Bu tədqiqat, açıq dəniz külək turbinlərində turbulent külək və ani külək darbelerinin rotor sürəti ilə elektrik gücünde oluşturduğu dalğalanmaları azaltmak üçün LiDAR öngörülü kontrol, aktiv pozucu bastırma nəzarəti (Activə Disturbance Rejection Control, ADRC) və təhlükəsiz kontekstual Bayes optimallaşdırmasınu (Safe Contextual Bayesian Optimization, SCBO) birleştiren bir qanad hatvə kontrol struktursı təklifktedir. LiDAR ölçmələrinden rotor effektiv külək sürəti tahmin edilmiş, külək turbine ulaşmadan önce bir irəli qidalanma komandau üretilmiş və ADRC bant genişliyi parametreleri külək hızını bşəbəkəlam dəyişəni olaraq kullanan SCBO ilə ayarlanmıştır. Yöntem, NREL 5 MW olaraq adlandırılan turbin modeli üzerinde OpenFAST-MATLAB/Simulink birgə simulyasiyauyla sınanmıştır. Ortalama 16 m/s turbulent külək koşulunda irəli qidalanmali ADRC üçün rotor sürəti, hatvə bucşəbəkəı və generator gücü standart yayınmaları sırasıyla 0,2513 rpm, 2,8572° və 0,0821 MW olaraq bildirilmişdir. Ancaq nəticələr yalnızca simülasyona dayanmaktadır; real LiDAR ölçmə hataları, deniz koşulları, fiziki turbin donanımı və uzun dörütubət yorğunluq ömrü təcrübəsel olaraq doğrulanmamışdır.

Tədqiqatnın temel yaklaşımı, yalnızca turbinin realleşmiş rotor sürəti hatasına tepki vərmek yerine, rotorun yaklaşık 150 metre önündeki külək alanını LiDAR ilə önceden algılamaktır. Bu öngörü bilgisi, yaklaşan külək artışında qanadların daha erken tüylenmesini; külək azaldığında isə hatvə bucşəbəkəının zamanında küçültülmesini amaçlamaktadır. ADRC geri əlaqə qatı model qeyri-müəyyənliklerini və kalan bozucuları tahmin ederken SCBO, nəzarətçi və müşahidəçi bant genişliklerini rotor sürəti ilə hatvə aktuatorü sınırlarını ihlal etmeden külək hızına göre değiştirmektedir.

Tablo 2 dəyərlərinden yeniden hesaplandığında irəli qidalanmali ADRC, temel qazanc proqramlı PI nəzarətçiye göre rotor sürəti standart yayınmasını yaklaşık %22,17, hatvə bucşəbəkəı standart yayınmasını %12,68 və generator gücü standart yayınmasını %32,37 azaltmıştır. Yalnız ADRC ilə karşılaştırıldığında irəli qidalanmanin eklenmesi rotor sürəti standart yayınmasını yaklaşık %8,75, hatvə bucşəbəkəı standart yayınmasını %3,59 və güç standart yayınmasını %15,62 azaltmıştır. Bu hesaplamalar cədvəldaki ham dəyərlərden türetilmiştir; tədqiqatçıların metinde vərdiği bazı yüzdesel ifadeler cədvəlyla tam olaraq örtüşmemektedir.

Türkiyə baxımından: Yöntem, Türkiyə’nin Karadeniz, Marmara və Ege Denizi’ndeki gelecekteki açıq dəniz külək enerjisi projelerinde; yüksək külək dəyişənliği altında güç kalitesini koruma, rotor aşırı hızını sınırlama və hatvə aktuatorünün gereksiz hareketlerini azaltma tədqiqatları üçün dəyərlendiriləbilir. Türkiyədə uygulanabilmesi üçün yerel külək türbülans strukturları, kıyı və açıq dəniz LiDAR ölçmələri, dalga-hareket qarşılıqlı təsiri, platform tipi, şebeke gereksinimleri və kullanılacak real turbinin hatvə sistemiyle avadanlıq-dövrədə testler strukturlmalıdır. Tədqiqatdan Türkiyədə kurulacak bir açıq dəniz külək santralinde birbaşa kullanılabiləcek hazır bir kontrol yazılımı, kesin ekipman ömrü artışı və ya sertifikalandırılmış təhlükəsizlik sonucu çıkarılamaz.

Tədqiqatın temel problemi nədir?

Rüzgâr turbininin nominal külək sürətinın üzerindeki tədqiqat bölgesinde temel amaç, rotor sürətinı və generator gücünü anma dəyərləri çevresinde tutmaktır. Rüzgâr hızlandığında qanadların hatvə bucşəbəkəı artırılarak rotorun yakaladığı aerodinamik enerji azaltılır. Rüzgâr yavaşladığında isə enerji yakalamayı sürdürmek üçün hatvə bucşəbəkəı küçültülür.

Klasik geri əlaqəli nəzarətçi, külək değişimini birbaşa önceden bilmez. Önce rotor sürəti və ya güç değişir, sensor bu değişimi ölçer, hata hesaplanır və ardından hatvə mekanizması harekete geçer. Ölçüm, hesaplama və mexaniki aktuator gecikmeleri niyəiyle ani bir külək darbesinde rotor sürəti geçici olaraq yükselmiş ola bilər. Tədqiqatnın çözmek istediği problem, bu gecikmeyi LiDAR tarafından sşəbəkəlanan yaklaşan külək bilgisiyle azaltmaktır.

Tədqiqat hansı kontrol qatlarını birleştirmektedir?

