This paper describes a recurrent neural network (RNN) for the fault classification of a blade pitch system of a spar-type floating wind turbine. An artificial neural network (ANN) can effectively recognize multiple faults of a system and build a training model with training data for decision-making. The ANN comprises an encoder and a decoder. The encoder uses a gated recurrent unit, which is a recurrent neural network, for dimensionality reduction of the input data. The decoder uses a multilayer perceptron (MLP) for diagnosis decision-making. To create data, we use a wind turbine simulator that enables fully coupled nonlinear time-domain numerical simulations of offshore wind turbines considering six fault types including biases and fixed outputs in pitch sensors and excessive friction, slit lock, incorrect voltage, and short circuits in actuators. The input data are time-series data collected by two sensors and two control inputs under the condition that of one fault of the six types occurs. A gated recurrent unit (GRU) that is one of the RNNs classifies the suggested faults of the blade pitch system. The performance of fault classification based on the gate recurrent unit is evaluated by a test procedure, and the results indicate that the proposed scheme works effectively. The proposed ANN shows a 1.4% improvement in its performance compared to an MLP-based approach.
In this paper, a novel control algorithm to minimize the power loss of the induction generator for wind power generation system is presented. The proposed method is based on the flux level reduction, where the flux level is computed from the machine model for the optimum d-axis current of the generator. For the vector-controlled induction generator, the d-axis current controls the excitation level in order to minimize the generator loss while the q-axis current controls the generator torque, by which the speed of the induction generator is controlled according to the variation of the wind speed in order to produce the maximum output power. Wind turbine simulator has been implemented in laboratory to validate the theoretical development. The experimental results show that the loss minimization process is more effective at low wind speed and that the percent of power loss saving can approach to 25%. Experimental results are shown to verify the validity of the proposed scheme.
In this paper, a fault diagnosis method based on fuzzy logic for the three-parallel power converter in a wind turbine system is presented. The method can not only detect both open and short faults but can also identify faulty switching devices without additional voltage sensors or an analysis modeling of the system. The location of a faulty switch can be indicated by six-patterns of a stator current vector and the fault switching device detection is achieved by analyzing the current vector. A fault tolerant algorithm is also presented to maintain proper performance under faulty conditions. The reliability of the proposed fault detection technique has been proven by simulations and experiments with a 10kW simulator.
If a wind speed decreases during inertial control of a wind turbine generator (WTG), the rotor speed might decrease below the minimum operating limit, which is called over-deceleration (OD). When OD occurs, inertial control should be disabled and then the output power of a WTG significantly decreases. This significant power reduction causes a subsequent frequency drop. This paper proposes the stepwise inertial control to prevent OD when a wind speed decreases during inertial control. To do this, the proposed scheme changes the additional power output based on the rotor speed. The performance of the proposed scheme is investigated using an EMTP-RV simulator. The results show that the proposed inertial control scheme prevent OD even when the wind speed decreases during inertial control.
In a wind farm, a large number of small wind turbine generators (WTGs) operate whilst a small number of a large generator do in a conventional power plant. To maintain high quality and reliability of electrical energy, a wind farm should have equal performance to a thermal power plant in the transient state as well as in the steady state. The wind farm shows similar performance to the conventional power plant in the steady state due to the advanced control technologies. However, it shows quite different characteristics during fault conditions in a grid, which gives significant effects on the operation of a wind farm and the power system stability. This paper presents an analysis of response of a wind farm during grid fault conditions. During fault conditions, each WTG might produce different frequency components in the voltage. The different frequency components result in the non-fundamental frequencies in the voltage and the current of a wind farm, which is called by "beats". This phenomenon requires considerable changes of control technologies of a WTG to improve the characteristics in the transient state such as a fault ride-through requirement of a wind farm. Moreover, it may cause difficulties in protection relays of a wind farm. This paper analyzes the response of a wind farm for various fault conditions using a PSCAD/EMTDC simulator.
About supply and demand to see that you need to match, the limitations of wind power capacity is low demand and the commitment of the general generator will exist between the minimum generation. if the turbine's output can be controlled, The limitation of wind power capacity will be adopted based on instant power generation. Namely, The minimum limits of wind power generation based load operation by calculating the amount that is higher than if the output should be restricted to highest operation. in this paper, we committed to the demand for low enough that the combination of the general generator of wind power capacity to accommodate the operation of determining whether the limit is intended to. For this, power system analysis program PSS/E was used, Jeju system by implementing the model simulations were performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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