Aplicação de PSO na estimação on-line de parâmetros de um gerador eólico
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
Texto Completo: | http://app.uff.br/riuff/handle/1/28140 |
Resumo: | A geração de energia eólica expande-se continuamente no Brasil, tendo uma contribuição não desprezível na produção brasileira de energia elétrica. Consequentemente, seu impacto nos sistemas de energia elétrica tem se tornado cada vez maior, o que enseja sua representação cada vez mais detalhada nos estudos elétricos, especialmente aqueles relacionados à dinâmica e controle de sistemas de potência. A tecnologia de geração eólica difere consideravelmente da geração convencional (termoelétrica e hidroelétrica). Tanto no que tange aos dispositivos de conversão eletromecânica de energia empregados (em sua maioria máquinas elétricas de indução), como em relação à interface com a rede elétrica, por meio de conversores de eletrônica de potência. As técnicas de estimação de parâmetros presentes na literatura realizam a determinação dos parâmetros das máquinas elétricas síncronas, na maioria das vezes fora do tempo real, isto é, com a máquina desconectada do sistema elétrico, o que impede a contínua observação dos parâmetros dessas máquinas para condições reais de operação. Este trabalho tem como objetivo a aplicação de métodos computacionais para a estimação em tempo real dos parâmetros de um gerador eólico de indução duplamente alimentado utilizando o algoritmo de otimização por enxame de partículas (Particle Swarm Optimization – PSO) como recurso para calibrar os parâmetros elétricos do gerador, tendo como base observações (medições) em tempo real de grandezas elétricas da máquina como tensão, corrente, potência entre outras. A metodologia foi aplicada a um parque eólico fictício modelado e simulado no domínio do tempo no MATLAB Simulink. |
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Aplicação de PSO na estimação on-line de parâmetros de um gerador eólicoMáquina de InduçãoGerador de Indução Duplamente AlimentadoEstimação de ParâmetrosOtimização por Enxame de PartículasGeração eólicaEnergia eólicaMATLAB (Programa de computador)Gerador de induçãoInduction MachineDoubly fed induction generatorParameter EstimationParticle Swarm OptimizationWind GenerationA geração de energia eólica expande-se continuamente no Brasil, tendo uma contribuição não desprezível na produção brasileira de energia elétrica. Consequentemente, seu impacto nos sistemas de energia elétrica tem se tornado cada vez maior, o que enseja sua representação cada vez mais detalhada nos estudos elétricos, especialmente aqueles relacionados à dinâmica e controle de sistemas de potência. A tecnologia de geração eólica difere consideravelmente da geração convencional (termoelétrica e hidroelétrica). Tanto no que tange aos dispositivos de conversão eletromecânica de energia empregados (em sua maioria máquinas elétricas de indução), como em relação à interface com a rede elétrica, por meio de conversores de eletrônica de potência. As técnicas de estimação de parâmetros presentes na literatura realizam a determinação dos parâmetros das máquinas elétricas síncronas, na maioria das vezes fora do tempo real, isto é, com a máquina desconectada do sistema elétrico, o que impede a contínua observação dos parâmetros dessas máquinas para condições reais de operação. Este trabalho tem como objetivo a aplicação de métodos computacionais para a estimação em tempo real dos parâmetros de um gerador eólico de indução duplamente alimentado utilizando o algoritmo de otimização por enxame de partículas (Particle Swarm Optimization – PSO) como recurso para calibrar os parâmetros elétricos do gerador, tendo como base observações (medições) em tempo real de grandezas elétricas da máquina como tensão, corrente, potência entre outras. A metodologia foi aplicada a um parque eólico fictício modelado e simulado no domínio do tempo no MATLAB Simulink.The generation of wind energy is expanding continuously in Brazil, making a nonnegligible contribution to the Brazilian production of electricity. Consequently, its impact on electrical energy systems has become increasingly greater, which leads to its increasingly detailed representation in electrical studies, especially those related to the dynamics and control of power systems. Wind generation technology differs considerably from conventional generation (thermoelectric and hydroelectric) in terms of the electromechanical energy conversion devices employed (mostly induction electric machines), and the interface with the electrical grid, through electronic converters. Of power. The parameter calibration techniques present in the literature highlight the experience of the parameters of synchronous electrical machines, generally outside real-time, that is, with the machine disconnected from the electrical system, which prevents the continuous observation of the parameters of these machines for real conditions of operation. This work aims to apply computational methods for the real-time security of the parameters of a dual-fed induction wind generator using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm as a resource to calibrate the electrical parameters of the generator, based on observations (measurements) in real-time electrical quantities of the machine such as voltage, current, power, among others. The methodology was applied to a fictitious wind farm modeled and simulated in the time domain in MATLAB Simulink.69 f.Augusto, Andre AbelZanghi, RainerAlves Junior, José Eduardo da RochaCorrêa, Henrique da Cunha2023-03-09T14:36:27Z2023-03-09T14:36:27Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfCORRÊA, Henrique da Cunha. Aplicação de PSO na estimação on-line de parâmetros de um gerador eólico. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2023http://app.uff.br/riuff/handle/1/28140CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2023-03-09T14:36:31Zoai:app.uff.br:1/28140Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202023-03-09T14:36:31Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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A geração de energia eólica expande-se continuamente no Brasil, tendo uma contribuição não desprezível na produção brasileira de energia elétrica. Consequentemente, seu impacto nos sistemas de energia elétrica tem se tornado cada vez maior, o que enseja sua representação cada vez mais detalhada nos estudos elétricos, especialmente aqueles relacionados à dinâmica e controle de sistemas de potência. A tecnologia de geração eólica difere consideravelmente da geração convencional (termoelétrica e hidroelétrica). Tanto no que tange aos dispositivos de conversão eletromecânica de energia empregados (em sua maioria máquinas elétricas de indução), como em relação à interface com a rede elétrica, por meio de conversores de eletrônica de potência. As técnicas de estimação de parâmetros presentes na literatura realizam a determinação dos parâmetros das máquinas elétricas síncronas, na maioria das vezes fora do tempo real, isto é, com a máquina desconectada do sistema elétrico, o que impede a contínua observação dos parâmetros dessas máquinas para condições reais de operação. Este trabalho tem como objetivo a aplicação de métodos computacionais para a estimação em tempo real dos parâmetros de um gerador eólico de indução duplamente alimentado utilizando o algoritmo de otimização por enxame de partículas (Particle Swarm Optimization – PSO) como recurso para calibrar os parâmetros elétricos do gerador, tendo como base observações (medições) em tempo real de grandezas elétricas da máquina como tensão, corrente, potência entre outras. A metodologia foi aplicada a um parque eólico fictício modelado e simulado no domínio do tempo no MATLAB Simulink. |
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