Önerilən struktur üç tamamlayıcı qatdan oluşmaktadır:

1. LiDAR irəli qidalanma qatı: Rotorun önündeki külək alanını ölçerek yaklaşan değişim üçün önceden bir hatvə bucşəbəkəı komandau üretir.
2. ADRC geri əlaqə qatı: Rotor hızı hatasını düzeltir və modellenmeyen aerodinamik, mexaniki və dış bozucuları genişləndirilmiş durum müşahidəçisiyle tahmin etmeye çalışır.
3. SCBO ayarlama qatı: ADRC nəzarətçi və müşahidəçi bant genişliklerini, mevcut külək hızına və təhlükəsizlik kısıtlarına göre seçer.

Şekil 11’deki birleşik blok diyagramında LiDAR hattı, ADRC hattı və təhlükəsiz Bayes optimallaşdırması aynı kontrol döngüsünde gösterilmiştir. LiDAR öngörüsü bir referans hatvə biləşeni üretirken ADRC kalan rotor sürəti hatasını düzeltmektedir. SCBO isə performans və təhlükəsizlik dəyərlendirmesinden aldığı nəticələrla uygun bant genişliyi parametrelerini belirlemektedir.

Rüzgâr turbininin aerodinamik modeli necə kurulmuştur?

Tədqiqatda üç qanadlı, yatay eksenli və dəyişən sürətli-dəyişən hatvəli bir turbin istifadə edilmişdir. Rotorun küləkdan yakaladığı aerodinamik güç aşşəbəkəıdaki temel ilişkiyle ifade edilmiştir:

\[ P_a = \frac{1}{2}\rho \pi R^2 v^3 C_p(\beta,\lambda) \]

• P_a, rotorun yakaladığı aerodinamik güçtür və watt birimindedir.
• ρ, havanın yoğunluğudur və kg/m³ birimindedir.
• R, rotor yarıçapıdır və tədqiqatdaki model üçün 63 metredir.
• v, rotor düzlemindeki külək hızıdır və m/s birimindedir.
• C_p, güc əmsalıdır.
• β, qanad hatvə açısıdır və dereceyle ifade edilir.
• λ, qanad ucu sürət nisbətidır.

Güç ilişkisindeki külək hızının üçüncü qüvvəi, küçük bir külək hızı değişiminin aerodinamik güçte daha büyük bir değişim oluşturabilmesinin temel niyəidir. Hatvə kontrolü xüsusilikle anma hızının üzerinde bu güclü külək-güç ilişkisini sınırlamak üçün kullanılır.

Rotor dinamiği tədqiqatda aşşəbəkəıdaki biçimde modellenmiştir:

\[ J\dot{\Omega} = T_a(\Omega,\beta,v) - iT_g \]

• J, rotor və aktarma sisteminin eşdəyər dönme ataletidir.
• Ω, rotor bucaq sürətiıdır.
• T_a, aerodinamik fırlanma momentitur.
• T_g, jeneratör fırlanma momentiudur.
• i, dişli qutusu nisbətıdır.

Aerodinamik fırlanma momenti isə güc əmsalı kullanılarak şu şəkilde yazılmıştır:

\[ T_a = \frac{1}{2}\rho \pi R^3 v^2\frac{C_p(\beta,\lambda)}{\lambda} \]

Model; rotor ilə aktarma sisteminin rijit bşəbəkəlı olduğunu varsaymakta, kule tepesindeki dönmeyi, aktarma mili burulmasını və yüksək dereceli struktursal eğilme modlarını ihmal etmektedir. Bu varsayımlar kontrol tasarımını kolaylaştırmakla birlikdə real bir açıq dəniz turbinindeki tüm aeroelastik və hidrodinamik davranışları temsil etmemektedir.

LiDAR küləkı necə önceden ölçür?

Tədqiqatdaki nacelle montajlı LiDAR kavramsal olaraq optik Doppler etkisinden yararlanarak rotorun önündeki küləkın ışın doğrultusundaki hız biləşenlerini ölçür. Sistem, iki düzlemde dört ışın kullanan bir tarama geometrisiyle müəyyən edilmişdir. Işınların yatay açılım açısı α = 15°, düşey açılım açısı isə θ = 7,5° olaraq vərilmiştir.

İlk iki üst ışının ölçtüğü doğrultusal hızlar V_los1 və V_los2 kullanılarak yanal və boyuna biləşenler yaklaşık olaraq şu ilişkilərle elde edilmektedir:

\[ v_1 = \frac{V_{los1}-V_{los2}}{2\sin\alpha\cos\theta} \]

\[ u_1 = \frac{V_{los1}+V_{los2}}{2\cos\alpha\cos\theta} \]

\[ V_{up} = \sqrt{u_1^2+v_1^2} \]

Aynı işləmə üçüncü və dördüncü ışın üçün uygulanarak alt düzleme ait V_down dəyəri hesaplanmaktadır. Rotor etkin külək hızı (Rotor Effectivə Wind Speed, REWS), üst və alt ölçmələrin çəkilı və ya düzgün ortasından oluşturulmaktadır.

Şekil 3’te dört ışının rotor önündeki ölçmə hacimleri, Şekil 4’te isə TurbSim tarafından üretilən turbulent külək alanındaki dört ışın doğrultusu hız seriləri gösterilmiştir. Tədqiqat, atmosferik akış üçün yerel homojenlik və Taylorın donmuş turbulentlik varsayımını kullanmaktadır. Bu varsayım, ölçülen külək struktursının rotora taşınırken temel biçimini koruduğunu kabul eder.

