Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik
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Identification and optimization of an airborne wind energy system
Airborne Wind Energy (AWE) refers to systems capable of harvesting energy from the wind by flying crosswind patterns with tethered airfoils. This thesis focuses on a specific technology called pumping mode AWE. We consider as a case study the real plant developed by the Dutch company Ampyx Power B.V., where the airborne component is a high lift rigid wing autonomous aircraft designed for an extremely challenging operational environment. The techniques developed within this manuscript rely on mathematical models described in state-space representation. As a consequence, the first part of the manuscript introduces a suitable mathematical representation of the case study for identification and optimization purposes. Normally, the system identification procedure of aircraft deployed for AWE is ultimately addressed via an intensive flight test campaign in order to gain additional insight about the aerodynamic properties. For that purpose, we provide a comprehensive guideline on how to reliably identify the aerodynamic models via flight tests. More precisely, we focus on the flight test operations procedure, signal input design and parameter estimation algorithm. Additionally, we show how to optimize system identification flight tests by solving a time domain model-based optimum experimental design problem. In an AWE system, the airfoil is required to fly in cyclic patterns to maximize net power produced per cycle. Due to the numerous variables that need to be taken into account simultaneously, the computation of efficient and feasible flight trajectories is not trivial. We show how to systematically obtain such flight trajectories via an optimal control approach. Several scenarios are analyzed in terms of control strategy, average power output, and trajectory topology. Finally, we show how many tasks relative to the scaling up of such systems can be significantly facilitated by means of the optimization algorithm developed within this work. ; In dieser Doktorarbeit werden Flugwindkraftwerke zur Nutzung von Höhenwindenergie untersucht. Als Flugwindkraftwerke werden Systeme bezeichnet, welche aus einem seilgebundenen Flügel bestehen und Höhenwindenergie ernten, indem sie auf Flugbahnen quer zum Wind geflogen werden. Als Fallstudie ziehen wir eine existierende Anlage heran, die von der niederländischen Firma Ampyx Power B.V. entwickelt wird. Deren fliegende Komponente ist ein autonom fliegendes Flugzeug mit starren Flügeln und hohem Auftrieb, welches für anspruchsvolle Betriebsumgebungen gefertigt wurde. Zur Modellierung der Flugwindkraftwerkes werden in dieser Doktorarbeit mathematische Zustandsraummodelle eingeführt, welche sich zur Systemidentifikation und zur Optimierung der Flughbahnen dieser Systeme eignen. Für die Systemidentifikation von Flugwindkraftwerken wird üblicherweise eine Reihe von Flugtests benötigt, um Informationen über die aerodynamischen Eigenschaften des Flügels zu erhalten. Zu diesem Zweck beschreiben wir eine umfassende Methode, wie aerodynamische Modelle mit Flugtests zuverlässig identifiziert werden können. Insbesondere konzentrieren wir uns auf den Ablauf der Flugtests, den Entwurf von Eingangssignalen und den Algorithmus zur Bestimmung von Parametern. Darüber hinaus zeigen wir, wie Flugtests zur Systemidentifikation durch Lösung eines modellbasierten Optimierungsproblems entworfen werden können. In einem Flugwindkraftwerk muss der Flügel zyklische Bahnen fliegen, um die Energieproduktion pro Zyklus zu maximieren. Da eine Vielzahl von Parametern gleichzeitig betrachtet werden müssen, ist die Berechnung von effizienten und umsetzbaren Flugbahnen nicht trivial. Wir zeigen daher, wie derartige Flugbahnen über den Ansatz eines optimalen steuerung systematisch erzeugt werden können. Mehrere Szenarien hinsichtlich Regelungs-Ansätzen, durchschnittlicher Leistungsabgabe und Topologie der Flugbahn werden untersucht. Schließlich zeigen wir, dass viele Aufgaben, die mit der Skalierung solcher Systeme verbunden sind, durch die in dieser Arbeit entwickelten optimierungsmethoden vereinfacht werden können.
