A state estimation strategy for monitoring, control, and optimization of airborne wind energy systems

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Schmidt, Eduardo
Orientador(a): Trofino Neto, Alexandre
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/186677
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017.
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Apesar de promissores, tais sistemas encontram-se atualmente em um estágio intermediário de desenvolvimento, e diversos obstáculos ainda precisam ser superados antes que eles sejam comercialmente viáveis. Ao longo da última década, controle de vôo foi o assunto que despertou maior interesse da comunidade de aerogeradores cabeados. Entretanto, mais recentemente, a otimização da potência gerada por esses sistemas passou também a ocupar um lugar de destaque nas pesquisas. Uma vez que as soluções propostas para estes problemas dependem do conhecimento de variáveis tais como a posição e a velocidade da aeronave, suas características aerodinâmicas, e as condições de vento na altitude de vôo, é fundamental para o avanço da tecnologia obter mecanismos eficazes para a estimação dessas variáveis. Neste contexto, o presente trabalho apresenta uma estratégia de estimação para aerogeradores cabeados composta por uma estrutura composta por dois filtros de Kalman estendidos associados em cascata, e capaz de obter, em tempo-real, utilizando uma quantidade mínima de sensores, estimativas da posição e a velocidade da aeronave, das condições de vento na altitude de voo, e das forças atuando sobre o sistema, que por sua vez podem ser utilizadas na determinação das características aerodinâmicas do mesmo. A solução proposta é validada em um ambiente de simulação e mais tarde testada em condições reais de operação em experimentos envolvendo um protótipo de pequena escala, e resultados obtidos indicam que ela é capaz de fornecer informações confiáveis para fins de monitoramento, controle, e otimização de aerogeradores cabeados. Finalmente, os estimadores projetados podem ser facilmente adaptados à outras configurações, e são capazes de acomodar medições adicionais, o que é altamente desejável considerando o nível de maturidade da tecnologia e a variedade de conceitos em uso pela comunidade. Além da estratégia de estimação, podem também ser considerados contribuições deste trabalho o desenvolvimento de um ambiente de simulação, de uma plataforma de software embarcado, e uma interface gráfica de usuário voltados especificamente para a aplicação.Abstract : Airborne Wind Energy (AWE) systems harvest wind power by exploiting the aerodynamic forces acting on lightweight suspended structures anchored to the ground by means of one or more tethers. Among other advantages, this technology is able to reach higher altitudes than conventional wind turbines, where the winds are generally stronger and more consistent, while dramatically reducing the construction and installation costs of the power plant. These characteristics allow AWE devices to be deployed virtually anywhere, and have been attracting a lot of interest from both academia and industry. However, despite the promising outlook in terms of economical feasibility, the technology is currently at an intermediate development stage, and there are still several challenges to be overcome before it can reach the market. In the last decade, the problem of control design for AWE generators has been extensively studied, and more recently the optimization of their power yield has also become a concern. Since effective solutions to these problems rely on knowledge of both system parameters and state, reliably estimating these quantities is fundamental for pushing the technology forward. In this context, the present thesis introduces an estimation strategy for AWE comprising two cascaded Extended Kalman Filters (EKFs) capable of obtaining in real time and from a minimum amount of data the position and velocity of the aircraft, the wind conditions at flight level, and the forces acting upon the system, which can in turn be used to determine its aerodynamic characteristics. The proposed solution is validated in a simulation environment and later tested under actual operating conditions in experiments involving a small-scale prototype, with results indicating that it can indeed provide AWE systems with reliable information for the purposes of monitoring, control and optimization. Finally, the designed estimators are shown to be easily extensible to support other configurations and to accommodate additional measurements, which is highly desirable given the level of maturity of the technology and the variety of experimental setups in use by the community. Besides the estimation strategy, a simulation environment, an embedded software platform, and a graphical user interface were also developed, and can be seen as secondary contributions of this work.143 p.| il., gráfs.engEngenharia de sistemasAutomaçãoEnergiaEnergia eólicaKalman, Filtragem deA state estimation strategy for monitoring, control, and optimization of airborne wind energy systemsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALPEAS0259-D.pdfPEAS0259-D.pdfapplication/pdf8356448https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/186677/-1/PEAS0259-D.pdff49fa9ad37cfb6ec822be6c67499313bMD5-1123456789/1866772018-06-03 01:04:17.365oai:repositorio.ufsc.br:123456789/186677Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732018-06-03T04:04:17Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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