본 연구에서는 추가 발전기 손실로 인한 전력 보상을 위해, 상용 100 kW 중형 풍력터빈 모델에 대해 전력 보상 제어 알고리즘을 설계하고 검증하였다. 일반적으로 발전기 효율을 고려한 토크 제어가 중형 풍력터빈의 제어기에 적용되지만, 주변 환경으로 인한 발전기 효율 저하에 대응하는 제어는 불가능하다. 이미 설치된 풍력터빈의 주변 환경에 의해 추가적인 발전기 손실이 발생할 수 있으며, 이에 따라 전력이 감소할 것으로 예상되므로 전력 보상 제어 알고리즘이 필요하다. 전력 보상 제어 알고리즘은 제어 전략에 따라 세 가지 방법으로 구분될 수 있으며, 세 가지 전력 보상 제어 알고리즘을 설명하고 설계하였다. 제안된 전력 보상 제어 알고리즘은 DNV의 Bladed 프로그램을 사용하여 검증하였다. 시뮬레이션 조건은 평균 풍속 약 18 m/s, 일반 난류 모델(NTM) Class A로 선정하였고, 추가 발전기 손실은 15%로 가정하였다. 시뮬레이션 비교 결과, 기존 전력 제어 알고리즘은 15% 발전기 손실로 인해 정격 전력 대비 15.00%의 편차를 보였으며, 설계된 세 가지 전력 보상 제어 알고리즘은 최대 0.05%의 편차를 보였다.

본 연구에서는 20 kW급 소형 풍력터빈(SWT)을 대상으로 가변 속도 고정 피치 수평축 리프트형의 전력 제어 알고리즘을 제안하고 동적 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제안한 전력 제어 알고리즘은 최대 전력계수 추종을 위한 II구역 알고리즘, 정격 로터 속도 유지를 위한 II-1/2구역 알고리즘, 정격 출력을 유지하기 위한 III구역 알고리즘으로 구성된다. 제안된 전력 제어 알고리즘을 검증하기 위해 IEC 규정의 정상 난류 모델에 기반한 난류 강도를 적용하여 정격 풍속 및 정격 풍속 초과 조건에서 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 II구역, II-1/2구역, III구역을 포함한 전체 세 구역에서 제안된 제어기가 적절하게 동작함이 확인되었다. 이후 제어기 성능을 가변 속도 가변 피치(VSVP) 전력 제어기와 비교하였다. 제안된 제어기의 성능은 목표 VSVP 풍력터빈에 대해서는 양호한 것으로 평가되었으나, 동일 풍력터빈에 적용된 종래 제어기의 성능보다는 낮았다. VSVP 풍력터빈과 비교할 때, 제안된 제어기를 적용한 VSFP 풍력터빈은 블레이드와 타워의 평균 하중은 더 높았으나 Damage Equivalent Load (DEL) 관점의 피로 하중은 감소하는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 풍력터빈의 가용전력을 추정하는 데 사용할 수 있는 서로 다른 3가지 알고리즘을 조사하고 검증하였다. 첫 번째 방법은 가장 단순한 방식으로, 측정된 곤돌라(nacelle) 풍속을 사용하여 전력 곡선(power curve)으로부터 가용전력을 산정한다. 나머지 두 방법은 먼저 측정된 곤돌라 풍속을 사용하지 않고 등가 풍속(equivalent wind speed)을 추정한 다음, 로터 전력 방정식(rotor power equation)으로부터 가용전력을 추정하는 방식이다. 두 방법은 서로 다른데, 두 번째 방법은 구동계(drive-train) 모델을 사용하여 로터 토크(rotor torque)를 추정하는 반면, 세 번째 방법은 풍속 추정에서 발생하는 급격한 피크를 피하기 위해 간소화된 방정식을 사용한다. 시뮬레이션을 수행하여 2 MW 목표 풍력터빈의 측정 데이터를 바탕으로 구성된 가용전력 추정 알고리즘들을 검증하였다. 