Please wait a minute...
Frontiers of Mechanical Engineering

ISSN 2095-0233

ISSN 2095-0241(Online)

CN 11-5984/TH

Postal Subscription Code 80-975

2018 Impact Factor: 0.989

Front. Mech. Eng.    2017, Vol. 12 Issue (3) : 377-388    https://doi.org/10.1007/s11465-017-0431-4
RESEARCH ARTICLE
Power maximization of variable-speed variable-pitch wind turbines using passive adaptive neural fault tolerant control
Hamed HABIBI(), Hamed RAHIMI NOHOOJI, Ian HOWARD
Faculty of Science and Engineering, School of Civil and Mechanical Engineering, Curtin University, Perth, Australia
 Download: PDF(412 KB)   HTML
 Export: BibTeX | EndNote | Reference Manager | ProCite | RefWorks
Abstract

Power maximization has always been a practical consideration in wind turbines. The question of how to address optimal power capture, especially when the system dynamics are nonlinear and the actuators are subject to unknown faults, is significant. This paper studies the control methodology for variable-speed variable-pitch wind turbines including the effects of uncertain nonlinear dynamics, system fault uncertainties, and unknown external disturbances. The nonlinear model of the wind turbine is presented, and the problem of maximizing extracted energy is formulated by designing the optimal desired states. With the known system, a model-based nonlinear controller is designed; then, to handle uncertainties, the unknown nonlinearities of the wind turbine are estimated by utilizing radial basis function neural networks. The adaptive neural fault tolerant control is designed passively to be robust on model uncertainties, disturbances including wind speed and model noises, and completely unknown actuator faults including generator torque and pitch actuator torque. The Lyapunov direct method is employed to prove that the closed-loop system is uniformly bounded. Simulation studies are performed to verify the effectiveness of the proposed method.

