On the estimation of the absolute wind vector in AWE systems

This thesis presents novel methods for wind vector estimation for Airborne Wind Energy (AWE) systems, a technology that employs tethered aircraft to harvest high-altitude clean wind energy. Indeed, an accurate measurement of the wind vector is crucial for optimal control techniques devolved to the maximization of power harvesting. Two different approaches are developed and evaluated. The first one exploits a solver of nonlinear equations, which minimizes the difference between measured and estimated kite dynamics. The second one instead employs an optimization problem, where a gradient- based method is used to minimize its quadratic cost function. The performances of the two methods are evaluated using simulated data. The former is assessed against noisy measurements, while the latter is tested through uncertainty of the aerodynamic coefficients. After conducting a thorough analysis, it is found that the optimization approach is more robust and accurate than the nonlinear solver approach, and possible future developments are suggested to improve the wind estimation techniques.

Questa tesi presenta nuovi metodi per la stima del vettore vento per i sistemi Airborne Wind Energy, una tecnologia che impiega velivoli vincolati al terreno per generare energia eolica pulita ad alta quota. Una accurata misurazione del vettore vento è cruciale per l’impiego che ne viene fatto nelle tecniche di controllo ottimale utilizzate nella massimiz- zazione della produzione di energia. Sono stati sviluppati e valutati due differenti approcci. Il primo sfrutta un risolutore di equazioni non lineari, che minimizza la differenza tra la dinamica del kite misurata e quella stimata. Il secondo invece impiega un problema di ottimizzazione, in cui viene utilizzato un metodo basato sul gradiente per minimizzare la funzione di costo quadratica. Le prestazioni dei due metodi sono valutate utilizzando dati simulati. Il primo viene verificato in presenza di misure con rumore, mentre il secondo viene esaminato tramite l’incertezza dei coefficienti aerodinamici. Dopo aver condotto un’analisi approfondita, è emerso che l’approccio di ottimizzazione è più robusto e accurato rispetto all’approccio con il risolutore non lineare e vengono suggeriti possibili sviluppi futuri per migliorare le tecniche di stima del vento.