Бул изилдөө, ачык деңиз шамал турбиналарында турбуленттүү шамал жана ani шамал darbelerinin ротор ылдамдыгы менен электр кубатыnde oluşturduğu термелүүлөрдү azaltmak үчүн LiDAR алдын ала билүүlü kontrol, активдүү бузулууну басуу башкаруусу (Actiжана Disturbance Rejection Control, ADRC) жана коопсуз контексттик Байес оптималдаштыруусуnu (Safe Contextual Bayesian Optimization, SCBO) birleştiren bir канат бурчу kontrol түзүмsı теоремаktedir. LiDAR өлчөөлөрinden ротор эффективдүү шамал ылдамдыгы tahmin edilmiş, шамал турбинаe ulaşmadan önce bir алдынкы берилиш буйрукu üretilmiş жана ADRC жыштык тилкесинин кеңдиги parametreleri шамал hızını bтармакlam өзгөрмөi катары kullanan SCBO менен ayarlanmıştır. Yöntem, NREL 5 MW катары adlandırılan турбина модельi üzerinde OpenFAST-MATLAB/Simulink биргелешкен симуляцияuyla sınanmıştır. Ortalama 16 m/s турбуленттүү шамал koşulunda алдынкы берилишli ADRC үчүн ротор ылдамдыгы, калк бурчу жана генератор кубаты стандарттык четтөөları sırasıyla 0,2513 rpm, 2,8572° жана 0,0821 MW катары билдирилген. Бирок натыйжалар yalnızca simülasyona dayanmaktadır; чыныгы LiDAR өлчөө hataları, deniz koşulları, физикалык турбина donanımı жана uzun döным чарчоо өмүрү экспериментsel катары тастыкталган эмес.

Изилдөөnın temel yaklaşımı, yalnızca турбинанын чыныгыleşmiş ротор ылдамдыгы hatasına tepki жанаrmek yerine, роторun yaklaşık 150 metre önündeki шамал alanını LiDAR менен önceden algılamaktır. Bu алдын ала билүү bilgisi, yaklaşan шамал artışında калактардын daha erken tüylenmesini; шамал azaldığında болсо калк бурчуnın zamanında küçültülmesini amaçlamaktadır. ADRC кайтарым байланыш катмарı модель белгисиздикlerini жана kalan bozucuları tahmin ederken SCBO, башкаргыч жана байкоочу bant genişliklerini ротор ылдамдыгы менен hatжана актуаторü sınırlarını ihlal etmeden шамал hızına göre değiştirmektedir.

Tablo 2 маанилерinden yeniden hesaplandığında алдынкы берилишli ADRC, temel пайда программаланган PI башкаргычye göre ротор ылдамдыгы стандарттык четтөөsını yaklaşık %22,17, калк бурчу стандарттык четтөөsını %12,68 жана генератор кубаты стандарттык четтөөsını %32,37 azaltmıştır. Yalnız ADRC менен karşılaştırıldığında алдынкы берилишnin eklenmesi ротор ылдамдыгы стандарттык четтөөsını yaklaşık %8,75, калк бурчу стандарттык четтөөsını %3,59 жана güç стандарттык четтөөsını %15,62 azaltmıştır. Bu hesaplamalar таблицаdaki ham маанилерden türetilmiştir; изилдөөчүлөрın metinde жанаrdiği bazı yüzdesel ifadeler таблицаyla tam катары örtüşmemektedir.

Түркия жагынан: Yöntem, Түркия’nin Karadeniz, Marmara жана Ege Denizi’ndeki gelecekteki ачык деңиз шамал энергияsi projelerinde; жогорку шамал өзгөрмөliği altında güç kalitesini koruma, ротор aşırı hızını sınırlama жана hatжана актуаторünün gereksiz hareketlerini azaltma изилдөөları үчүн баалуулукlendirмененbilir. Түркияда uygulanabilmesi үчүн yerel шамал türbülans түзүмları, kıyı жана ачык деңиз LiDAR өлчөөлөрi, dalga-hareket өз ара аракеттенүүi, platform tipi, şebeke gereksinimleri жана kullanılacak чыныгы турбинанын hatжана системаiyle аппараттык циклде тестler түзүмlmalıdır. Изилдөөdan Түркияда kurulacak bir ачык деңиз шамал santralinde түздөн-түз kullanılabмененcek hazır bir kontrol yazılımı, kesin ekipman ömrü artışı же sertifikalandırılmış коопсуздук sonucu çıkarılamaz.

Изилдөөнүн temel problemi эмне?

Rüzgâr турбинанынin номиналдык шамал ылдамдыгыnın üzerindeki изилдөө bölgesinde temel amaç, ротор ылдамдыгыnı жана генератор кубатыnü anma маанилерi çevresinde tutmaktır. Rüzgâr hızlandığında калактардын калк бурчу artırılarak роторun yakaladığı аэродинамикалык энергия azaltılır. Rüzgâr жайladığında болсо энергия yakalamayı sürdürmek үчүн калк бурчу küçültülür.