Keywords wind turbine nonlinear model      maximum power tracking      passive fault tolerant control      adaptive neural control     
Corresponding Author(s): Hamed HABIBI   
Just Accepted Date: 28 March 2017   Online First Date: 17 April 2017    Issue Date: 04 August 2017
 Cite this article:   
Hamed HABIBI,Hamed RAHIMI NOHOOJI,Ian HOWARD. Power maximization of variable-speed variable-pitch wind turbines using passive adaptive neural fault tolerant control[J]. Front. Mech. Eng., 2017, 12(3): 377-388.
 URL:  
https://academic.hep.com.cn/fme/EN/10.1007/s11465-017-0431-4
https://academic.hep.com.cn/fme/EN/Y2017/V12/I3/377
Fig.1  Ideal power curve [13]
Fig.2  Power coefficient surface [13]
Fig.3  Drivetrain rotational model
Fig.4  Wind turbine model at system level
ParameterValue
H, kg·m2[5005]
R, m2
A, m212.6
ρ, kg/m31.2
Tab.1  Wind turbine model values [17]
Fig.5  Wind speed profile
Fig.6  Rotor speed using proposed controller
Fig.7  Pitch angle of wind turbine
Fig.8  Power coefficient of wind turbine
Fig.9  Total generator actuator torque
Fig.10  Total pitch actuator torque
Fig.11  Applied generator torque due to fault in generator actuator and disturbance
Fig.12  Applied pitch torque due to fault in pitch actuator and disturbance
Fig.13  Real wind speed profile
Fig.14  Rotor speed using proposed controller for real wind speed profile
Fig.15  Power coefficient of wind turbine for real wind speed profile.
1 Spudić V, Jelavić M, Baotić M. Supervisory controller for reduction of wind turbine loads in curtailed operation. Control Engineering Practice, 2015, 36: 72–86
https://doi.org/ 10.1016/j.conengprac.2014.11.005
2 Bianchi F D, De Battista H, Mantz R J. Wind Turbine Control Systems: Principles, Modelling and Gain Scheduling Design.London: Springer Science & Business Media, 2006
3 Kamal E, Aitouche A, Abbes D. Robust fuzzy scheduler fault tolerant control of wind energy systems subject to sensor and actuator faults. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2014, 55: 402–419
https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2013.09.021
4 Njiri J G, Söffker D. State-of-the-art in wind turbine control: Trends and challenges. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2016, 60: 377–393
https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.01.110
5 Yu X, Jiang J. A survey of fault-tolerant controllers based on safety-related issues. Annual Reviews in Control, 2015, 39: 46–57
https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2015.03.004
6 Kandukuri S T, Klausen A, Karimi H R, et al.A review of diagnostics and prognostics of low-speed machinery towards wind turbine farm-level health management. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2016, 53: 697–708
https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.08.061
7 Gao Z, Cecati C, Ding S X. A survey of fault diagnosis and fault-tolerant techniques—Part I: Fault diagnosis with model-based and signal-based approaches. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015, 62(6): 3757–3767
https://doi.org/10.1109/TIE.2015.2417501
8 Gao Z, Cecati C, Ding S X. A Survey of fault diagnosis and fault-tolerant techniques—Part II: Fault diagnosis with knowledge-based and hybrid/active approaches. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015, 62(6): 3768–3774
https://doi.org/10.1109/TIE.2015.2417501
9 Odgaard P F, Stoustrup J. A benchmark evaluation of fault tolerant wind turbine control concepts. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2015, 23(3): 1221–1228
https://doi.org/10.1109/TCST.2014.2361291
10 Vidal Y, Tutivén C, Rodellar J, et al.Fault diagnosis and fault-tolerant control of wind turbines via a discrete time controller with a disturbance compensator. Energies, 2015, 8(5): 4300–4316
https://doi.org/10.3390/en8054300
11 Blanke M, Kinnaert M, Lunze J, et al.Diagnosis and Fault-Tolerant Control. 2nd ed.New York: Springer, 2006
12 Odgaard P F, Stoustrup J, Kinnaert M. Fault-tolerant control of wind turbines: A benchmark model. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2013, 21(4): 1168–1182
https://doi.org/10.1109/TCST.2013.2259235
13 Habibi H, Koma A Y, Sharifian A. Power and velocity control of wind turbines by adaptive fuzzy controller during full load operation. Iranian Journal of Fuzzy Systems, 2016, 13(3): 35–48
14 Sloth C, Esbensen T, Stoustrup J. Active and passive fault-tolerant LPV control of wind turbines. In: Proceedings of American Control Conference (ACC). 2010, 2010, 4640–4646
https://doi.org/10.1109/ACC.2010.5531061
15 Esbensen T, Jensen B, Niss M, et al.Joint Power and Speed Control of Wind Turbines. Aalborg University, Project Report 08gr830. 2008
16 Johnson K E, Fingersh L J, Balas M J, et al.Methods for increasing Region 2 power capture on a variable-speed wind turbine. Journal of Solar Energy Engineering, 2004, 126(4): 1092–1100
https://doi.org/10.1115/1.1792653
17 Iyasere E, Salah M, Dawson D, et al.Optimum seeking-based nonlinear controller to maximise energy capture in a variable speed wind turbine. IET Control Theory & Applications, 2012, 6(4): 526–532
https://doi.org/10.1049/iet-cta.2010.0689
18 Boukhezzar B, Siguerdidjane H, Hand M M. Nonlinear control of variable-speed wind turbines for generator torque limiting and power optimization. Journal of Solar Energy Engineering, 2006, 128(4): 516–530
https://doi.org/10.1115/1.2356496
19 Østergaard K Z, Brath P, Stoustrup J. Estimation of effective wind speed. Journal of Physics: Conference Series, 2007, 75(1): 012082
https://doi.org/10.1088/1742-6596/75/1/012082
20 Johnson K E, Pao L Y, Balas M J, et al.Control of variable-speed wind turbines: Standard and adaptive techniques for maximizing energy capture. IEEE Control Systems, 2006, 26(3): 70–81
