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Wind turbine predictive control focused on the alleviation of mechanical stress over the blades

机译：风机预测控制的重点是减轻叶片上的机械应力

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This paper presents a methodology of design of a supervisory nonlinear model predictive control (NMPC) for maximizing the relationship between two opposite variables of a wind turbine (WT): generated power and mechanical stress over the blades. The predictive model used in the NMPC structure is an integrated aeroelastic model consisting of blade element momentum (BEM) and thin-walled beam (TWB) theory. The BEM/TWB model allows realtime determination of the output power and the normalized mechanical stress of the blades. The NMPC processes measurements of the operation of the WT to calculate the set-points to be sent to distributed controllers (DCs) operating in the WT. The proposed approach is compared with a baseline controller, which maximizes power extraction from the WT. Simulation results show significant improvements in the reduction of the mechanical stress while keeping the power extraction near its maximum in the entire range of operation of the WT.
机译：本文介绍了一种监督非线性模型预测控制（NMPC）的设计方法，该方法用于最大化风力涡轮机（WT）的两个相对变量之间的关系：发电功率和叶片上的机械应力。 NMPC结构中使用的预测模型是一个集成的气动弹性模型，由叶片单元动量（BEM）和薄壁梁（TWB）理论组成。 BEM / TWB模型允许实时确定叶片的输出功率和标准化机械应力。 NMPC处理WT操作的测量结果，以计算要发送到WT中操作的分布式控制器（DC）的设定点。将所提出的方法与基线控制器进行比较，该基线控制器可以最大程度地从WT提取功率。仿真结果表明，在降低机械应力的同时，WT的整个工作范围内的功率提取均保持在最大值附近，这方面的改进显着。

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