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요 제어값에 대응되는 요 운동을 수행하면서 풍향 데이터를 획득하는 단계;ARIMA(Autoregressive integrated moving average)-KF(Kalman filtering) 예측 모델을 구비하고, 상기 ARIMA-KF 예측 모델을 통해 상기 풍향 데이터에 대응되는 풍향 예측값을 산출하는 단계; 및 상기 풍향 예측값에 대응되는 상기 요 제어값을 산출하는 단계;를 포함하며, 상기 풍향 예측값을 산출하는 단계는 상기 풍향 데이터를 n(n은 자연수)개의 시간 간격으로 평균화하여 n개 시계열 데이터를 획득하는 단계;상기 n개 시계열 데이터를 기반으로 ARIMA 모델을 정의하는 단계;상기 ARIMA 모델을 기반으로 KF 모델에 대한 시스템 모델링을 수행한 후, 상기 시스템 모델링 결과를 기반으로 상기 KF 모델의 관측 업데이트 모델과 시간 업데이트 모델을 결정하는 단계; 및 상기 KF 모델의 관측 업데이트 모델과 시간 업데이트 모델을 통해 상기 n개 시계열 데이터에 대응되는 n개의 풍향 예측값을 획득 및 출력하도록 하는 단계를 포함하는 풍력 터빈의 요 제어 방법
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제1항에 있어서, 상기 ARIMA 모델을 정의하는 단계는 상기 n개 시계열 데이터가 정상 시계열이 될 때까지 차분한 후, ACF 및 PACF 챠트를 작성하고, 상기 ACF 및 PACF 챠트를 기반으로 AR 모형의 p차수와 MA의 q차수를 결정하고, 상기 차분의 차수를 확인하여, ARIMA(p,d,q)를 결정하는 단계; 최소 제곱 추정 알고리즘을 통해 상기 ARIMA(p,d,q)의 모델 파라메타를 획득하는 단계; 및 잔차 확인을 통해, 상기 ARIMA 모델을 정의하는 단계의 반복 수행 여부를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈의 요 제어 방법
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제2항에 있어서, 상기 KF 모델의 관측 업데이트 모델과 시간 업데이트 모델을 결정하는 단계는 상기 ARIMA(p,d,q)의 모델 파라메타를 기반으로 상기 KF 모델의 상태 방정식 및 관측 방정식을 정의하는 단계;상기 KF 모델의 상태 방정식 및 관측 방정식을 기반으로 필터 방정식, 칼만 게인, 추정 오차 공분산 행렬을 결정하여, 상기 KF 모델의 관측 업데이트 모델을 결정하는 단계; 및 상기 KF 모델의 관측 업데이트 모델을 기반으로 상기 KF 모델의 갱신 방정식을 결정하여, 상기 KF 모델의 시간 업데이트 모델을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈의 요 제어 방법
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제3항에 있어서, 상기 KF 모델의 상태 방정식 및 관측 방정식을 정의하는 단계는상기 ARIMA(p,d,q)의 모델 파라메타가 “yt = P1yt-1 + P2yt-2 + et인 경우, 상기 KF 모델의 상태 방정식을 ”xt = P1xt-1 + P2yt-2 + et“로 정의하고, ”xi(t) = xt-i(i는 래그 총 개수)이라고 가정하여, 상기 KF 모델의 관측 방정식을 도출하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈의 요 제어 방법
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ARIMA(Autoregressive integrated moving average)-KF(Kalman filtering) 예측 모델을 구비하며, 요 제어값에 대응되는 요 운동을 수행하면서 풍향 데이터를 획득한 후 상기 ARIMA-KF 예측 모델을 통해 상기 풍향 데이터에 대응되는 풍향 예측값을 산출하고, 상기 풍향 예측값에 대응되는 상기 요 제어값을 산출하는 풍력 터빈에 구비되는 풍향 예측 장치에 있어서, 상기 풍향 예측 장치는 상기 풍향 데이터를 n(n은 자연수)개의 시간 간격으로 평균화하여 n개 시계열 데이터를 획득하는 풍향 시계열 데이터 획득부;상기 n개 시계열 데이터를 기반으로 ARIMA 모델을 정의하고, 상기 ARIMA 모델을 기반으로 KF 모델에 대한 시스템 모델링을 수행한 후, 상기 시스템 모델링 결과를 기반으로 상기 KF 모델의 관측 업데이트 모델과 시간 업데이트 모델을 결정하여 ARIMA-KF 예측 모델을 구축하는 ARIMA-KF 예측 모델 구축부; 및 상기 ARIMA-KF 예측 모델의 관측 업데이트 모델과 시간 업데이트 모델을 통해 상기 n개 시계열 데이터에 대응되는 n개의 풍향 예측값을 획득 및 출력하는 풍향 예측부를 포함하는 풍향 예측 장치
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