Klasik кайтарым байланышli башкаргыч, шамал değişimini түздөн-түз önceden bilmez. Önce ротор ылдамдыгы же güç değişir, сенсор bu değişimi ölçer, hata hesaplanır жана ardından hatжана mekanizması harekete geçer. Ölçüm, hesaplama жана механикалык актуатор gecikmeleri эмне үчүнiyle ani bir шамал darbesinde ротор ылдамдыгы geçici катары жүкselmiş болушу мүмкүн. Изилдөөnın çözmek istediği problem, bu gecikmeyi LiDAR tarafından sтармакlanan yaklaşan шамал bilgisiyle azaltmaktır.

Изилдөө кайсы kontrol катмарларыnı birleştirmektedir?

Önerмененn түзүм üç tamamlayıcı катмарdan oluşmaktadır:

1. LiDAR алдынкы берилиш катмарı: Rotorun önündeki шамал alanını ölçerek yaklaşan değişim үчүн önceden bir калк бурчу буйрукu üretir.
2. ADRC кайтарым байланыш катмарı: Rotor hızı hatasını düzeltir жана модельlenmeyen аэродинамикалык, механикалык жана dış bozucuları кеңейтилген абал байкоочусуyle tahmin etmeye çalışır.
3. SCBO ayarlama катмарı: ADRC башкаргыч жана байкоочу bant genişliklerini, mevcut шамал hızına жана коопсуздук kısıtlarına göre seçer.

Şekil 11’deki birleşik blok diyagramında LiDAR hattı, ADRC hattı жана коопсуз Байес оптималдаштыруусу aynı kontrol döngüsünde gösterilmiştir. LiDAR алдын ала билүүсү bir referans hatжана bмененşeni üretirken ADRC kalan ротор ылдамдыгы hatasını düzeltmektedir. SCBO болсо performans жана коопсуздук баалуулукlendirmesinden aldığı натыйжаларla uygun жыштык тилкесинин кеңдиги parametrelerini belirlemektedir.

Rüzgâr турбинанынin аэродинамикалык модельi кантип kurulmuştur?

Изилдөөda üç калакlı, yatay eksenli жана өзгөрмө ылдам-өзгөрмө hatжанаli bir турбина колдонулган. Rotorun шамалdan yakaladığı аэродинамикалык güç aşтармакıdaki temel ilişkiyle ifade edilmiştir:

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

• P_a, роторun yakaladığı аэродинамикалык güçtür жана watt birimindedir.
• ρ, абаnın yoğunluğudur жана kg/m³ birimindedir.
• R, ротор yarıçapıdır жана изилдөөдөki модель үчүн 63 metredir.
• v, ротор düzlemindeki шамал hızıdır жана m/s birimindedir.
• C_p, кубат коэффициентиdır.
• β, канат бурчу açısıdır жана dereceyle ifade edilir.
• λ, канат учу ылдамдык катышыdır.

Güç ilişkisindeki шамал hızının üçüncü күчi, küçük bir шамал hızı değişiminin аэродинамикалык güçte daha büжүк bir değişim oluşturabilmesinin temel эмне үчүнidir. Hatжана kontrolü өзгөчөlikle anma hızının üzerinde bu күчтүү шамал-güç ilişkisini sınırlamak үчүн kullanılır.

Rotor dinamiği изилдөөдө aşтармакıdaki biçimde модельlenmiştir:

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

• J, ротор жана aktarma системанынin eşбаалуулук dönme ataletidir.
• Ω, ротор бурчтук ылдамдыкıdır.
• T_a, аэродинамикалык моментtur.
• T_g, jeneratör моментudur.
• i, тиш кутусу катышıdır.

Aerodinamik момент болсо кубат коэффициенти kullanılarak şu сүрөтde yazılmıştır:

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

Модель; ротор менен aktarma системанынin rijit bтармакlı болгонуnu varsaymakta, kule tepesindeki dönmeyi, aktarma mili burulmasını жана жогорку dereceli түзүмsal eğilme modlarını ihmal etmektedir. Bu varsayımlar kontrol tasarımını kolaylaştırmakla бирге чыныгы bir ачык деңиз турбинанынdeki tüm aeroelastik жана hidrodinamik davranışları temsil etmemektedir.

LiDAR шамалı кантип önceden өлчөйт?

Изилдөөdaki nacelle montajlı LiDAR kavramsal катары optik Doppler etkisinden yararlanarak роторun önündeki шамалın ışın doğrultuсууndaki hız bмененşenlerini өлчөйт. Sistem, iki düzlemde dört ışın kullanan bir tarama geometrisiyle аныкталган. Işınların yatay açılım açısı α = 15°, düşey açılım açısı болсо θ = 7,5° катары маалыматlmiştir.

İlk iki üst ışının ölçtüğü doğrultusal hızlar V_los1 жана V_los2 kullanılarak yanal жана boyuna bмененşenler yaklaşık катары şu ilişkмененrle 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 иштетүү üçüncü жана dördüncü ışın үчүн uygulanarak alt düzleme ait V_down баалуулукi hesaplanmaktadır. Rotor etkin шамал hızı (Rotor Effectiжана Wind Speed, REWS), üst жана alt өлчөөлөрin салмакlı же düzgün орточоsından oluşturulmaktadır.

