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Original title:
Model Predictive Control of Fatigue 
Translated title:
Modellprädiktive Regelung von Materialermüdung 
Year:
2022 
Document type:
Dissertation 
Institution:
TUM School of Engineering and Design 
Advisor:
Bottasso, Carlo L. (Prof. Dr.) 
Referee:
Bottasso, Carlo L. (Prof. Dr.); Johnson, Kathryn (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
ERG Energietechnik, Energiewirtschaft; MAS Maschinenbau; MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation 
Keywords:
Model Predictive Control, Fatigue, Fatigue estimation, Wind energy, Wind turbine control, Battery systems, Cyclic aging 
Translated keywords:
Modellprädiktive Regelung, Materialermüdung, Ermüdungsschätzung, Windenergie, Windturbinenregelung, Batteriesysteme, Zyklische Alterung 
TUM classification:
MTA 300; ERG 730 
Abstract:
This dissertation presents methods to improve the awareness and control of fatigue. These methods comprise a novel algorithm for continuous fatigue estimation, and four novel formulations for Model Predictive Control of fatigue. In realistic simulation setups, the novel Model Predictive Controllers significantly improve the economic performance of a wind turbine, a battery energy storage system, and a hybrid energy system combining both. 
Translated abstract:
In dieser Dissertation werden Methoden zur verbesserten Kenntnis und Regelung von Materialermüdung vorgestellt. Diese Methoden beinhalten einen neuen Algorithmus zur kontinuierlichen Ermüdungsschätzung und vier neuartige Formulierungen für die Modellprädiktive Regelung von Materialermüdung. In realitätsnahen Simulationsanordnungen verbessern die neuartigen Modellprädiktiven Regler signifikant die ökonomische Leistungsfähigkeit einer Windturbine, eines Batteriespeichers, und eines hybriden Energi...    »
 
Oral examination:
06.04.2022 
File size:
23332815 bytes 
Pages:
232 
Last change:
30.05.2022