정확한 풍속 조건 추정을 수행하는 데 도전하는 것.
• 경제적 운영에 적합한 최소한의 신뢰성 있는 센서를 사용하여 저비용의 상태 및 풍속 추정 시스템을 개발하는 것.
• 모델 기반 필터링을 통해 풍속 및 풍향을 정확히 추정함으로써 제어 및 현장 평가를 향상시키는 것.
• EnerKíte EK30 플랫폼의 고정밀 시뮬레이션 및 실제 비행 데이터를 사용하여 추정기 성능을 검증하는 것.
• 센서 구성, 비행 경로 설계, 항공역학적 변화가 추정 정확도 및 응답 시간에 미치는 영향을 평가하는 것.

제안 방법

• 비선형 점질량 모델에서 시스템 상태, 항공역학적 파am, 풍속 조건을 동시에 추정하기 위해 비선형 칼만 필터(unscented Kalman filter, UKF)를 사용한다.
• 세 가지 센서 설정을 구현한다: 저비용으로 지상 기반 측정만 사용, 추가로 비행체 내부 가속도 및 공기압 속도 센서를 사용, GPS 속도/위치 정보를 추가로 사용하는 고비용 설정.
• 경량 기계적 키트 역학, 세밀한 터널 모델링, 액추에이터 역학, 현실적인 항공역학을 포함한 EK30의 고정밀 시뮬레이션 모델을 사용한다.
• 운용 고도 범위에서의 수직 풍속 변화를 표현하기 위해 로그형 풍속 분포 모델을 통합한다.
• 실제 EnerKíte EK30 비행 데이터와 동시에 측정된 라이다 풍속 측정 데이터(최대 200m 고도까지)를 사용하여 추정기를 검증한다.
• 라이다 측정값과 필터 추정값을 비교하여 정확도 평가를 수행하며, 특히 다양한 풍속과 난기류 조건 하에서의 성능을 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 항공형 풍력 에너지 시스템에서 저비용 지상 기반 센서만으로도 정확한 풍속 및 풍향 추정이 가능할 수 있는가?
• RQ2 비행체 내부의 가속도 및 공기압 속도 센서를 추가로 포함함으로써 풍속 및 상태 추정의 정확도와 응답 시간은 어떻게 향상되는가?
• RQ3 특히 후진 주행 및 측면 이동(사이드슬립)을 포함한 비행 경로 설계가 풍속 및 상태 추정 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제어선 조정으로 인한 항공역학적 파am 변화에 따라 풍속 추정치는 얼마나 민감하게 반응하는가?
• RQ5 모델 기반 풍속 추정이 라이다 측정과 비교할 때 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있는가, 특히 풍속 현장 평가에 있어 효과적인가?

주요 결과

• 비선형 칼만 필터는 지상 기반 센서만으로도 실현 가능한 풍속 추정 정확도를 달성하여 저비용 설정의 실현 가능성을 입증하였다.
• 140m 평균 운용 고도에서 풍속 추정치는 라이다 측정값과 밀접한 상관관계를 보였으며, 실제 환경 조건에서 모델 정확도가 검증되었다.
• 비행체 내부 센서가 있는 경우 풍속 추정 응답 시간은 약 30초였고, 지상 기반 센서만 사용할 경우 약 2분으로, 짧은 시간 내 난기류를 해석하는 데는 제한이 있음을 시사했다.
• 제어선 조정 등 항공역학적 변화로 인해 일시적인 피크 또는 곡절이 풍속 추정치에 나타났으며, 이는 시스템 동역학에 대한 민감도를 보여주었다.
• 미래에는 공기압 벡터 측정값을 전체적으로 활용할 경우 적응 시간이 크게 단축되고 난기류 평가 정확도가 향상될 수 있다.
• 직접 공기압 기반 풍속 추정보다 모델 기반 접근 방식이 더 뛰어난 성능을 보였으며, 특히 공기압 센서의 노이즈가 크고 정확도가 떨어지는 저속도 영역에서 두드러졌다.