Degradation modeling and degradation-aware control of wind turbine drive-trains
Modélisation et controle commande de la dégradation de la transmission d'une éolienne
Résumé
The interest in producing energy through renewable sources has been increasing in recent years, particularly in using wind energy conversion systems. Nevertheless, as wind turbines continue to advance, there is a growing demand to decrease the cost of wind energy. Wind turbine operation and maintenance (O&M) represent a high cost for wind power projects of the overall energy cost. One of the significant challenges associated with the cost of O&M is related to the high failure rates in the transmission system and the need to detect and address potential issues before they become serious problems that require costly repairsThe wind conditions can pose significant challenges to wind turbine transmission systems, leading to vibration and damage. Dynamic loads from wind can also cause fatigue damage and reduce reliability, increasing the need for maintenance. Therefore, implementing intelligent control strategies can mitigate the effects of wind-induced vibration and reduce overall stress on the transmission system, thereby reducing maintenance costs and improving operational efficiency.Pitch control is widely used to decrease damage from changes in wind conditions. However, this strategy cannot be applied to variable speed-fixed pitch (VS-FP) wind turbines, where the pitch is ideally zero, and any control action is made through the tip-speed ratio. In the case of VS-FP wind turbines, a maximum power point tracking (MPPT) control law is commonly used. The generator torque is the control torque and is estimated based on the rotor speed and a control gain.This thesis focuses on developing a control strategy to address the degradation of the drive-train of wind turbines caused by non-optimal functioning in response to changes in wind conditions, by using an indicator of degradation that can be estimated considering the torsional dynamics of a flexible drive-train.This work presents a deterioration model for the drive-train of a wind turbine. The model considers dissipated energy as an indicator of degradation caused by various physical phenomena, such as fatigue, vibration, and others. Additionally, a gain scheduling control strategy is presented to find a trade-off between generated and dissipated energy. The strategy uses optimization to find suitable control gains depending on wind conditions.Furthermore, a long-term methodology is proposed to evaluate deterioration under a control strategy adapted to follow variations in wind conditions. The approach simulates degradation by learning an empirical relationship between Dissipated Energy and Time with random effects.Finally, a novel intelligent control strategy is presented to minimize the degradation of a wind turbine drive-train when wind or set point changes occur. The proposed method enables the turbine to operate under different conditions while maintaining energy generation without accelerating the degradation process. To achieve this objective, a robust H-infinity control strategy is implemented to adapt the theoretical control gain to an intelligent control gain that guarantees system stability in the presence of uncertainties and external disturbances, such as changes in wind conditions.
L'intérêt pour la production d'énergie à partir de sources renouvelables s'est accru ces dernières années, en particulier pour l'énergie éolienne. Néanmoins, alors que la technologie éolienne continue de progresser, il existe une demande croissante pour réduire son coût de production.L'exploitation et la maintenance représentent une grande partie de dépenses des projets éoliens par rapport au coût global de l'énergie.L'un des principaux défis associés au coût de l'exploitation et de la maintenance est lié aux taux élevés de défaillance du système de transmission. Il est primordial de détecter et de traiter les problèmes potentiels avant qu'ils ne surviennent et ne nécessitent des réparations coûteuses.Les conditions de vent peuvent provoquer des problèmes importants aux systèmes de transmission, entraînant des vibrations et des dommages, ce qui a pour conséquence d’augmenter la fatigue et réduire la fiabilité.Par conséquent, la mise en œuvre d’une stratégie de contrôle intelligente peut atténuer les effets des vibrations, et ainsi réduire les contraintes globales sur le système de transmission, ce qui aura pour effet de diminuer les coûts de maintenance et améliorer l'efficacité opérationnelle.Le contrôle du tangage est largement utilisé pour réduire les dommages causés par les changements de conditions de vent. Cependant, cette stratégie ne peut pas être appliquée aux éoliennes à vitesse variable et à pas fixe (VS-FP), où le pas est idéalement nul et où toute action de contrôle se fait par le biais du rapport de vitesse en bout de pale. Dans le cas des éoliennes VS-FP, une loi de commande de suivi du point de puissance maximale (MPPT) est couramment utilisée. Le couple du générateur est le couple de commande et est estimé en fonction de la vitesse du rotor et d'un gain de commande.Cette thèse se concentre sur le développement d'une stratégie de contrôle pour traiter la dégradation du groupe motopropulseur des éoliennes causée par un fonctionnement non optimal en réponse aux changements des conditions de vent, en utilisant un indicateur de dégradation qui peut être estimé en tenant compte de la dynamique de torsion d'un groupe motopropulseur flexible.Ce travail présente un modèle de détérioration pour la chaîne cinématique d'une éolienne. Le modèle considère l'énergie dissipée comme un indicateur de la dégradation, causée par divers phénomènes physiques, tels que la fatigue, les vibrations et autres. En outre, une stratégie de contrôle de la planification des gains est présentée pour trouver un compromis entre l'énergie générée et l'énergie dissipée. La stratégie utilise l'optimisation pour trouver des gains de contrôle appropriés en fonction des conditions de vent.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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