검증 결과, 세 번째 가용전력 추정 알고리즘이 적절하게 동작하며, 고려된 다른 방법들보다 풍력터빈이 실제로 생성한 전력에 더 가깝다는 점이 확인되었다. 또한, 가장 우수한 성능을 보인 세 번째 알고리즘을 Matlab/Simulink 환경에서의 DPPT(demanded power point tracking) 운전으로 추가 검증하였다. 시뮬레이션 결과, 세 번째 알고리즘은 풍력터빈의 가용전력을 추정하는 데 있어 DPPT 운전에서도 잘 동작하는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 가변 속도 및 가변 피치 풍력터빈을 위한 기준 편향 제어(reference bias control, RBC) 알고리즘을 설계하고 검증하였다. 기존 PI 제어 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, RBC 알고리즘은 각각 피치 및 토크 제어 루프에 전력 및 피치 각에 대한 편향된 기준값을 적용한다. 개선된 RBC 알고리즘의 제어 성능을 검증하기 위해, 상용 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)를 사용하여 하드웨어 인 더 루프 시뮬레이터(hardware in the loop simulator, HILS)에서 실험을 수행하였다. 제안된 RBC 알고리즘과 기존 PI 제어 알고리즘의 성능을 목표 풍력터빈 모델에 대해 천이 영역과 정격 출력 영역 모두에서 비교하였다. 천이 영역에서 제안된 RBC 알고리즘은 스위칭 논리를 사용하는 제어 알고리즘에서 흔히 발생하는 발전기 토크 및 전력의 급격한 저하(sudden dips)를 개선하였다. 그 결과, 메인 샤프트의 손상 등가 하중(damage equivalent load, DEL)이 15% 감소하였다. 정격 출력 영역에서는 로터 속도 편차가 22% 감소하였고, 출력 편차는 21% 감소하였다. RBC 알고리즘의 제어 성능과 적용 가능성을 실험적으로 검증하기 위해, 스케일 조정된 풍력터빈 모델을 이용한 풍동(wind tunnel) 시험을 추가로 수행하였다. HILS 시험 결과와 유사하게, 제안된 RBC 알고리즘을 적용함으로써 메인 샤프트의 DEL과 로터 속도 및 전력의 변동성이 감소함이 확인되었다.

본 연구에서는 추가 발전기 손실로 인한 전력 보상을 위해, 상용 100 kW 중형 풍력터빈 모델에 대해 전력 보상 제어 알고리즘을 설계하고 검증하였다. 일반적으로 발전기 효율을 고려한 토크 제어가 중형 풍력터빈의 제어기에 적용되지만, 주변 환경으로 인한 발전기 효율 저하에 대응하는 제어는 불가능하다. 이미 설치된 풍력터빈의 주변 환경에 의해 추가적인 발전기 손실이 발생할 수 있으며, 이에 따라 전력이 감소할 것으로 예상되므로 전력 보상 제어 알고리즘이 필요하다. 전력 보상 제어 알고리즘은 제어 전략에 따라 세 가지 방법으로 구분될 수 있으며, 세 가지 전력 보상 제어 알고리즘을 설명하고 설계하였다. 제안된 전력 보상 제어 알고리즘은 DNV의 Bladed 프로그램을 사용하여 검증하였다. 시뮬레이션 조건은 평균 풍속 약 18 m/s, 일반 난류 모델(NTM) Class A로 선정하였고, 추가 발전기 손실은 15%로 가정하였다. 시뮬레이션 비교 결과, 기존 전력 제어 알고리즘은 15% 발전기 손실로 인해 정격 전력 대비 15.00%의 편차를 보였으며, 설계된 세 가지 전력 보상 제어 알고리즘은 최대 0.05%의 편차를 보였다.