Öngörü zamanı niyə birbaşa kullanılmamaktadır?

LiDAR küləkı rotorun belirli bir mesafe önünde ölçtüğü üçün ölçülen hava kütlesinin rotora ulaşması zaman alır. Öngörü süresi şu ilişkiyle hesablanmışdır:

\[ T_{pre} = \frac{d_{pre}}{v_{avg}} \]

• d_pre, LiDAR ölçmə merkezi ilə rotor düzlemi arasındaki mesafedir.
• v_avg, orta külək hızıdır.
• T_pre, küləkın rotora ulaşması üçün tahmin edilən süredir.

Hatvə aktuatorünün kendi mexaniki zaman sabiti, LiDAR tarama süresi və vəri filtresinin gecikmesi bulunduğundan külək sinyali birbaşa kontrol sistemine vərilmez. Tədqiqatda tampon gecikməsi şu şəkilde müəyyən edilmişdir:

\[ T_{buffer} = \frac{d_{pre}}{v_{avg}} - 0{,}5T_{scan} - T_{filter} - \tau \]

• T_scan, LiDAR tarama gecikmesidir.
• T_filter, vəri filtreleme gecikmesidir.
• τ, hatvə aktuatorünün zaman sabitidir.

Bu tamponun amacı, qanadın hareketini küləkın rotor düzlemine real ulaşma anıyla eşleştirmektir. Gecikme yanlış ayarlanırsa hatvə komandau çok erken və ya çok geç uygulanabilir və irəli qidalanmanin yararı azalabilir.

İleri besleme hatvə bucşəbəkəı necə oluşturulmuştur?

İleri besleme nəzarətçisi nominal külək sürətinın üzerindeki sabit güç bölgesinde çalışacak biçimde tasarlanmıştır. Tədqiqatçılar, nominal külək sürətindan devreden çıkma hızına kadar 0,1 m/s aralıklarla sabit vəziyyət simülasyonları realleştirmiştir.

Her külək hızında temel qazanc proqramlı PI nəzarətçi kullanılarak generator gücünü anma dəyəri çevresinde tutan denge hatvə bucşəbəkəı aranmıştır. Böylece külək hızı-hatvə bucşəbəkəı çiftlerinden oluşan bir vəri kümesi üretilmiş və bu vəriləre polinom əyrisi uydurulmuştur.

Şekil 8’de hatvə bucşəbəkəının külək hızıyla doğrusal olmayan biçimde arttığı görülmektedir. LiDAR tarafından hesaplanan REWS bu eğriye girildiğinde irəli qidalanma hatvə komandau β_ff elde edilmektedir. Rüzgâr arttığında pozitif hatvə telafisi üretilərek aerodinamik enerji yakalama azaltılmakta, külək düştüğünde isə hatvə bucşəbəkəı küçültülmektedir.

ADRC klasik PI nəzarətçiden necə ayrılmaktadır?

Aktif bozucu bastırma kontrolü, sistemdeki bilinmeyen dış bozucuları və model hatalarını tek bir “ümumi pozucu” dəyişəni altında tahmin etmeyi amaçlar. Böylece tüm aerodinamik modeli qüsursuz biçimde bilmek yerine bozucunun çevrim üçünde gözlenip telafi edilmesi hedeflenir.

Aerodinamik fırlanma momenti, tədqiqat noktası çevresinde Taylor açılımıyla yaklaşık olaraq şu biçime gəlirliklmiştir:

\[ \Delta T_a = \varepsilon\Delta\Omega + \gamma\Delta\beta + \eta\Delta v + h \]

• ε, aerodinamik fırlanma momentiun rotor sürətina duyarlılığını temsil eder.
• γ, fırlanma momentiun hatvə bucşəbəkəına duyarlılığıdır.
• η, fırlanma momentiun külək hızına duyarlılığıdır.
• h, yüksək dereceli doğrusal olmayan terimlerin kalanıdır.

Hatvə aktuatorü birinci dereceden bir sistem olaraq modellenmiştir:

\[ \Delta\beta(s) = \frac{1}{\tau s+1}\Delta\beta_r(s) \]

Bu dönüşümlerden sonra rotor sürəti dinamiği ADRC üçün aşşəbəkəıdaki standart strukturya indirgenmiştir:

\[ \Delta\ddot{\Omega} = b_0\Delta\beta_r + f \]

Burada b₀ tahmini kontrol kazancı, f isə külək değişimleri, modelleme hataları, jeneratör fırlanma momentiu etkiləri və doğrusallaştırma kalıntılarını içeren ümumi pozucudur.

Genişletilmiş durum müşahidəçisi ne yapmaktadır?

Doğrusal genişləndirilmiş durum müşahidəçisi (Linear Extended State Observər, LESO), rotor sürəti değişimini, rotor sürətinın türevini və ümumi pozucuyu aynı anda tahmin etmek üzere kurulmuştur. Durumlar şu biçimde müəyyən edilmişdir:

\[ x_1 = \Delta\Omega,\quad x_2 = \Delta\dot{\Omega},\quad x_3 = f \]

Gözlemci qütbları müşahidəçi bant genişliyi ω_o kullanılarak aşşəbəkəıdaki karakteristik strukturya yerleştirilmiştir:

\[ \det(sI-A-LC) = (s+\omega_o)^3 \]

ω_o yükseldikçe müşahidəçinin bozucuları daha sürətli takip etmesi beklenir. Ancaq çok yüksək bir dəyər ölçmə gürültüsünü büyütebilir və ya sayısal hassasiyet sorunları oluşturabilir. Tədqiqat bu gürültü-performans değiş tokuşunu fiziki LiDAR və sensor gürültüsü altında sınamamıştır.