Şekil 3’te dört ışının ротор önündeki өлчөө hacimleri, Şekil 4’te болсо TurbSim tarafından üretмененn турбуленттүү шамал alanındaki dört ışın doğrultuсуу hız serмененri gösterilmiştir. Изилдөө, atmosferik akış үчүн yerel homojenlik жана Taylorдын тоңгон турбуленттүүлүгү varsayımını kullanmaktadır. Bu varsayım, ölçülen шамал түзүмsının роторa taşınırken temel biçimini koruduğunu kabul eder.

Öngörü zamanı эмне үчүн түздөн-түз kullanılmamaktadır?

LiDAR шамалı роторun belirli bir mesafe önünde ölçtüğü үчүн ölçülen аба kütlesinin роторa ulaşması zaman alır. Öngörü süresi şu ilişkiyle эсептелген:

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

• d_pre, LiDAR өлчөө merkezi менен ротор düzlemi arasındaki mesafedir.
• v_avg, орточо шамал hızıdır.
• T_pre, шамалın роторa ulaşması үчүн tahmin edмененn süredir.

Hatжана актуаторünün kendi механикалык убакыт туруктуусу, LiDAR tarama süresi жана маалымат filtresinin gecikmesi bulunduğundan шамал sinyali түздөн-түз kontrol системанынe маалыматlmez. Изилдөөda буфердик кечигүү şu сүрөтde аныкталган:

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

• T_scan, LiDAR tarama gecikmesidir.
• T_filter, маалымат filtreleme gecikmesidir.
• τ, hatжана актуаторünün убакыт туруктуусуdir.

Bu tamponun amacı, калактын hareketini шамалın ротор düzlemine чыныгы ulaşma anıyla eşleştirmektir. Gecikme yanlış ayarlanırsa hatжана буйрукu çok erken же çok geç uygulanabilir жана алдынкы берилишnin yararı azalabilir.

İleri besleme калк бурчу кантип oluşturulmuştur?

İleri besleme башкаргычsi номиналдык шамал ылдамдыгыnın üzerindeki sabit güç bölgesinde çalışacak biçimde tasarlanmıştır. Изилдөөчүлөр, номиналдык шамал ылдамдыгыndan devreden çıkma hızına kadar 0,1 m/s aralıklarla туруктуу абал simülasyonları чыныгыleştirmiştir.

Her шамал hızında temel пайда программаланган PI башкаргыч kullanılarak генератор кубатыnü anma баалуулукi çevresinde tutan denge калк бурчу aranmıştır. Böylece шамал hızı-калк бурчу çiftlerinden oluşan bir маалымат kümesi üretilmiş жана bu маалыматlere полином ийри сызыгы uydurulmuştur.

Şekil 8’de калк бурчуnın шамал hızıyla doğrusal olmayan biçimde arttığı görülmektedir. LiDAR tarafından hesaplanan REWS bu eğriye girildiğinde алдынкы берилиш hatжана буйрукu β_ff elde edilmektedir. Rüzgâr arttığında pozitif hatжана telafisi üretмененrek аэродинамикалык энергия yakalama azaltılmakta, шамал düştüğünde болсо калк бурчу küçültülmektedir.

ADRC klasik PI башкаргычden кантип өзүнчөlmaktadır?

Aktif bozucu bastırma kontrolü, системаdeki bilinmeyen dış bozucuları жана модель hatalarını tek bir “жалпы бузулуу” өзгөрмөi altında tahmin etmeyi amaçlar. Böylece tüm аэродинамикалык модельi кемтиксууz biçimde bilmek yerine bozucunun цикл үчүнde gözlenip telafi edilmesi hedeflenir.

Aerodinamik момент, изилдөө noktası çevresinde Taylor açılımıyla yaklaşık катары şu biçime кайтарымlmiştir:

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

• ε, аэродинамикалык моментun ротор ылдамдыгыna duyarlılığını temsil eder.
• γ, моментun калк бурчуna duyarlılığıdır.
• η, моментun шамал hızına duyarlılığıdır.
• h, жогорку dereceli doğrusal olmayan terimlerin kalanıdır.

Hatжана актуаторü birinci dereceden bir система катары модельlenmiştir:

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

Bu dönüşümlerden sonra ротор ылдамдыгы dinamiği ADRC үчүн aşтармакıdaki standart түзүмya indirgenmiştir:

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

Burada b₀ tahmini kontrol kazancı, f болсо шамал değişimleri, модельleme hataları, jeneratör моментu etkмененri жана doğrusallaştırma kalıntılarını içeren жалпы бузулууdur.

Genişletilmiş durum байкоочуsi ne yapmaktadır?

Doğrusal кеңейтилген абал байкоочусу (Linear Extended State Obserжанаr, LESO), ротор ылдамдыгы değişimini, ротор ылдамдыгыnın türevini жана жалпы бузулууyu aynı anda tahmin etmek üzere kurulmuştur. Durumlar şu biçimde аныкталган:

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

Gözlemci уюлдукları байкоочу жыштык тилкесинин кеңдиги ω_o kullanılarak aşтармакıdaki karakteristik түзүмya yerleştirilmiştir:

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

ω_o жүкseldikçe байкоочуnin bozucuları daha ылдам takip etmesi beklenir. Бирок çok жогорку bir баалуулук өлчөө gürültüsünü büyütebilir же сандык hassasiyet sorunları oluşturabilir. Изилдөө bu gürültü-performans değiş tokuşunu физикалык LiDAR жана сенсор gürültüsü altında sınamamıştır.

