controllers to the Matlab/SIMULINK

controllers to the Matlab/SIMULINK model. The open-loop frequency
response (the controller applied to the model with openloop)
at each operating point is depicted in Fig. 6. Each gain
crossover frequency is near 1 rad/s, which implies that the control
action would be neither too relaxed nor too aggressive [26]. It is
also indispensable to ensure that the controllers at each mode are
stable [27,28]. As depicted in the figure, phase margins for the
below rated (mode 2), constant speed (mode 3) and above rated
(mode 4) controllers are approximately 81, 84 and 75, respectively,
indicating that their closed-loop responses would be stable. Note
that the MPC controllers incorporate a positive feedback, i.e., the
phase at the gain crossover frequency should be added to a multiple
of 360 instead of 180 to derive the phase margin.
Once the controller is designed and tuned against the Matlab/
SIMULINK model (i.e. the control model), the controller is applied
to the Bladed model (i.e. the plant model of the same Supergen
5MWexemplar turbine) and detuned. The differences between the
control and plant models provide a degree of model-plant
mismatch to test the robustness of design. Moreover, aero-elastic
models, such as the plant model, includes more dynamics
enabling further results to be obtained, including all significant
variables and loads and lifetime equivalent fatigue load estimates.
Note that the use of aero-elastic models is common in controller
design before the application to the real-life wind turbines.
StrathControl Gateway, a commercial software package that fully
integrates the simulation, is utilised to allow the controller
designed in Matlab/SIMULINK to be applied to the Bladed model.
Figs. 7 and 8 depict the behaviour of the control strategy on the
torque/speed planes [23]. In order to tune the controller, it is first
applied to the control design model, i.e. the simplified model
developed in Matlab/SIMULINK, as depicted in Figs. 7b and 8b, and
subsequently to the Bladed model as shown in Figs. 7a and 8a.
Recall that the Bladed model simulates the plant in this paper. The
simulations in this section are carried out at mean wind speeds of 8,
9, 11, 12, 14 and 16 m/s for the duration of 500 s.
As previously mentioned, the controller employs a switching
mechanism that has been tested exhaustively [23]. It is a switching
mechanism that is currently exploited in industry and is briefly
revised in Section 3.5. Since this rotor is not originally designed for
stall-regulation, the overshoots that occur when switching,
especially between mode 3 and mode 4, are inevitable. Nonetheless,
the perturbations of aerodynamic power and generator power
stay within acceptable 20% at wind speed above rated when
applied to the Bladed model. Recall that the results can be
improved significantly by utilising Rotor A, but Rotor B needs to be
used here because Rotor B outperforms Rotor A when there are 5
turbines in a cluster, as discussed in the following section. The
difference between the results when the controller is applied to the
Matlab/SIMULINK and Bladed models mainly arises from rotational
sampling and unsteady aerodynamics, which are included in the
Bladed model only. Rotational sampling and unsteady aerodynamics
should not impact on the control design [2], and thus it is
evident that the use of a simplified model is sufficient for designing
a wind turbine controller. Moreover, successful application to the
Bladed model demonstrates that the controller designed based on
the simplified model is robust. This controller serves as the basis for
the collective control strategy introduced in Section 4.
The power efficiency at wind speed below rated cannot be obtained
from Bladed simulations since the effective wind speed [18],
required for the calculation of the power efficiency, is not available.
However, it is illustrated in Ref. [29] that the power efficiency obtained
by applying the controller to the Matlab/SIMULINK model,
instead, provides almost identical results. Therefore, the power
efficiency (through the application of the controller to the Matlab/