Denetleyicinin hata geri əlaqə qütbları isə ω_c ilə ayarlanmıştır:

\[ s^2+k_2s+k_1 = (s+\omega_c)^2 \]

ω_c nəzarətçinin tepki hızını belirlemektedir. Büyük ω_c daha sürətli hatvə komandau üretebilir; ancaq aktuator hareketi, mexaniki yük və hız sınırı artabilir.

S-əyrisi hatvə aktuatorünü necə korumaktadır?

Tədqiqat, hatvə komandauna S-eğrili bir hız profili sınırı eklemiştir. Komut başladığında hatvə hızı sıfırdan izin vərilən en yüksək hıza kademeli olaraq çıkarılmakta, hedef açıya yaklaşılırken yeniden sıfıra düşürülmektedir.

Şekil 10’da hızlanma, sabit hız, yavaşlama və hedefe yerleşme mərhələlərindan oluşan altı evre gösterilmiştir. Bu yaklaşım, ani basamak tipi komandaların oluşturabiləceği mexaniki şoku və jerk olaraq adlandırılan ivme değişim hızını azaltmayı amaçlamaktadır. Ancaq tədqiqatda rulman yorğunluqsı və ya real aktuator ömrü birbaşa hesaplanmamıştır.

Güvənli bşəbəkəlamsal Bayes optimallaşdırması neyi ayarlamaktadır?

SCBO, ADRC’nin iki temel bant genişliyini optimize etmektedir:

\[ \mathbf{x} = [\omega_c,\omega_o]^T \]

Rüzgâr hızı v isə bşəbəkəlam dəyişəni z olaraq müəyyən edilmişdir. Amaç, her külək koşulunda performans xərcini düşüren fakat təhlükəsizlik sınırlarını ihlal etmeyen parametreleri bulmaktır:

\[ \mathbf{x}^* = \arg\min_{\mathbf{x}\in X}J(\mathbf{x};z) \]

\[ \Pr(g_i(\mathbf{x};z)\leq C_i)\geq 1-\delta \]

δ = 0,05 seçildiği üçün algoritma, kendi mümkünlıksal modeline göre her karar adımında kısıtların en az %95 güvənle sşəbəkəlandığı parametreleri dəyərlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu güvən səviyyəi bir yazılım sertifikası və ya real turbin təhlükəsizlik garantisi değildir; Gauss prosesi modelinin və simülasyon vərilərinin doğruluğuna bşəbəkəlıdır.

Gauss prosesi və təhlükəsiz çoxluq necə tədqiqatktadır?

Gauss prosesi (Gaussian Process, GP), nəzarətçi parametreleri ilə performans arasındaki bilinmeyen ilişkiyi mümkünlıksal bir vəkil modelle yaklaşıklar. Her yeni parametre noktası üçün hem beklenen performans ortası hem de model belirsizliği tahmin edilir.

Yeni bir sorgu noktasındaki posterior orta tədqiqatda şu biçimde vərilmiştir:

\[ \mu_t(\mathbf{x}_*) = \mathbf{k}_t(\mathbf{x}_*)^T(K_t+\sigma_\omega^2I)^{-1}\mathbf{y}_t \]

Posterior dispersiya isə:

\[ \sigma_t^2(\mathbf{x}_*) = k(\mathbf{x}_*,\mathbf{x}_*)-\mathbf{k}_t(\mathbf{x}_*)^T(K_t+\sigma_\omega^2I)^{-1}\mathbf{k}_t(\mathbf{x}_*) \]

Ortalama, parametrelerin beklenen kontrol performansını; dispersiya isə modelin o bölgedeki bilgi eksikliğini temsil etmektedir. Algoritma, təhlükəsizlik kısıtlarını yeterli mümkünlıkla sşəbəkəlayan noktaları təhlükəsiz çoxluq S_t üçüne alır və yalnızca bu küme üçünde arama yapar.

Bir sonraki parametre noktası, təhlükəsiz çoxluqdeki aşşəbəkəı etibar sərhədinı en aza indirecek biçimde seçilmektedir:

\[ \mathbf{x}_t = \arg\min_{\mathbf{x}\in S_t}\left(\mu_{t-1}(\mathbf{x},z_t)-\beta_t\sigma_{t-1}(\mathbf{x},z_t)\right) \]

İlk terim bilinen iyi bölgelerden yararlanmayı, qeyri-müəyyənlik terimi isə henüz yeterince denenmemiş təhlükəsiz bölgeleri tədqiqatyı dəstəkləyir.

Bşəbəkəlam ilə nəzarətçi parametreleri necə ilişkiləndirilmiştir?

Tədqiqat, ADRC parametreleri ilə külək hızının etkilərini ayırmak üçün hasil nüvəsi kullanmıştır:

\[ k((\mathbf{x},z),(\mathbf{x}',z')) = k_X(\mathbf{x},\mathbf{x}')\otimes k_Z(z,z') \]

Parametre və bşəbəkəlam çekirdekleri üçün kvadratik eksponensial nüvə qeyd edilmişdir. Özette Avtomatik aktuallıq müəyyənləşdirməsi (Automatic Relevance Determination, ARD) çekirdeğinden söz edilmesine rşəbəkəmen üsul bölümünde ARD uzunluk ölçekleri və ya bunların sayısal dəyərləri açıqça vərilməmişdir. Bu niyəle çekirdek uygulamasının tam ayrıntıları metinden yeniden üretiləmemektedir.