https://doi.org/10.1109/MCS.2006.1636311
21 Li S, Wang H, Tian Y, et al.A RBF neural network based MPPT method for variable speed wind turbine system. IFAC-PapersOnLine, 2015, 48(21): 244–250
https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.09.535
22 Odgaard P F, Stoustrup J. A benchmark evaluation of fault tolerant wind turbine control concepts. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2015, 23(3): 1221–1228
https://doi.org/10.1109/TCST.2014.2361291
23 Odgaard P F, Stoustrup J. An evaluation of fault tolerant wind turbine control schemes applied to a benchmark model. In: Proceedings of IEEE Conference on Control Applications (CCA). IEEE, 2014, 1366–1371
24 Odgaard P F, Stoustrup J, Nielsen R, et al.Observer based detection of sensor faults in wind turbines. In: Proceedings of European Wind Energy Conference. 2009, 4421–4430 
https://doi.org/10.1109/CCA.2010.5611266
25 Tabatabaeipour S M, Odgaard P F, Bak T, et al.Fault detection of wind turbines with uncertain parameters: A set-membership approach. Energies, 2012, 5(12): 2424–2448
https://doi.org/10.3390/en5072424
26 Badihi H, Zhang Y, Hong H. Fuzzy gain-scheduled active fault-tolerant control of a wind turbine. Journal of the Franklin Institute, 2014, 351(7): 3677–3706
https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2013.05.007
27 Sloth C, Esbensen T, Stoustrup J. Robust and fault-tolerant linear parameter-varying control of wind turbines. Mechatronics, 2011, 21(4): 645–659
https://doi.org/10.1016/j.mechatronics.2011.02.001
28 Boukhezzar B, Siguerdidjane H. Comparison between linear and nonlinear control strategies for variable speed wind turbines. Control Engineering Practice, 2010, 18(12): 1357–1368
https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2010.06.010
29 Tang C, Guo Y, Jiang J. Nonlinear dual-mode control of variable-speed wind turbines with doubly fed induction generators. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2011, 19(4): 744–756
https://doi.org/10.1109/TCST.2010.2053931
30 Boukhezzar B, Siguerdidjane H. Nonlinear control with wind estimation of a DFIG variable speed wind turbine for power capture optimization. Energy Conversion and Management, 2009, 50(4): 885–892
https://doi.org/10.1016/j.enconman.2009.01.011
31 Civelek Z, Lüy M, Çam E, et al.Control of pitch angle of wind turbine by fuzzy PID controller. Intelligent Automation & Soft Computing, 2016, 22(3): 463–471
https://doi.org/10.1080/10798587.2015.1095417
32 Van T L, Nguyen T H, Lee D C. Advanced pitch angle control based on fuzzy logic for variable-speed wind turbine systems. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2015, 30(2): 578–587
https://doi.org/10.1109/TEC.2014.2379293
33 Han B, Zhou L, Yang F, et al.Individual pitch controller based on fuzzy logic control for wind turbine load mitigation. IET Renewable Power Generation, 2016, 10(5): 687–693
https://doi.org/10.1049/iet-rpg.2015.0320
34 Medjber A, Guessoum A, Belmili H, et al.New neural network and fuzzy logic controllers to monitor maximum power for wind energy conversion system. Energy, 2016, 106: 137–146
https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.03.026
35 Assareh E, Biglari M. A novel approach to capture the maximum power from variable speed wind turbines using PI controller, RBF neural network and GSA evolutionary algorithm. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2015, 51: 1023–1037
https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.07.034
36 Heier S. Grid Integration of Wind Energy Conversion Systems.New York: John Wiley & Sons, Inc., 1998
37 Wang H, Pintea A, Christov N, et al.Modelling and recursive power control of horizontal variable speed wind turbines. Journal of Control Engineering and Applied Informatics, 2012, 14(4): 33–41
38 Hand M, Johnson K, Fingersh L, et al.Advanced Control Design and Field Testing for Wind Turbines at the National Renewable Energy Laboratory. National Renewable Energy Laboratory Report, NREL/CP-500-36118. 2004
39 Esbensen T, Sloth C. Fault diagnosis and fault-tolerant control of wind turbines. Dissertation for the Master’s Degree. Aalborg: Aalborg University, 2009
40 Hammerum K. A fatigue approach to wind turbine control. Technical University of Denmark, DK-2800 Kgs. Lyngby, 2006
41 Isermann R. Fault-Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance. New York: Springer Science & Business Media, 2006
42 Kamal E, Aitouche A. Robust fault tolerant control of DFIG wind energy systems with unknown inputs. Renewable Energy, 2013, 56: 2–15
https://doi.org/10.1016/j.renene.2012.10.024
43 Ge S S, Wang C. Adaptive neural control of uncertain MIMO nonlinear systems. IEEE Transactions on Neural Networks, 2004, 15(3): 674–692
https://doi.org/10.1109/TNN.2004.826130
44 Yu H, Xie T, Paszczynski S, et al.Advantages of radial basis function networks for dynamic system design. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2011, 58(12): 5438–5450
https://doi.org/10.1109/TIE.2011.2164773
45 Liu J. Radial Basis Function (RBF) Neural Network Control for Mechanical Systems: Design, Analysis and Matlab Simulation.New York: Springer Science & Business Media, 2013
46 Polycarpou M M,Ioannou P A.A robust adaptive nonlinear control design. Automatica, 1996, 32(3): 423–427
https://doi.org/10.1016/0005-1098(95)00147-6
47 Rahimi H N, Nazemizadeh M. Dynamic analysis and intelligent control techniques for flexible manipulators: A review. Advanced Robotics, 2013, 28(2): 63–76
https://doi.org/10.1080/01691864.2013.839079
48 Slotine J J E, Li W. Applied Nonlinear Control. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1991
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed