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Article|
인용수 3
·2024
Comparison of the Wind Speed Estimation Algorithms of Wind Turbines Using a Drive Train Model and Extended Kalman Filter
Dongmyoung Kim, Taesu Jeon, Insu Paek, Wirachai Roynarin
IF 2.5 (2024) Applied Sciences
초록

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 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.

키워드
Kalman filterWind powerComputer scienceControl theory (sociology)Extended Kalman filterWind speedEngineeringMeteorologyArtificial intelligenceGeography
타입
Article
IF / 인용수
2.5 / 3
게재 연도
2024