Optimizasyon xərci hansı hedefleri dmaneəemektedir?

Toplam xərc, rotor sürəti takibi ilə hatvə mekanizması hareketini birlikdə dəyərlendirmektedir:

\[ J(\mathbf{x},z) = w_1\widetilde{J}_{speed}(\mathbf{x},z)+w_2\widetilde{J}_{pitch}(\mathbf{x},z) \]

• J̃_speed, normalize edilmiş rotor sürəti izləmə hatasıdır.
• J̃_pitch, ümumilikle hatvə hızı L₂ normuyla ifade edilən aktuator hareket xərcidir.
• w₁ = 0,5 və w₂ = 0,5 seçilmiştir.

Bu eşit çəki seçimi, rotor sürəti kararlılığı ilə aktuator kullanımını aynı örütubətde dəyərlendirmektedir. Farklı bakım xərcleri və ya şebeke gereksinimleri bulunan real bir turbinde çəkilərin yeniden belirlenmesi gerekebilir.

SCBO hansı arama və təhlükəsizlik sınırlarını kullanmıştır?

Optimizasyon uzayı tədqiqatda şu şəkilde müəyyən edilmişdir:

\[ 0{,}1 \leq \omega_c \leq 4 \]

\[ 1 \leq \omega_o \leq 25 \]

\[ 3\omega_c \leq \omega_o \]

Gözlemcinin nəzarətçiden daha sürətli tədqiqatsını sşəbəkəlamak üçün ω_o dəyərinin en az üç kat büyük olması koşulu gəlirliklmiştir. Bununla belə simülasyon bölümünde manuel ayarlanmış nəzarətçi üçün ω_c = 4,15 yazılmıştır. Bu dəyər SCBO arama uzayındaki 4 rad/s üst sınırının üzerindedir. Manuel nəzarətçinin niyə fərqli bir aralıkta tutulduğu açıqlanmamışdır.

Güvənlik kısıtları şunlardır:

• Anlık rotor sürəti, nominal rotor sürətinın %140’ını aşmamalıdır. Tablo 1’deki 12,1 rpm anma hızına göre bu yaklaşık 16,94 rpm’dir.
• Hatvə açısı mexaniki hareket sınırları üçünde kalmalıdır; ancaq açı sınırının sayısal dəyəri vərilməmişdir.
• Hatvə hızı 6°/s dəyərini aşmamalıdır. Fiziksel sınır 8°/s olaraq belirtilmiş və 2°/s təhlükəsizlik payı bırakılmıştır.

Güvənli küme görseli nə göstərir?

Şekil 13’te 15 m/s külək hızı üçün 1., 25. və 50. iterasyonlardaki təhlükəsiz parametre alanları gösterilmiştir. Mavi bölgeler təhlükəsiz kabul edilən, beyaz bölgeler isə algoritmanın henüz təhlükəsiz olduğunu validasiyadığı alanlardır. Kırmızı nokta ilgili iterasyonda seçilən parametre çiftini göstərir.

Başlangıçta təhlükəsiz alan küçük və muhafazakârdır. Yeni noktalar denendikçe GP belirsizliği azalmakta və təhlükəsiz olduğu dəyərlendirilən alan genişləməktedir. Görsel algoritmanın işleyişini açıqlamaktadır; ancaq real turbin üzerinde təhlükəsiz keşif strukturldığını sübut etmir.

Rüzgâr hızı arttıkça optimum bant genişlikleri necə değişmiştir?

Şekil 14, hem müşahidəçi bant genişliyi ω_o hem de nəzarətçi bant genişliyi ω_c dəyərlərinin külək hızıyla arttığını göstərir. Gözlemci bant genişliyi daha sürətli yükselmekte, yaklaşık 18 m/s üzerindeki bölgede her iki eğri de daha yavaş değişen bir strukturya yaklaşmaktadır.

Tədqiqatçılar bu plato davranışını, daha yüksək bant genişliklerinin artık kontrol performansı kazandırmak yerine hatvə hızı sınırını zorlamaya başlamasıyla açıqlamaktadır. Grafik bu yorumu destekleyen bir eğilim sunsa da fərqli xərc çəkiləri və ya təhlükəsizlik sınırları altında aynı parametre yolunun oluşacşəbəkəı gösterilmemiştir.

Ani külək darbesi təcrübəinde ne gözlenmiştir?

12 m/s başlangıç koşulundaki Aşırı İşletme Rüzgâr Darbesi (Extreme Operating Gust, EOG) simülasyonunda LiDAR ölçməü külək değişimini rotor düzleminden önce algılamıştır. Şekilde irəli qidalanmali ADRC’nin hatvə bucşəbəkəını temel ADRC’den daha erken değiştirdiği görülmektedir.

Erken hatvə hareketi rotor sürətindaki tepeyi və salınımı azaltmaktadır. Ancaq bu şəkil üçün tepe dəyərləri, yerleşme süresi və ya hata integrali cədvəllaştırılmamıştır. Bu niyəle görsel nitel nəticə güclü olsa da sayısal iyiləşme nisbətı tədqiqatdan kesin olaraq çıkarılamaz.

Basamak külək təcrübəinde SCBO-ADRC necə davranmıştır?