본 연구에서는 20 kW급 소형 풍력터빈(SWT)을 대상으로 가변 속도 고정 피치 수평축 리프트형의 전력 제어 알고리즘을 제안하고 동적 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제안한 전력 제어 알고리즘은 최대 전력계수 추종을 위한 II구역 알고리즘, 정격 로터 속도 유지를 위한 II-1/2구역 알고리즘, 정격 출력을 유지하기 위한 III구역 알고리즘으로 구성된다. 제안된 전력 제어 알고리즘을 검증하기 위해 IEC 규정의 정상 난류 모델에 기반한 난류 강도를 적용하여 정격 풍속 및 정격 풍속 초과 조건에서 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 II구역, II-1/2구역, III구역을 포함한 전체 세 구역에서 제안된 제어기가 적절하게 동작함이 확인되었다. 이후 제어기 성능을 가변 속도 가변 피치(VSVP) 전력 제어기와 비교하였다. 제안된 제어기의 성능은 목표 VSVP 풍력터빈에 대해서는 양호한 것으로 평가되었으나, 동일 풍력터빈에 적용된 종래 제어기의 성능보다는 낮았다. VSVP 풍력터빈과 비교할 때, 제안된 제어기를 적용한 VSFP 풍력터빈은 블레이드와 타워의 평균 하중은 더 높았으나 Damage Equivalent Load (DEL) 관점의 피로 하중은 감소하는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 풍력터빈의 가용전력을 추정하는 데 사용할 수 있는 서로 다른 3가지 알고리즘을 조사하고 검증하였다. 첫 번째 방법은 가장 단순한 방식으로, 측정된 곤돌라(nacelle) 풍속을 사용하여 전력 곡선(power curve)으로부터 가용전력을 산정한다. 나머지 두 방법은 먼저 측정된 곤돌라 풍속을 사용하지 않고 등가 풍속(equivalent wind speed)을 추정한 다음, 로터 전력 방정식(rotor power equation)으로부터 가용전력을 추정하는 방식이다. 두 방법은 서로 다른데, 두 번째 방법은 구동계(drive-train) 모델을 사용하여 로터 토크(rotor torque)를 추정하는 반면, 세 번째 방법은 풍속 추정에서 발생하는 급격한 피크를 피하기 위해 간소화된 방정식을 사용한다. 시뮬레이션을 수행하여 2 MW 목표 풍력터빈의 측정 데이터를 바탕으로 구성된 가용전력 추정 알고리즘들을 검증하였다. 검증 결과, 세 번째 가용전력 추정 알고리즘이 적절하게 동작하며, 고려된 다른 방법들보다 풍력터빈이 실제로 생성한 전력에 더 가깝다는 점이 확인되었다. 또한, 가장 우수한 성능을 보인 세 번째 알고리즘을 Matlab/Simulink 환경에서의 DPPT(demanded power point tracking) 운전으로 추가 검증하였다. 시뮬레이션 결과, 세 번째 알고리즘은 풍력터빈의 가용전력을 추정하는 데 있어 DPPT 운전에서도 잘 동작하는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 가변 속도 및 가변 피치 풍력터빈을 위한 기준 편향 제어(reference bias control, RBC) 알고리즘을 설계하고 검증하였다. 기존 PI 제어 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, RBC 알고리즘은 각각 피치 및 토크 제어 루프에 전력 및 피치 각에 대한 편향된 기준값을 적용한다. 개선된 RBC 알고리즘의 제어 성능을 검증하기 위해, 상용 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)를 사용하여 하드웨어 인 더 루프 시뮬레이터(hardware in the loop simulator, HILS)에서 실험을 수행하였다. 제안된 RBC 알고리즘과 기존 PI 제어 알고리즘의 성능을 목표 풍력터빈 모델에 대해 천이 영역과 정격 출력 영역 모두에서 비교하였다. 천이 영역에서 제안된 RBC 알고리즘은 스위칭 논리를 사용하는 제어 알고리즘에서 흔히 발생하는 발전기 토크 및 전력의 급격한 저하(sudden dips)를 개선하였다. 그 결과, 메인 샤프트의 손상 등가 하중(damage equivalent load, DEL)이 15% 감소하였다. 정격 출력 영역에서는 로터 속도 편차가 22% 감소하였고, 출력 편차는 21% 감소하였다. RBC 알고리즘의 제어 성능과 적용 가능성을 실험적으로 검증하기 위해, 스케일 조정된 풍력터빈 모델을 이용한 풍동(wind tunnel) 시험을 추가로 수행하였다. HILS 시험 결과와 유사하게, 제안된 RBC 알고리즘을 적용함으로써 메인 샤프트의 DEL과 로터 속도 및 전력의 변동성이 감소함이 확인되었다.