Denetleyicinin hata кайтарым байланыш уюлдукları болсо ω_c менен ayarlanmıştır:

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

ω_c башкаргычnin tepki hızını belirlemektedir. Büжүк ω_c daha ылдам hatжана буйрукu üretebilir; бирок актуатор hareketi, механикалык жүк жана hız sınırı artabilir.

S-ийри сызыгы hatжана актуаторünü кантип korumaktadır?

Изилдөө, hatжана буйрукuna S-eğrili bir hız profili sınırı eklemiştir. Komut başladığında hatжана hızı sıfırdan izin маалыматlen en жогорку hıza kademeli катары çıkarılmakta, hedef açıya yaklaşılırken yeniden sıfıra düşürülmektedir.

Şekil 10’da hızlanma, sabit hız, жайlama жана hedefe yerleşme баскычтарыndan oluşan altı evre gösterilmiştir. Bu yaklaşım, ani basamak tipi буйрукların oluşturabмененceği механикалык şoku жана jerk катары adlandırılan ivme değişim hızını azaltmayı amaçlamaktadır. Бирок изилдөөдө rulman чарчооsı же чыныгы актуатор ömrü түздөн-түз hesaplanmamıştır.

Güжанаnli bтармакlamsal Байес оптималдаштыруусу neyi ayarlamaktadır?

SCBO, ADRC’nin iki temel жыштык тилкесинин кеңдигиni optimize etmektedir:

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

Rüzgâr hızı v болсо bтармакlam өзгөрмөi z катары аныкталган. Amaç, her шамал koşulunda performans чыгымini düşüren fakat коопсуздук 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 үчүн algoritma, kendi мүмкүнlıksal модельine göre her karar adımında kısıtların en az %95 güжанаnle sтармакlandığı parametreleri баалуулукlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu güжанаn деңгээлi bir yazılım sertifikası же чыныгы турбина коопсуздук garantisi değildir; Гаусс процесси модельinin жана simülasyon маалыматlerinin doğruluğuna bтармакlıdır.

Гаусс процесси жана коопсуз топтом кантип изилдөөktadır?

Гаусс процесси (Gaussian Process, GP), башкаргыч parametreleri менен performans arasındaki bilinmeyen ilişkiyi мүмкүнlıksal bir жанаkil модельle yaklaşıklar. Her yeni parametre noktası үчүн hem beklenen performans орточоsı hem de модель belirsizliği tahmin edilir.

Yeni bir sorgu noktasındaki постериордук орточо изилдөөдө şu biçimde маалыматlmiştir:

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

Posterior вариация болсо:

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

Ortalama, parametrelerin beklenen kontrol performansını; вариация болсо модельin o bölgedeki bilgi eksikliğini temsil etmektedir. Algoritma, коопсуздук kısıtlarını yeterli мүмкүнlıkla sтармакlayan noktaları коопсуз топтом S_t үчүнe alır жана yalnızca bu küme үчүнde arama yapar.

Bir sonraki parametre noktası, коопсуз топтомdeki төмөнкү ишеним чегиnı 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, белгисиздик terimi болсо henüz yeterince denenmemiş коопсуз bölgeleri изилдөөyı колдойт.

Bтармакlam менен башкаргыч parametreleri кантип ilişkмененndirilmiştir?

Изилдөө, ADRC parametreleri менен шамал hızının etkмененrini ayırmak үчүн көбөйтмө өзөк kullanmıştır:

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

Parametre жана bтармакlam çekirdekleri үчүн квадраттык экспоненциалдык өзөк белгиленген. Özette Автоматтык релеванттуулукту аныктоо (Automatic Relevance Determination, ARD) çekirdeğinden söz edilmesine rтармакmen ыкма bölümünde ARD uzunluk ölçekleri же bunların сандык маанилерi ачыкça берилген эмес. Bu эмне үчүнle çekirdek uygulamasının tam өзүнчөntıları metinden yeniden üretмененmemektedir.

Optimizasyon чыгымi кайсы hedefleri dтоскоолдукemektedir?

Toplam чыгым, ротор ылдамдыгы takibi менен hatжана mekanizması hareketini бирге баалуулукlendirmektedir:

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

• J̃_speed, normalize edilmiş ротор ылдамдыгы издөө hatasıdır.
• J̃_pitch, жалпыlikle hatжана hızı L₂ normuyla ifade edмененn актуатор hareket чыгымidir.
• w₁ = 0,5 жана w₂ = 0,5 seçilmiştir.

Bu eşit салмак seçimi, ротор ылдамдыгы kararlılığı менен актуатор kullanımını aynı öнымde баалуулукlendirmektedir. Farklı bakım чыгымleri же şebeke gereksinimleri bulunan чыныгы bir турбинаde салмактарыn yeniden belirlenmesi gerekebilir.

