Intelligent control methods for maximum power point tracking control applied to wind energy conversion systems

Wind energy has demonstrated numerous advantages regarding energy production worldwide. It is environmentally friendly, can be implemented in most geographic locations around the world, and because of its electrical and mechanical characteristics, it is able to produce high amounts of power when grouped in wind farms. Consequently, wind energy demand has been increasing exponentially every year as governments become more interested in clean energies including wind energy for onshore and offshore configurations. Despite it's advantages, wind turbine design can be challenging because it is necessary to understand the entire system to implement control strategies for optimal performance. All the dynamics that depend on the mechanical and electrical components must be carefully modelled in order to obtain a precise control for maximum power extraction. In this thesis, the Maximum Power Point Tracking (MPPT) control of wind turbines is investigated/analysed in order to propose innovative solutions for power maximization during partial load operation between the minimum and maximum rotor speeds. The control strategy for this region must consider all the electrical and mechanical element characteristics depending on the type of configuration. Moreover, the strategy must consider different aspects such as the wind turbine inertia, electrical and mechanical limitations, and grid requirements. Finally, because the wind speed is a fictitious variable and most subsystems depend on its variations, the dynamic system becomes a complex model. Consequently, the control strategy must consider different aspects such as the wind turbine inertia, electrical and mechanical limitations, and grid requirements. The MPPT controller must be designed to allow the wind turbine to reach the maximum Power Coefficient ((C_{p})). The (C_{p}) depends on the pitch angle and the Tip Speed Ratio (TSR) which implies a family of possible curves for tracking. There are some MPPT strategies that have been proposed and that is the case of techniques based on maximum power, optimum tip speed, and optimization algorithms resulting in the improvement of power generation performance. In this work, a Fatigue, Aerodynamics, Structures, and Turbulence (FAST), Matlab-Simulink software and available data from some manufacturers have been used for the model representation. These technical data are important because even though it is possible to use a generic (C_{p}) equation based on approximations, there are other losses to be considered as they may alter the expected results. The presented simulations include multiple schemes: for instance, the MPPT strategy has been firstly performed by using the Indirect Speed Control (ISC) method to test the system dynamics. Then, two proposed methods have been tested using more complex Direct Speed Controllers (DSC) based on two observers: Luenberger state observer and fuzzy Proportional Integral (PI) control strategy. Finally, the aforementioned tests have been compared to a classic PI - MPPT controller response in order to investigate the functionality of the proposed schemes. Multiple simulations have been carried out for testing the MPPT performance; thus, verifying that the active power remains near the nominal value while assuring some reactive power absorption from the grid. Different wind speed curves have been defined for testing the (C_{p}) response in terms of stability and maximum operating point performance. Moreover, the High Shaft Speed (HSS) has been carefully observed to be maintained within the specifications range. The current reference used for the power electronic back-to-back converter has been controlled to avoid saturation conditions

L'energia eolica ha dimostrato numerosi vantaggi per quanto riguarda la produzione di energia in tutto il mondo. È ecologico, può essere implementato nella maggior parte delle località geografiche del mondo e, per le sue caratteristiche elettriche e meccaniche, è in grado di produrre elevate quantità di energia quando raggruppato in parchi eolici. Di conseguenza, la domanda di energia eolica è aumentata in modo esponenziale ogni anno poiché i governi sono più interessati alle energie pulite, inclusa l'energia eolica per le configurazioni onshore e offshore. Nonostante i suoi vantaggi, la progettazione di una turbina eolica può risultare impegnativa perché è necessario comprendere l'intero sistema per implementare strategie di controllo per prestazioni ottimali. Tutte le dinamiche che dipendono dai componenti meccanici ed elettrici devono essere accuratamente modellate al fine di ottenere un controllo preciso per la massima potenza estratta. In questa tesi viene indagato / analizzato il controllo del Maximum Power Point Tracking (MPPT) delle turbine eoliche al fine di proporre soluzioni innovative per la massimizzazione della potenza durante il funzionamento a carico parziale tra la velocità minima e massima del rotore. La strategia di controllo per questa regione deve considerare tutte le caratteristiche degli elementi elettrici e meccanici a seconda del tipo di configurazione. Inoltre, la strategia deve considerare diversi aspetti come l'inerzia della turbina eolica, i limiti elettrici e meccanici e i requisiti di rete. Infine, poiché la velocità del vento è una variabile fittizia e la maggior parte dei sottosistemi dipende dalle sue variazioni, il sistema dinamico diventa un modello complesso. Di conseguenza, la strategia di controllo deve considerare diversi aspetti come l'inerzia della turbina eolica, i limiti elettrici e meccanici e i requisiti di rete. Il controller MPPT deve essere progettato per consentire alla turbina eolica di raggiungere il massimo coefficiente di potenza (Cp). Il Cp dipende dall'angolo di beccheggio e dal rapporto di velocità della punta che implica una famiglia di possibili curve per il tracking. Ci sono alcune strategie MPPT che sono state proposte e questo è il caso di tecniche basate sull'analisi della coppia elettromagnetica utilizzando controller di coppia diretti e indiretti, controller di massima potenza, controller di velocità di punta ottimale e ottimizzazione Hill Climb Search (HSC) con conseguente miglioramento della prestazioni di generazione di energia. In questo lavoro, per la rappresentazione del modello sono stati utilizzati un software FAST (Fatigue, Aerodynamics, Structures, and Turbulence), Matlab-Simulink e dati disponibili di alcuni produttori. Questi dati tecnici sono importanti perché anche se è possibile utilizzare un'equazione Cp generica basata su approssimazioni, ci sono altre perdite da considerare in quanto potrebbero alterare i risultati attesi. Gli esperimenti presentati includono più schemi; per esempio, la strategia MPPT è stata inizialmente eseguita utilizzando il metodo di controllo della velocità indiretto (ISC) per testare la dinamica del sistema. Quindi, due metodi proposti sono stati testati utilizzando controller di velocità diretti (DSC) più complessi basati su due osservatori: Luenberger State Observer e PI - Strategia di controllo fuzzy. Infine, i suddetti test sono stati confrontati con una classica risposta del controller PI MPPT al fine di indagare la funzionalità degli schemi proposti. Sono state effettuate più simulazioni per testare le prestazioni dell'MPPT; verificando quindi che la potenza attiva rimanga prossima al valore nominale assicurando un certo assorbimento di potenza reattiva dalla rete. Diverse curve di velocità del vento sono state definite per testare la risposta Cp in termini di stabilità e massima prestazione del punto di funzionamento.