状態フィードバックと外乱適応制御を用いた大型風力発電機の独立ピッチ適応制御

風力発電機は運転中に外部の干渉が影響する不均衡な荷重を経験し、これによりピッチ制御システムの安定性が脅かされ、出力電力にも影響を及ぼします。本論文では、状態フィードバックと外乱適応制御（DAC）を統合した独立したピッチ適応制御戦略を提案します。初めに、非線形風力発電機の動力学を全球的に線形化し、DACを適用して風の干渉の影響を動的に軽減します。次に、風速の全範囲をセグメント化し、各風速区間における特定の制御目標に応じてゲイン設定を最適化するためにコントローラが個別に設計されます。集団ピッチ角やタワーの前後変位などのスケジューリングパラメータが特定され、放射基底関数ニューラルネットワーク（RBFNN）を用いて学習されます。最後に、RBFNNによって決定された出力ゲイン値に基づき、全状態フィードバックコントローラーグループが順応的に調整され、最終的な出力のために最適なコントローラーが選定されます。FASTおよびSimulinkを使用して、NREL 5MW参照風力発電機モデルで行われたシミュレーションは、提案された戦略がROSCOコントローラーと比較して出力電力を滑らかにし、ブレードおよびタワーの荷重を効果的に軽減し、それによって発電機の運用寿命を延ばすことを示しています。