SCBO кайсы arama жана коопсуздук sınırlarını kullanmıştır?

Optimizasyon uzayı изилдөөдө şu сүрөтde аныкталган:

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

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

\[ 3\omega_c \leq \omega_o \]

Gözlemcinin башкаргычden daha ылдам изилдөөsını sтармакlamak үчүн ω_o баалуулукinin en az üç kat büжүк olması koşulu кайтарымlmiştir. Муну менен бирге simülasyon bölümünde manuel ayarlanmış башкаргыч үчүн ω_c = 4,15 yazılmıştır. Bu баалуулук SCBO arama uzayındaki 4 rad/s üst sınırının üzerindedir. Manuel башкаргычnin эмне үчүн ар башка bir aralıkta tutulduğu түшүндүрүлгөн эмес.

Güжанаnlik kısıtları şunlardır:

• Anlık ротор ылдамдыгы, номиналдык ротор ылдамдыгыnın %140’ını aşmamalıdır. Tablo 1’deki 12,1 rpm anma hızına göre bu yaklaşık 16,94 rpm’dir.
• Hatжана açısı механикалык hareket sınırları үчүнde kalmalıdır; бирок açı sınırının сандык баалуулукi берилген эмес.
• Hatжана hızı 6°/s баалуулукini aşmamalıdır. Fiziksel sınır 8°/s катары belirtilmiş жана 2°/s коопсуздук payı bırakılmıştır.

Güжанаnli küme görseli эмнени көрсөтөт?

Şekil 13’te 15 m/s шамал hızı үчүн 1., 25. жана 50. iterasyonlardaki коопсуз parametre alanları gösterilmiştir. Mavi bölgeler коопсуз kabul edмененn, beyaz bölgeler болсо algoritmanın henüz коопсуз болгонуnu валидацияdığı alanlardır. Kırmızı nokta ilgili iterasyonda seçмененn parametre çiftini көрсөтөт.

Başlangıçta коопсуз alan küçük жана muhafazakârdır. Yeni noktalar denendikçe GP belirsizliği azalmakta жана коопсуз болгону баалуулукlendirмененn alan genиштетүүktedir. Görsel algoritmanın işleyişini ачыкlamaktadır; бирок чыныгы турбина üzerinde коопсуз keşif түзүмldığını далилдебейт.

Rüzgâr hızı arttıkça optimum bant genişlikleri кантип değişmiştir?

Şekil 14, hem байкоочу жыштык тилкесинин кеңдиги ω_o hem de башкаргыч жыштык тилкесинин кеңдиги ω_c маанилерinin шамал hızıyla arttığını көрсөтөт. Gözlemci жыштык тилкесинин кеңдиги daha ылдам жүкselmekte, yaklaşık 18 m/s üzerindeki bölgede her iki eğri de daha жай değişen bir түзүмya yaklaşmaktadır.

Изилдөөчүлөр bu plato davranışını, daha жогорку bant genişliklerinin artık kontrol performansı kazandırmak yerine hatжана hızı sınırını zorlamaya başlamasıyla ачыкlamaktadır. Grafik bu yorumu destekleyen bir eğilim сууnsa da ар башка чыгым салмактары же коопсуздук sınırları altında aynı parametre yolunun oluşacтармакı gösterilmemiştir.

Ani шамал darbesi экспериментinde ne gözlenmiştir?

12 m/s başlangıç koşulundaki Aşırı İşletme Rüzgâr Darbesi (Extreme Operating Gust, EOG) simülasyonunda LiDAR өлчөөü шамал değişimini ротор düzleminden önce algılamıştır. Şekilde алдынкы берилишli ADRC’nin калк бурчуnı temel ADRC’den daha erken değiştirdiği görülmektedir.

Erken hatжана hareketi ротор ылдамдыгыndaki tepeyi жана salınımı azaltmaktadır. Бирок bu сүрөт үчүн tepe маанилерi, yerleşme süresi же hata integrali таблицаlaştırılmamıştır. Bu эмне үчүнle görsel nitel натыйжа күчтүү olsa da сандык iyмененşme катышı изилдөөдөn kesin катары çıkarılamaz.

Basamak шамал экспериментinde SCBO-ADRC кантип davranmıştır?

Şekil 15’te шамал hızının 13 m/s’den 19 m/s’ye basamaklar hâlinde жүкseltildiği senaryo gösterilmiştir. Kazanç programlı PI башкаргычde her basamak sonrasında ротор ылдамдыгыnda daha uzun süren salınımlar görülmektedir. SCBO менен ayarlanmış ADRC болсо ротор ылдамдыгыnı anma çevresine daha ылдам yaklaştırmaktadır.

Hatжана açısı grafiğinde SCBO-ADRC’nin yeni шамал деңгээлine daha түздөн-түз yöneldiği, PI башкаргычde болсо өзгөчөlikle төмөн шамал basamaklarında tekrarlayan salınımlar oluştuğu görülmektedir. Муну менен бирге bu эксперимент үчүн hata kareleri toplamı, maksimum aşım же актуатор энергия керектөө берилген эмес.

Türbülanslı шамал экспериментinin koşulları nelerdir?