Identification and optimization of an airborne wind energy system
Airborne Wind Energy (AWE) refers to systems capable of harvesting energy from the wind by flying crosswind patterns with tethered airfoils. This thesis focuses on a specific technology called pumping mode AWE. We consider as a case study the real plant developed by the Dutch company Ampyx Power B.V., where the airborne component is a high lift rigid wing autonomous aircraft designed for an extremely challenging operational environment. The techniques developed within this manuscript rely on mathematical models described in state-space representation. As a consequence, the first part of the manuscript introduces a suitable mathematical representation of the case study for identification and optimization purposes. Normally, the system identification procedure of aircraft deployed for AWE is ultimately addressed via an intensive flight test campaign in order to gain additional insight about the aerodynamic properties. For that purpose, we provide a comprehensive guideline on how to reliably identify the aerodynamic models via flight tests. More precisely, we focus on the flight test operations procedure, signal input design and parameter estimation algorithm. Additionally, we show how to optimize system identification flight tests by solving a time domain model-based optimum experimental design problem. In an AWE system, the airfoil is required to fly in cyclic patterns to maximize net power produced per cycle. Due to the numerous variables that need to be taken into account simultaneously, the computation of efficient and feasible flight trajectories is not trivial. We show how to systematically obtain such flight trajectories via an optimal control approach. Several scenarios are analyzed in terms of control strategy, average power output, and trajectory topology. Finally, we show how many tasks relative to the scaling up of such systems can be significantly facilitated by means of the optimization algorithm developed within this work. ; In dieser Doktorarbeit werden Flugwindkraftwerke zur Nutzung von Höhenwindenergie untersucht. Als Flugwindkraftwerke werden Systeme bezeichnet, welche aus einem seilgebundenen Flügel bestehen und Höhenwindenergie ernten, indem sie auf Flugbahnen quer zum Wind geflogen werden. Als Fallstudie ziehen wir eine existierende Anlage heran, die von der niederländischen Firma Ampyx Power B.V. entwickelt wird. Deren fliegende Komponente ist ein autonom fliegendes Flugzeug mit starren Flügeln und hohem Auftrieb, welches für anspruchsvolle Betriebsumgebungen gefertigt wurde. Zur Modellierung der Flugwindkraftwerkes werden in dieser Doktorarbeit mathematische Zustandsraummodelle eingeführt, welche sich zur Systemidentifikation und zur Optimierung der Flughbahnen dieser Systeme eignen. Für die Systemidentifikation von Flugwindkraftwerken wird üblicherweise eine Reihe von Flugtests benötigt, um Informationen über die aerodynamischen Eigenschaften des Flügels zu erhalten. Zu diesem Zweck beschreiben wir eine umfassende Methode, wie aerodynamische Modelle mit Flugtests zuverlässig identifiziert werden können. Insbesondere konzentrieren wir uns auf den Ablauf der Flugtests, den Entwurf von Eingangssignalen und den Algorithmus zur Bestimmung von Parametern. Darüber hinaus zeigen wir, wie Flugtests zur Systemidentifikation durch Lösung eines modellbasierten Optimierungsproblems entworfen werden können. In einem Flugwindkraftwerk muss der Flügel zyklische Bahnen fliegen, um die Energieproduktion pro Zyklus zu maximieren. Da eine Vielzahl von Parametern gleichzeitig betrachtet werden müssen, ist die Berechnung von effizienten und umsetzbaren Flugbahnen nicht trivial. Wir zeigen daher, wie derartige Flugbahnen über den Ansatz eines optimalen steuerung systematisch erzeugt werden können. Mehrere Szenarien hinsichtlich Regelungs-Ansätzen, durchschnittlicher Leistungsabgabe und Topologie der Flugbahn werden untersucht. Schließlich zeigen wir, dass viele Aufgaben, die mit der Skalierung solcher Systeme verbunden sind, durch die in dieser Arbeit entwickelten optimierungsmethoden vereinfacht werden können.
Identification and optimization of an airborne wind energy system
Licitra, Giovanni (Autor:in)
01.01.2018
Hochschulschrift
Elektronische Ressource
Englisch
DDC:
690
Combined Airborne Wind and Photovoltaic Energy System for Martian Habitats
| DOAJ | 2021
Combined Airborne Wind and Photovoltaic Energy System for Martian Habitats
| BASE | 2021
Combined Airborne Wind and Photovoltaic Energy System for Martian Habitats
| DOAJ | 2021