Şekil 15’te külək hızının 13 m/s’den 19 m/s’ye basamaklar hâlinde yükseltildiği senaryo gösterilmiştir. Kazanç programlı PI nəzarətçide her basamak sonrasında rotor sürətinda daha uzun süren salınımlar görülmektedir. SCBO ilə ayarlanmış ADRC isə rotor sürətinı anma çevresine daha sürətli yaklaştırmaktadır.

Hatvə açısı grafiğinde SCBO-ADRC’nin yeni külək səviyyəine daha birbaşa yöneldiği, PI nəzarətçide isə xüsusilikle aşşəbəkəı külək basamaklarında tekrarlayan salınımlar oluştuğu görülmektedir. Bununla belə bu təcrübə üçün hata kareleri toplamı, maksimum aşım və ya aktuator enerji istehlakı vərilməmişdir.

Türbülanslı külək təcrübəinin koşulları nelerdir?

Türbülanslı külək təcrübəi OpenFAST’in InFlowWind modulüyle realleştirilmiştir. LiDAR ölçmə noktası rotor düzleminin 150 metre önüne yerleştirilmiş, orta külək hızı 16 m/s olaraq seçilmiştir.

Dört kontrol struktursı müqayisə edilmişdir:

• Kazanç programlı PI
• İleri beslemeli qazanc proqramlı PI
• ADRC
• İleri beslemeli ADRC

Şekil 16’da külək hızı, hatvə bucşəbəkəı, rotor sürəti və generator gücü zaman seriləri birlikdə gösterilmiştir. İleri beslemeli ADRC eğrisi, xüsusilikle ilk geçici rejimde rotor sürəti və güç dalğalanmalarını daha dar bir bantta tutmaktadır.

Tablo 2’nin ham nəticələri nelerdir?

Düşük standart yayınma, ilgili dəyişənin zaman üçünde anma dəyəri çevresinde daha az dalgalandığını göstərir. Tabloya göre irəli qidalanmali ADRC, rotor sürəti və generator gücü açısından dört üsul üçündeki en aşşəbəkəı standart yayınmayı üretmiştir. Hatvə açısı açısından en aşşəbəkəı dəyər 2,8423° ilə irəli qidalanmali PI’dadır; irəli qidalanmali ADRC’nin dəyəri 2,8572° ilə yalnızca yaklaşık %0,52 daha yüksəktir.

Tablo dəyərlərinden hesaplanan müqayisəlar

Bu nisbətlar tədqiqatçıların metindeki yüzdeleri değil, Tablo 2’deki dəyərlərden yeniden hesaplanan müqayisəlardır. Tədqiqat metninde ADRC üçün rotor sürəti və güç azalması `%15 və %25`, irəli qidalanmali ADRC üçün isə `%16 və %23` olaraq ifade edilmiştir. Hangi müqayisə tabanının kullanıldığı açıq olmadığından bu nisbətlar cədvəlyla tam olaraq yeniden üretiləmemektedir.

Aktüatör ömrü realten uzatılmış mıdır?

Tədqiqatnın xərc fonksionu hatvə hızını sınırlandırmakta, S-əyrisi ani hareketleri azaltmakta və 6°/s hız sınırı uygulamaktadır. Bu önlemler mexaniki kullanım yoğunluğunu azaltmayı hedeflemektedir.

Bununla belə tədqiqat; rulman yük spektru, hasar eşdəyər yük, Miner yorğunluq toplamı, yşəbəkəlama bozulması, aktuator enerji istehlakı və ya yıl cinsinden hizmet ömrü hesabı sunmamıştır. Bu niyəle “aktuator ömrünü uzatma” sonucu birbaşa ölçülmüş bir bulgu değil, daha düzenli və sınırlı hatvə hareketinden türetilən mümkün bir mühendislik beklentisidir.

Tədqiqatnın güclü yönleri nelerdir?

• LiDAR öngörüsü, bozucu gözlemi və təhlükəsiz parametre optimizasyonu tek bir kontrol arxitekturasınde birleştirilmiştir.
• Rüzgâr hızı, nəzarətçi parametrelerinin bşəbəkəlam dəyişəni olaraq birbaşa istifadə edilmişdir.
• Rotor aşırı hızı, hatvə bucşəbəkəı və hatvə hızı üçün təhlükəsizlik kısıtları müəyyən edilmişdir.
• SCBO başlangıcı üçün təhlükəsiz aralıkta 10 Latin hiperkub örneği istifadə edilmişdir.
• Ani külək darbesi, pilləli külək və sürekli türbülans olmak üzere fərqli simülasyon senaryoları dəyərlendirilmiştir.
• OpenFAST ilə MATLAB/Simulink arasında S-Function tabanlı birgə simulyasiya kurulmuştur.
• Sonuçlar yalnızca qrafikle değil, turbulent koşul üçün standart yayınma cədvəlsuyla da sunulmuştur.

Tədqiqatnın temel məhdudiyyətləri nelerdir?