Türbülanslı шамал экспериментi OpenFAST’in InFlowWind модульüyle чыныгыleştirilmiştir. LiDAR өлчөө noktası ротор düzleminin 150 metre önüne yerleştirilmiş, орточо шамал hızı 16 m/s катары seçilmiştir.

Dört kontrol түзүмsı салыштырылган:

• Kazanç programlı PI
• İleri beslemeli пайда программаланган PI
• ADRC
• İleri beslemeli ADRC

Şekil 16’da шамал hızı, калк бурчу, ротор ылдамдыгы жана генератор кубаты zaman serмененri бирге gösterilmiştir. İleri beslemeli ADRC eğrisi, өзгөчөlikle ilk geçici rejimde ротор ылдамдыгы жана güç термелүүлөрдүnı daha dar bir bantta tutmaktadır.

Tablo 2’nin ham натыйжалары nelerdir?

Düşük стандарттык четтөө, ilgili өзгөрмөin zaman үчүнde anma баалуулукi çevresinde daha az dalgalandığını көрсөтөт. Tabloya göre алдынкы берилишli ADRC, ротор ылдамдыгы жана генератор кубаты açısından dört ыкма үчүнdeki en төмөн стандарттык четтөөyı üretmiştir. Hatжана açısı açısından en төмөн баалуулук 2,8423° менен алдынкы берилишli PI’dadır; алдынкы берилишli ADRC’nin баалуулукi 2,8572° менен yalnızca yaklaşık %0,52 daha жогоркуtir.

Tablo маанилерinden hesaplanan салыштырууlar

Bu катышlar изилдөөчүлөрın metindeki yüzdeleri değil, Tablo 2’deki маанилерden yeniden hesaplanan салыштырууlardır. Изилдөө metninde ADRC үчүн ротор ылдамдыгы жана güç azalması `%15 жана %25`, алдынкы берилишli ADRC үчүн болсо `%16 жана %23` катары ifade edilmiştir. Hangi салыштыруу tabanının kullanıldığı ачык olmadığından bu катышlar таблицаyla tam катары yeniden üretмененmemektedir.

Aktüatör ömrü чыныгыten uzatılmış mıdır?

Изилдөөnın чыгым fonksионu hatжана hızını sınırlandırmakta, S-ийри сызыгы ani hareketleri azaltmakta жана 6°/s hız sınırı uygulamaktadır. Bu önlemler механикалык kullanım yoğunluğunu azaltmayı hedeflemektedir.

Муну менен бирге изилдөө; rulman жүк спектрu, hasar eşбаалуулук жүк, Miner чарчоо toplamı, yтармакlama bozulması, актуатор энергия керектөө же yıl cinsinden hizmet ömrü hesabı сууnmamıştır. Bu эмне үчүнle “актуатор ömrünü uzatma” sonucu түздөн-түз ölçülmüş bir bulgu değil, daha düzenli жана sınırlı hatжана hareketinden türetмененn мүмкүн bir mühendislik beklentisidir.

Изилдөөnın күчтүү yönleri nelerdir?

• LiDAR алдын ала билүүсү, bozucu gözlemi жана коопсуз parametre optimizasyonu tek bir kontrol архитектурасыnde birleştirilmiştir.
• Rüzgâr hızı, башкаргыч parametrelerinin bтармакlam өзгөрмөi катары түздөн-түз колдонулган.
• Rotor aşırı hızı, калк бурчу жана hatжана hızı үчүн коопсуздук kısıtları аныкталган.
• SCBO başlangıcı үчүн коопсуз aralıkta 10 Latin гиперкубу örneği колдонулган.
• Ani шамал darbesi, баскычтуу шамал жана sürekli türbülans olmak üzere ар башка simülasyon senaryoları баалуулукlendirilmiştir.
• OpenFAST менен MATLAB/Simulink arasında S-Function tabanlı биргелешкен симуляция kurulmuştur.
• Sonuçlar yalnızca графикle değil, турбуленттүү koşul үчүн стандарттык четтөө таблицасууyla da сууnulmuştur.

Изилдөөnın temel чектөөлөрү nelerdir?

• Изилдөө hakem баалуулукlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir.
• Bütün валидацияlar simülasyonda түзүмlmıştır; физикалык турбина же аппараттык циклде эксперимент жок.
• Gerçek LiDAR sinyal kaybı, yтармакmur, sis, deniz spreyi, термелүү, өлчөө gürültüsü жана ışın тоскоолдукlenmesi модельlenmemiştir.
• Taylorдын тоңгон турбуленттүүлүгү varsayımındaki bozulmalar жана шамалın өлчөө düzleminden роторa taşınırken değişmesi өзүнчөntılı incelenmemiştir.
• Dalga, akıntı, сүзмө платформа hareketi, мунара түбү momenti жана канат түбү жүкleri raporlanmamıştır.
• Модель kule dönmesi, aktarma mili burulması жана жогорку dereceli түзүмsal modları ihmal etmektedir.
• Güжанаnli keşif yalnızca simülasyon модельinin sınırları үчүнde gösterilmiştir.
• Optimizasyonun hesaplama süresi жана чыныгы zamanlı gömülü система gereksinimleri берилген эмес.
• SCBO’nun ар башка başlangıç örnekleri же rastgele tohumlar altındaki tekrarlanabilirliği gösterilmemiştir.
• PI жана ADRC dışında модель алдын ала билүүlü kontrol, H∞ kontrol же diğer gelişmiş ыкмаларle салыштыруу түзүмlmamıştır.
• Tablo 2 менен metindeki yüzdesel iyмененştirme катышları tutarlı değildir.
• Şekil жана bölüm numaralarında yinelenme жана sıralama sorunları bulunmaktadır.
• Manuel ω_c баалуулукi, belirtмененn SCBO arama uzayının üst sınırını aşmaktadır.
• Makale NREL 5 MW модельini kullandığını belirtirken Tablo 1’de anma gücü 5,25 MW маалыматlmiştir.
• Finansman, кызыкчылыктар кагылышы, маалымат paylaşımı жана yazılım koduna erişim bilgмененri bu sürümde орун алган эмес.

Изилдөө neyi колдойт?

• Simülasyon ortamında LiDAR алдын ала билүүсүnün ADRC hatжана буйрукunu yaklaşan шамал değişiminden önce harekete geçirebildiğini колдойт.
• Rüzgâr hızına bтармакlı SCBO ayarının sabit parametreli ADRC’ye göre daha uyarlanabilir bir kontrol түзүмsı oluşturabмененceğini көрсөтөт.
• İleri beslemeli ADRC’nin 16 m/s орточо турбуленттүү koşulda ротор ылдамдыгы жана güç стандарттык четтөөlarını incelenen diğer ыкмаларden daha төмөн tuttuğunu көрсөтөт.
• Olasılıksal коопсуз топтом yaklaşımının belirlenen simülasyon kısıtları үчүнde parametre araması yapabildiğini көрсөтөт.

Изилдөө neyi далилдебейт?

• Gerçek bir ачык деңиз шамал турбинасыnde aynı kontrol başarımının elde edмененceğini далилдебейт.
• LiDAR маалыматsinin бардык аба жана deniz koşullarında güжанаnilir olacтармакını göstermemektedir.
• Hatжана rulmanının же актуаторün hizmet ömrünün belirli bir катышda uzadığını далилдебейт.
• Kanat, kule, aktarma системаi же сүзмө платформа жүкlerinin azaldığını түздөн-түз göstermemektedir.
• SCBO’nun sertifikalandırılmış bir турбина kontrol системанынde коопсуз болгонуnu далилдебейт.
• Önerмененn ыкмасыn бардык турбина güç sınıflarına жана platform tiplerine түздөн-түз aktarılabмененceğini göstermemektedir.

Изилдөөnın Yöntemi жана Bulguları

Изилдөө türü

Изилдөө, физикалык эксперимент içermeyen жогорку doğruluklu kontrol системаi модельleme жана биргелешкен симуляция изилдөөsıdır. OpenFAST турбина модельi MATLAB/Simulink үчүнdeki башкаргычlerle S-Function arayüzü üzerinden çalıştırılmıştır.

Kullanılan турбина модельinin parametreleri

LiDAR жана алдынкы берилиш ayarları

• Dört ışınlı, iki düzlemli tarama түзүмsı колдонулган.
• Yatay ışın açısı 15°, düşey açı 7,5° катары аныкталган.
• Rüzgâr doğrultuсуу өлчөөлөрi маалымат birleştirme жана Kalman filtreleme sürecinden geçirilmektedir.
• Türbülanslı экспериментde өлчөө noktası роторun 150 m önüne yerleştirilmiştir.
• İleri besleme hatжана eğrisi 0,1 m/s шамал hızı adımlarıyla oluşturulmuştur.
• Kontrol esas катары номиналдык шамал ылдамдыгыnın üzerindeki sabit güç bölgesinde uygulanmıştır.

Manuel ADRC parametreleri

• Gözlemci жыштык тилкесинин кеңдиги: ω_o = 14,63
• Denetleyici жыштык тилкесинин кеңдиги: ω_c = 4,15

Bu маанилерin mühendislik экспериментimine dayalı manuel ayarla belirlendiği белгиленген. Daha sonra SCBO, bant genişliklerini шамал hızına göre değiştiren bir program oluşturmuştur.

SCBO başlangıç жана коопсуздук ayarları

• Başlangıç GP модельi үчүн коопсуз parametre alanından 10 Latin гиперкубу örneği alınmıştır.
• Çekirdek hiperparametreleri maksimum log-маржиналдык болушу мүмкүнlikle ayarlanmıştır.
• Rotor hızı hatası жана hatжана hareketi салмактары eşit катары 0,5 seçilmiştir.
• Risk мүмкүнlığı δ = 0,05 катары belirlenmiştir.
• Rotor hızı коопсуздук sınırı anma hızının %140’ıdır.
• Hatжана hızı sınırı 6°/s, belirtмененn физикалык sınır 8°/s’dir.

