Robust multivariable control of wind turbines based on wind measurements provided by LiDAR sensors

Abstract

La energía eólica es, junto a la solar fotovoltaica, la única opción realista para la descarbonización del sector eléctrico. Su competitividad en el mercado se mide a través del Coste de la Energía (LCOE por sus siglas en inglés), que está determinado por la producción de energía a lo largo de su vida útil y por los costes de fabricación y operación. Aunque existen numerosos avances técnicos que optimizan el funcionamiento de los aerogeneradores, pocos son tan ventajosos como el desarrollo de estrategias de control avanzadas. El correcto diseño de los algoritmos de control permite, de manera simultánea, aumentar la producción de energía y reducir el daño sobre los elementos de la máquina, mejorando el caso de negocio. En los últimos años han aparecido sensores y actuadores novedosos, que permiten desarrollar e incluir nuevas estrategias en los lazos de control de los aerogeneradores. En concreto, los sensores LiDAR permiten obtener una medida remota del campo de viento turbulento que se aproxima a un aerogenerador. Esta información se puede emplear para generar una acción de control por prealimentación con la que mejorar el funcionamiento del aerogenerador. Esta tesis trata del diseño de controladores feedforward lineales que emplean la medida de viento proporcionada por un sensor LiDAR para reducir las cargas algunos componentes estructurales del aerogenerador. Las principales líneas de trabajo de la tesis son: el desarrollo de una metodología de diseño de controladores feedforward sencilla y orientada a la reducción de cargas en la base de la torre. El desarrollo de un modelo incierto del sensor, que recoja la incertidumbre de medida y permita diseñar controladores robustos. El desarrollo de metodologías de diseño de controladores feedforward robustos, que permitan el diseño simultáneo de los controladores de pitch y par del aerogenerador y satisfagan simultáneamente las especificaciones impuestas sobre varios objetivos.

Wind energy, along with photovoltaic solar energy, is the only realistic option for the decarbonisation of the electric sector. Its competitiveness in the market is measured through the Levelized Cost of Energy (LCOE), which is determined by the expected energy production and the manufacturing and operation costs of wind turbines. Although there are numerous technical advances that optimize the performance of wind turbines, few are as advantageous as the development of advanced control strategies. Well-designed control algorithms simultaneously increase energy production and reduce damage to machine components, while maintaining a tightly controlled development and implementation cost. In recent years, new sensors and actuators have emerged, allowing for the inclusion of new strategies within the control loops of wind turbines. Specifically, lidar sensors provide a remote measurement of the approaching turbulent wind field near a wind turbine. This information can be used to generate a feedforward control action to achieve improved turbine performance. This thesis focuses on the design of linear feedforward controllers that utilize the wind measurement provided by a lidar sensor to reduce the loads on certain structural components of the wind turbine. The main work lines of the thesis are: development of a simple feedforward controller design methodology aimed at load reduction at the base of the tower. Development of a simple feedforward controller design methodology aimed at load reduction at the base of the tower. Development of an uncertain model of the sensor that captures measurement uncertainty and enables the design of robust controllers. Development of robust feedforward controller design methodologies that allow for the simultaneous design of pitch and torque controllers, meeting specifications for multiple objectives simultaneously.