• Tədqiqat hakem dəyərlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir.
• Bütün validasiyalar simülasyonda strukturlmıştır; fiziki turbin və ya avadanlıq-dövrədə təcrübə yoxdur.
• Gerçek LiDAR sinyal kaybı, yşəbəkəmur, sis, deniz spreyi, vibrasiya, ölçmə gürültüsü və ışın maneəlenmesi modellenmemiştir.
• Taylorın donmuş turbulentlik varsayımındaki bozulmalar və küləkın ölçmə düzleminden rotora taşınırken değişmesi ayrıntılı incelenmemiştir.
• Dalga, akıntı, üzən platform hareketi, qüllə əsası momenti və qanad kökü yükleri raporlanmamıştır.
• Model kule dönmesi, aktarma mili burulması və yüksək dereceli struktursal modları ihmal etmektedir.
• Güvənli keşif yalnızca simülasyon modelinin sınırları üçünde gösterilmiştir.
• Optimizasyonun hesaplama süresi və real zamanlı gömülü sistem gereksinimleri vərilməmişdir.
• SCBO’nun fərqli başlangıç örnekleri və ya rastgele tohumlar altındaki tekrarlanabilirliği gösterilmemiştir.
• PI və ADRC dışında model öngörülü kontrol, H∞ kontrol və ya diğer gelişmiş üsullarle müqayisə strukturlmamıştır.
• Tablo 2 ilə metindeki yüzdesel iyiləştirme nisbətları tutarlı değildir.
• Şekil və bölüm numaralarında yinelenme və sıralama sorunları bulunmaktadır.
• Manuel ω_c dəyəri, belirtilən SCBO arama uzayının üst sınırını aşmaktadır.
• Makale NREL 5 MW modelini kullandığını belirtirken Tablo 1’de anma gücü 5,25 MW vərilmiştir.
• Finansman, maraqlar toqquşması, vəri paylaşımı və yazılım koduna erişim bilgiləri bu sürümde yer almır.

Tədqiqat neyi dəstəkləyir?

• Simülasyon ortamında LiDAR öngörüsünün ADRC hatvə komandaunu yaklaşan külək değişiminden önce harekete geçirebildiğini dəstəkləyir.
• Rüzgâr hızına bşəbəkəlı SCBO ayarının sabit parametreli ADRC’ye göre daha uyarlanabilir bir kontrol struktursı oluşturabiləceğini göstərir.
• İleri beslemeli ADRC’nin 16 m/s orta turbulent koşulda rotor sürəti və güç standart yayınmalarını incelenen diğer üsullarden daha aşşəbəkəı tuttuğunu göstərir.
• Olasılıksal təhlükəsiz çoxluq yaklaşımının belirlenen simülasyon kısıtları üçünde parametre araması yapabildiğini göstərir.

Tədqiqat neyi sübut etmir?

• Gerçek bir açıq dəniz külək turbininde aynı kontrol başarımının elde ediləceğini sübut etmir.
• LiDAR vərisinin bütün hava və deniz koşullarında güvənilir olacşəbəkəını göstermemektedir.
• Hatvə rulmanının və ya aktuatorün hizmet ömrünün belirli bir nisbətda uzadığını sübut etmir.
• Kanat, kule, aktarma sistemi və ya üzən platform yüklerinin azaldığını birbaşa göstermemektedir.
• SCBO’nun sertifikalandırılmış bir turbin kontrol sisteminde təhlükəsiz olduğunu sübut etmir.
• Önerilən üsulun bütün turbin güç sınıflarına və platform tiplerine birbaşa aktarılabiləceğini göstermemektedir.

Tədqiqatnın Yöntemi və Bulguları

Tədqiqat türü

Tədqiqat, fiziki təcrübə içermeyen yüksək doğruluklu kontrol sistemi modelleme və birgə simulyasiya tədqiqatsıdır. OpenFAST turbin modeli MATLAB/Simulink üçündeki nəzarətçilərle S-Function arayüzü üzerinden çalıştırılmıştır.

Kullanılan turbin modelinin parametreleri

LiDAR və irəli qidalanma ayarları

• Dört ışınlı, iki düzlemli tarama struktursı istifadə edilmişdir.
• Yatay ışın açısı 15°, düşey açı 7,5° olaraq müəyyən edilmişdir.
• Rüzgâr doğrultusu ölçmələri vəri birleştirme və Kalman filtreleme sürecinden geçirilmektedir.
• Türbülanslı təcrübəde ölçmə noktası rotorun 150 m önüne yerleştirilmiştir.
• İleri besleme hatvə eğrisi 0,1 m/s külək hızı adımlarıyla oluşturulmuştur.
• Kontrol esas olaraq nominal külək sürətinın üzerindeki sabit güç bölgesinde uygulanmıştır.

Manuel ADRC parametreleri

• Gözlemci bant genişliyi: ω_o = 14,63
• Denetleyici bant genişliyi: ω_c = 4,15

Bu dəyərlərin mühendislik təcrübəimine dayalı manuel ayarla belirlendiği qeyd edilmişdir. Daha sonra SCBO, bant genişliklerini külək hızına göre değiştiren bir program oluşturmuştur.

SCBO başlangıç və təhlükəsizlik ayarları

• Başlangıç GP modeli üçün təhlükəsiz parametre alanından 10 Latin hiperkub örneği alınmıştır.
• Çekirdek hiperparametreleri maksimum log-marjinal ola bilərlikle ayarlanmıştır.
• Rotor hızı hatası və hatvə hareketi çəkiləri eşit olaraq 0,5 seçilmiştir.
• Risk mümkünlığı δ = 0,05 olaraq belirlenmiştir.
• Rotor hızı təhlükəsizlik sınırı anma hızının %140’ıdır.
• Hatvə hızı sınırı 6°/s, belirtilən fiziki sınır 8°/s’dir.