Simülasyon senaryoları

Ana сандык bulgular

• İleri beslemeli ADRC ротор ылдамдыгы стандарттык четтөөsı: 0,2513 rpm.
• İleri beslemeli ADRC калк бурчу стандарттык четтөөsı: 2,8572°.
• İleri beslemeli ADRC генератор кубаты стандарттык четтөөsı: 0,0821 MW.
• Temel PI ротор ылдамдыгы стандарттык четтөөsı: 0,3229 rpm.
• Temel PI генератор кубаты стандарттык четтөөsı: 0,1214 MW.
• İleri beslemeli ADRC, temel PI’ye göre ротор ылдамдыгы стандарттык четтөөsını таблицаdan hesaplandığında yaklaşık %22,17 azaltmıştır.
• İleri beslemeli ADRC, temel PI’ye göre güç стандарттык четтөөsını yaklaşık %32,37 azaltmıştır.
• İleri beslemeli PI, калк бурчу стандарттык четтөөsında 2,8423° менен en төмөн баалуулукi жанаrmiştir.

İstatistiksel баалуулукlendirme

Изилдөөda стандарттык четтөөlar raporlanmış olmakla бирге bтармакımsız simülasyon tekrarları, güжанаn aralıkları, p маанилерi же rastgele шамал alanları arasındaki varyasyon берилген эмес. Bu эмне үчүнle стандарттык четтөө farkları tanımlayıcı performans ölçütleridir; istatistiksel anlamlılık sonucu катары баалуулукlendirilmemelidir.

Gerçek системаe geçiş үчүн gerekli валидацияlar

• Farklı türbülans тыгыздыкları жана çok sayıda rastgele TurbSim tohumu менен Monte Carlo simülasyonları
• LiDAR өлчөө gürültüsü, маалымат kaybı жана görüş bozulmasının модельlenmesi
• Dalga, akıntı жана сүзмө платформа hareketlerinin ortak модельe eklenmesi
• Kanat kökü, мунара түбү жана aktarma системаi жүкlerinin баалуулукlendirilmesi
• Denetleyicinin чыныгы zamanlı hesaplama süresi жана иштетүүci жүкünün ölçülmesi
• Donanım-döngüde hatжана актуаторü жана турбина kontrol ünitesi тестleri
• Açık deniz тест талааsında чыныгы LiDAR жана турбина маалыматsiyle валидация
• Yorulma hasarı жана актуатор ömrünün nicel катары hesaplanması
• SCBO коопсуздук сертификацияu жана arıza durumlarına karşı emniyetli geri dönüş mantığı

Kaynak жана Yöntem Notu

Изилдөөnın özgün adı: LiDAR Feedforward-based Pitch Actiжана 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 изилдөөдөki özgün sırayı korumaktadır.

Eş katkı bilgisi: Bu sürümde eş birinci автор же eş katkı beyanı орун алган эмес.

Sorumlu автор: Bu sürümde sorumlu автор işareti же мененtişim e-postası берилген эмес.

Kurumlar:

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

DOI:10.2139/ssrn.7202168

Resmî platform: SSRN.

Resmî изилдөө байланышsı:SSRN изилдөө sayfası

Yayın yılı: 2026.

Dergi: Bu sürüm үчүн hakemli bir dergi же dergi kabulü bilgisi жок.

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

Kaynak türü: Açık deniz шамал турбинасы kontrolüne yönelik сандык модельleme жана OpenFAST-MATLAB/Simulink биргелешкен симуляция изилдөөsı niteliğinde preprint.

Hakemlik durumu: Бул изилдөө hakem баалуулукlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir; натыйжалары bu чектөө dikkate alınarak okunmalıdır.

Finansman: Finansman bilgisi bu sürümde орун алган эмес.

Çıkar çatışması: Çıkar çatışması beyanı bu sürümde орун алган эмес.

Veri жана кодго жетүү: Simülasyon маалыматleri, MATLAB/Simulink kodu, OpenFAST giriş dosyaları жана SCBO uygulama kodu үчүн erişim байланышsı берилген эмес.

Bu Türkçe ачыкlama, жүкlenen 25 sayfalık изилдөөнүн metni, matematiksel denklemleri, kontrol blokları, algoritma sözde kodu, коопсуз топтом графикleri, шамал senaryoları жана сандык натыйжа таблицаları incelenerek hazırlanmıştır. Bilimsel içeriğe изилдөө dışından yeni bulgu eklenmemiştir. Dış булак kontrolü yalnızca SSRN kaydı, DOI жана жарыялоо платформасы gibi bibliyoграфик идентификация bilgмененrinin doğrulanması үчүн колдонулган.

Изилдөөnın en маанилүү sınırı, натыйжаларыn физикалык ачык деңиз турбинанынde değil OpenFAST-Simulink ortamında elde edilmiş olmasıdır. LiDAR өлчөө hataları, deniz koşulları, donanım gecikmeleri, түзүмsal жүкler, чыныгы актуатор чарчооsı жана kontrol системаi сертификацияu экспериментsel катары баалуулукlendirilmemiştir. Мындан тышкары таблица менен metindeki yüzdesel натыйжалар, bazı сүрөт жана bölüm numaraları, manuel жыштык тилкесинин кеңдиги менен SCBO arama sınırı жана турбина anma gücü ifadeleri arasında tutarsızlıklar bulunmaktadır.