본 연구에서는 풍속이 변하는-피치가 변하는(variable-speed–variable-pitch, VSVP) 풍력터빈을 대상으로 로터 표준편차를 정상 및 극한 풍조건에서 개선하기 위한 피치 H-무한(H-infinity) 제어 알고리즘을 개발하였다. 제안된 피치 H-무한 제어 알고리즘은 정격 출력 영역에서 블레이드 피치 제어 루프에 한해 H-무한 제어만을 사용하고, 부분 출력 영역에서는 기존의 토크 이득 스케줄링 알고리즘을 적용한다. 이 제어기의 성능은 상용 공력탄성 시뮬레이션 코드인 Bladed를 사용하여 5 MW 풍력터빈의 시뮬레이션으로 검증하였다. 또한 제안된 피치 H-무한 제어기의 성능을 기존의 비례-적분(proportional-integral, PI) 제어 알고리즘과 비교하였으며, 비교는 IEC의 풍력터빈 설계 표준에 근거하여 센서 노이즈가 없는 정상 운전 조건, 센서 노이즈가 있는 정상 운전 조건, 그리고 센서 노이즈가 없는 극한 운전 조건의 세 가지 서로 다른 운전 조건에서 수행하였다. 두 가지 풍속 구간, 즉 천이 영역과 정격 출력 영역에서의 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 피치 H-무한 제어기는 세 가지 운전 조건 모두에서 로터 속도 표준편차 성능이 더 우수하였고, 평균 전기 출력에 영향을 주지 않으면서 로터 속도와 전기 출력의 표준편차를 더 낮게 달성하였다.

본 연구에서는 부유식 풍력터빈을 대상으로 발전(전력 생산), 부하 저감, 동요 저감 등 모든 제어 목표를 달성하기 위해 고전 제어 방법에 기반한 복합 제어 알고리즘을 개발하였다. 선행연구에서는 첨두 부하 저감(peak shaving)과 곤돌라(네셀) 피드백을 함께 사용하여 부유식 풍력터빈의 플랫폼 동요와 타워-기초 하중을 동시에 감소시키고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 새로운 접근법은 플랫폼 동요와 타워 하중을 해결할 뿐 아니라, 추가적으로 피드포워드 제어와 개별 피치(individual pitch) 제어를 도입함으로써 로터 속도 변동과 블레이드 하중을 완화하는 것을 목표로 한다. 이러한 확장은 고전 제어 알고리즘의 적용 가능성과 제어 성능을 향상시킨다. 이를 위해 OpenFAST를 사용하여 각 제어 기법에 대한 제어 파라미터 변동의 영향을 평가하기 위한 매개변수 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 제어 알고리즘은 기준(베이스라인) 제어기에 비해 로터 속도 변동, 타워 하중, 블레이드 하중, 그리고 플랫폼 동요를 유의미하게 감소시키는 것으로 나타났다.