Simülasyon senaryoları

Ana sayısal bulgular

• İleri beslemeli ADRC rotor sürəti standart yayınması: 0,2513 rpm.
• İleri beslemeli ADRC hatvə bucşəbəkəı standart yayınması: 2,8572°.
• İleri beslemeli ADRC generator gücü standart yayınması: 0,0821 MW.
• Temel PI rotor sürəti standart yayınması: 0,3229 rpm.
• Temel PI generator gücü standart yayınması: 0,1214 MW.
• İleri beslemeli ADRC, temel PI’ye göre rotor sürəti standart yayınmasını cədvəldan hesaplandığında yaklaşık %22,17 azaltmıştır.
• İleri beslemeli ADRC, temel PI’ye göre güç standart yayınmasını yaklaşık %32,37 azaltmıştır.
• İleri beslemeli PI, hatvə bucşəbəkəı standart yayınmasında 2,8423° ilə en aşşəbəkəı dəyəri vərmiştir.

İstatistiksel dəyərlendirme

Tədqiqatda standart yayınmalar raporlanmış olmakla birlikdə bşəbəkəımsız simülasyon tekrarları, güvən aralıkları, p dəyərləri və ya rastgele külək alanları arasındaki varyasyon vərilməmişdir. Bu niyəle standart yayınma farkları tanımlayıcı performans ölçütleridir; istatistiksel anlamlılık sonucu olaraq dəyərlendirilmemelidir.

Gerçek sisteme geçiş üçün gerekli validasiyalar

• Farklı türbülans sıxlıqları və çok sayıda rastgele TurbSim tohumu ilə Monte Carlo simülasyonları
• LiDAR ölçmə gürültüsü, vəri kaybı və görüş bozulmasının modellenmesi
• Dalga, akıntı və üzən platform hareketlerinin ortak modele eklenmesi
• Kanat kökü, qüllə əsası və aktarma sistemi yüklerinin dəyərlendirilmesi
• Denetleyicinin real zamanlı hesaplama süresi və işləməci yükünün ölçülmesi
• Donanım-döngüde hatvə aktuatorü və turbin kontrol ünitesi testleri
• Açık deniz test sahəsında real LiDAR və turbin vərisiyle validasiya
• Yorulma hasarı və aktuator ömrünün nicel olaraq hesaplanması
• SCBO təhlükəsizlik sertifikasiyau və arıza durumlarına karşı emniyetli geri dönüş mantığı

Kaynak və Yöntem Notu

Tədqiqatnın özgün adı: LiDAR Feedforward-based Pitch Activə Disturbance Rejection Control for Offshore Wind Turbines using Safe Contextual Bayesian Optimization

Yazarlar: WANG Hong-du; ZHI Ying-xin; LIU Xiao-ying; LI Ming; Fu Dongfei; Junrong Wang; WU Songhua.

Yazar sıralaması: Yukarıdaki liste tədqiqatdaki özgün sırayı korumaktadır.

Eş katkı bilgisi: Bu sürümde eş birinci müəllif və ya eş katkı beyanı yer almır.

Sorumlu müəllif: Bu sürümde sorumlu müəllif işareti və ya ilətişim e-postası vərilməmişdir.

Kurumlar:

• Ocean Univərsity of China, Engineering College, Qingdao 266100, China.
• Ocean Univərsity of China, College of Marine Technology, Qingdao 266100, China.

DOI:10.2139/ssrn.7202168

Resmî platform: SSRN.

Resmî tədqiqat bşəbəkəlantısı:SSRN tədqiqat sayfası

Yayın yılı: 2026.

Dergi: Bu sürüm üçün hakemli bir dergi və ya dergi kabulü bilgisi yoxdur.

Özgün yayınevi: Hakemli dergi yayınevi yoxdur. Tədqiqat SSRN preprint platformunda yer almaktadır; platform Elsevier tarafından işletilmektedir.

Kaynak türü: Açık deniz külək turbini kontrolüne yönelik sayısal modelleme və OpenFAST-MATLAB/Simulink birgə simulyasiya tədqiqatsı niteliğinde preprint.

Hakemlik durumu: Bu tədqiqat hakem dəyərlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir; nəticələri bu məhdudiyyət dikkate alınarak okunmalıdır.

Finansman: Finansman bilgisi bu sürümde yer almır.

Çıkar çatışması: Çıkar çatışması beyanı bu sürümde yer almır.

Veri və kod çıxışı: Simülasyon vəriləri, MATLAB/Simulink kodu, OpenFAST giriş dosyaları və SCBO uygulama kodu üçün erişim bşəbəkəlantısı vərilməmişdir.

Bu Türkçe açıqlama, yüklenen 25 sayfalık tədqiqatın metni, matematiksel denklemleri, kontrol blokları, algoritma sözde kodu, təhlükəsiz çoxluq qrafikleri, külək senaryoları və sayısal nəticə cədvəlları incelenerek hazırlanmıştır. Bilimsel içeriğe tədqiqat dışından yeni bulgu eklenmemiştir. Dış mənbə kontrolü yalnızca SSRN kaydı, DOI və nəşr platforması gibi bibliyoqrafik kimlik bilgilərinin doğrulanması üçün istifadə edilmişdir.

Tədqiqatnın en əhəmiyyətli sınırı, nəticələrin fiziki açıq dəniz turbininde değil OpenFAST-Simulink ortamında elde edilmiş olmasıdır. LiDAR ölçmə hataları, deniz koşulları, donanım gecikmeleri, struktursal yükler, real aktuator yorğunluqsı və kontrol sistemi sertifikasiyau təcrübəsel olaraq dəyərlendirilmemiştir. Bundan əlavə cədvəl ilə metindeki yüzdesel nəticələr, bazı şəkil və bölüm numaraları, manuel bant genişliyi ilə SCBO arama sınırı və turbin anma gücü ifadeleri arasında tutarsızlıklar bulunmaktadır.