SIMULINK model as opposed to the Bladed model) at wind speed
below rated (i.e. 8 m/s) is plotted in Fig. 9. It stays relatively high at
above 97.5%. Improvement is possible at the cost of “generator”
power efficiency. The average power efficiency over time is 99.6% as
shown in Fig. 9.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ควบคุมโปรแกรม MATLAB / Simulink กับนางแบบ ที่ดังนั้นความถี่การตอบสนอง ( ตัวควบคุมที่ใช้กับโมเดลที่มี openloop )ในแต่ละจุดทำงานจะแสดงในรูปที่ 6 แต่ละคนได้รับความถี่ครอสโอเวอร์ใกล้ 1 วินาที ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการควบคุมการกระทำจะไม่ผ่อนคลายเกินไปหรือก้าวร้าวเกินไป [ 26 ] มันคือนอกจากนี้ที่ขาดไม่ได้เพื่อให้แน่ใจว่าตัวควบคุมที่แต่ละโหมดเป็นมั่นคง [ 27,28 ] ตามที่ปรากฎในรูป ระยะขอบสำหรับการจัดอันดับด้านล่าง ( โหมด 2 ) ความเร็วคงที่ ( 3 โหมด ) และสูงกว่าคะแนน( โหมด 2 ) ควบคุมอยู่ที่ประมาณ 81 , 84 และ 75 ตามลำดับระบุว่า การปิดของพวกเขาจะมั่นคง หมายเหตุที่คณะกรรมการฯ โดยรวมมีการตอบรับในเชิงบวก เช่นระยะที่ได้รับความถี่ครอสโอเวอร์ ควรเพิ่มหลาย ๆของ 360 แทน 180 เพื่อให้ได้ระยะขอบเมื่อตัวควบคุมถูกออกแบบและปรับกับโปรแกรม MATLAB /โมเดล Simulink ( เช่นรูปแบบการควบคุม ) , ควบคุมใช้กับใบพืชรูปแบบ ( เช่นรูปแบบของซูเปอร์เจนเหมือนกัน5mwexemplar กังหัน ) และไม่ลงรอย . ความแตกต่างระหว่างรูปแบบการควบคุม และพืชให้ระดับของพืชรูปแบบไม่ตรงกัน เพื่อทดสอบความแกร่งของการออกแบบ นอกจากนี้อากาศยืดหยุ่นรูปแบบ เช่น แบบพืชมีพลวัตมากขึ้นเปิดผลต่อไปได้ รวมทั้งในระดับปานกลางตัวแปรและโหลดและอายุการใช้งานเทียบเท่าความเมื่อยล้า โหลด ประมาณหมายเหตุ การใช้อากาศแบบยืดหยุ่นมีทั่วไปในตัวควบคุมออกแบบก่อนการใช้กับกังหันลมในชีวิตจริงstrathcontrol Gateway , แพคเกจที่สมบูรณ์ซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์รวมแบบจำลอง คือ ใช้เพื่อให้ควบคุมออกแบบในโปรแกรม MATLAB / Simulink เพื่อใช้กับใบมีดแบบมะเดื่อ . 7 และ 8 แสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมของกลยุทธ์การควบคุมบนแรงบิด / ความเร็วเครื่องบิน [ 23 ] เพื่อปรับแต่งควบคุม มันเป็นครั้งแรกใช้ในการควบคุมการออกแบบรูปแบบคือรูปแบบง่ายพัฒนาโปรแกรม MATLAB / Simulink ตามที่ปรากฎในมะเดื่อ . และ 7b 8B , และต่อมาในรูปแบบตามที่ปรากฏในใบมะเดื่อ . งาน และ เอจำได้ว่า ใบมีด แบบจําลองพืชในกระดาษนี้ ที่การจำลองสถานการณ์ในส่วนนี้จะดำเนินการที่ความเร็วลม 89 , 11 , 12 , 14 และ 16 m / s สำหรับระยะเวลาที่ 500 sเป็นที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ , ควบคุมพนักงานสลับกลไกที่ได้รับการทดสอบอย่างละเอียด [ 23 ] มันคือการสลับกลไกที่ปัจจุบันใช้ประโยชน์ในอุตสาหกรรม และในเวลาสั้น ๆแก้ไขในส่วน 3.5 . เนื่องจากโรเตอร์นี้ไม่ได้ออกแบบเดิมสำหรับการควบคุมแผงลอย , หลุดที่เกิดขึ้นเมื่อเปลี่ยนโดยเฉพาะอย่างยิ่งระหว่างโหมด 1 และโหมด 4 , เป็นสิ่งที่เลี่ยงไม่ได้ อย่างไรก็ตามได้พลังอากาศพลศาสตร์และเครื่องกำเนิดไฟฟ้าพลังงานอยู่ภายในได้ 20% ที่ความเร็วลมสูงกว่าคะแนนเมื่อใช้กับใบมีดแบบ จำได้ว่า ผลลัพธ์ที่ได้การปรับปรุงอย่างมาก โดยใช้ใบพัด แต่โรเตอร์ B ต้องใช้ที่นี่ เพราะใบพัด B มีประสิทธิภาพดีกว่าเมื่อมี 5 โรเตอร์กังหันในคลัสเตอร์ ตามที่กล่าวไว้ในส่วนต่อไปนี้ ที่ความแตกต่างระหว่างผลเมื่อตัวควบคุมที่ใช้กับMatlab / Simulink โมเดลส่วนใหญ่เกิดจากการหมุนใบพัดและการสุ่มตัวอย่างและมั่นคงอากาศพลศาสตร์ ซึ่งรวมอยู่ในใบมีดรูปแบบเท่านั้น การหมุนตัวอย่างและมั่นคงอากาศพลศาสตร์ไม่ควรส่งผลกระทบต่อการควบคุมการออกแบบ [ 2 ] , และดังนั้นจึงเป็นเห็นว่าใช้เป็นรูปแบบง่ายเพียงพอสำหรับการออกแบบกังหันลมตัวควบคุม นอกจากนี้ การจะประสบความสำเร็จใบมีดรูปแบบพบว่าตัวควบคุมที่ออกแบบตามการประยุกต์แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ ตัวควบคุมนี้ทำหน้าที่เป็นฐานสำหรับกลยุทธ์การควบคุมรวมการแนะนำในส่วนที่ 4พลังประสิทธิภาพที่ความเร็วลมสูงสุดจะได้รับด้านล่างจากใบจำลองตั้งแต่ประสิทธิภาพความเร็วลม [ 18 ]ที่จำเป็นสำหรับการคำนวณพลังงานประสิทธิภาพ ไม่สามารถใช้ได้อย่างไรก็ตาม มันเป็นภาพประกอบในอังกฤษ [ 29 ] ที่ได้รับพลังประสิทธิภาพโดยการใช้โปรแกรม MATLAB / Simulink เพื่อควบคุมโมเดลแต่ให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกันเกือบ ดังนั้น พลังงานประสิทธิภาพ ( โดยการใช้ตัวควบคุมใน MATLAB /Simulink Model เป็นนอกคอกใบมีดแบบ ) ที่ความเร็วลมการจัดอันดับด้านล่าง ( เช่น 8 m / s ) วางแผนในรูปที่ 9 มันอยู่ค่อนข้างสูงข้างต้น 97.5 % การปรับปรุงเป็นไปได้ที่ค่าใช้จ่ายของ " เครื่องกำเนิดไฟฟ้า "ประสิทธิภาพพลังงาน ค่าเฉลี่ยพลังงานประสิทธิภาพมากกว่าเวลาคือร้อยละแสดงในรูปที่ 9