풍력 터빈에 적용되는 풍속 추정 알고리즘을 비교하고 검증하기 위해, 본 연구에서는 문헌에 제시된 두 가지 방법을 기반으로 풍속 추정기를 설계하였으며, NREL 5MW 모델을 사용하여 이들의 성능을 검증하였다. 풍속 추정의 첫 번째 방법은 구동계열 차동 방정식을 사용하여 구성한 3차원(3D) 룩업 테이블 기반 접근법이다. 두 번째 방법은 연속–이산 확장 칼만 필터를 적용하는 방법이다. 서로 다른 방법으로 설계된 알고리즘들의 성능을 검증하고 비교하기 위해, 추정된 풍속을 입력으로 하여 피드포워드 제어 알고리즘, 이용 가능 전력 추정 알고리즘, 퍼지 로직 기반 선형 이차 조절기(LQRF) 제어 알고리즘에 기반한 선형 이차 레귤레이터를 검증 수단으로 선택하고 적용하였다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 두 방법의 성능을 비교하였으며, 구동계열 차동 방정식을 사용하는 방법은 로터 속도와 전기 출력의 표준편차 감소 측면뿐만 아니라 이용 가능 전력에 대한 예측 정확도 측면에서도 더 우수한 성능을 보였다.

본 연구는 전력변환시스템(PCS) 내 독립 발전기 토크 제어 시스템을 갖춘 100 kW급 풍력터빈의 고유한 특성에 맞추어 전력 제어 알고리즘을 설계하고 이를 검증하였다. 기존의 Programmable Logic Controller(PLC) 기반 전력 제어 방법과 달리, PCS의 독립 발전기 토크 제어는 전압 신호를 바탕으로 발전기 속도를 추정하며 PLC의 어떠한 간섭도 없이 발전기 토크 제어를 수행한다. PLC 내의 기존 전력 제어 알고리즘은 수정되어 PLC가 블레이드 피치 제어만으로 전력 제어를 수행할 수 있도록 하였다. 또한 토크 제어 모드와 피치 제어 모드 간 전환에 이전에 사용되던 모드 전환의 한계를 개선하기 위해 모드 전환 알고리즘을 설계하였다. 성능 검증을 위해 실제 제어 조건과 유사한 시뮬레이션 환경을 상용 해석 프로그램을 사용하여 구축하고 동적 시뮬레이션을 수행하였다. 아울러 실험적 검증을 위해 제안된 제어 알고리즘을 축소 풍력터빈에 적용하고 풍동 시험을 수행하였다. 시뮬레이션 및 풍동 시험 결과는 PCS의 토크 제어 성능과 개선된 제어 전환 로직의 타당성을 확인하였다. 제안된 제어 알고리즘은 PCS에서 독립 발전기 토크 제어와 센서리스 발전기 속도 추정 방법을 사용하는 중형 풍력터빈에 구체적으로 적용될 수 있다.

본 연구에서는 불확실성과 비선형성을 갖는 풍력 터빈에 적용하기 위한 H∞-퍼지 제어기를 제안한다. 제안한 제어기의 성능은 상용 항탄성(aero-elastic) 해석 코드와 축소 풍력 터빈을 이용한 풍동 실험을 통해 동적 시뮬레이션으로 검증하였다. 이후 시뮬레이션 및 실험 결과를, 기존 연구에서 제시한 기존의 PI 및 LQR 제어 알고리즘과 비교하였다. 시뮬레이션에서는 불확실성과 비선형성 효과를 반영하기 위해 섭동과 센서 노이즈를 적용하였다. 또한 풍동 실험에서는 상용 Bachmann PLC를 이용한 제어 시스템을 구축하고, 로터 추력에 의해 가해지는 피로 하중을 추정하기 위해 가속도계를 사용하였다. 실험을 통해 피치(pitch) 시스템 고장 상황에서 제어 시스템의 강인성과 적응성이 향상됨이 확인되었다. 그 결과 실험에서 제안한 H∞ 제어기는 LQR 퍼지 제어기와 비교하여 로터 속도 변동을 39.9%, 출력 변동을 32.0%, 피로 하중을 2.4% 감소시켰으며, LQR 퍼지 제어기는 기존의 PI 제어기보다 더 나은 성능을 보였다. 더불어 피치 시스템 고장 상황을 포함하여 제어 시스템의 강인성과 적응성이 적절히 유지됨이 실험을 통해 확인되었다. 이는 단일 블레이드 피치 시스템 고장 상황에서도 마찬가지였다.