Aplicação do perceptron de múltiplas camadas no controle direto de potência do gerador de indução duplamente alimentado

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marchi, Rodrigo Andreoli de
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1615289
Resumo: Orientadores: Edson Bim, Fernando José Von Zuben
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spelling Aplicação do perceptron de múltiplas camadas no controle direto de potência do gerador de indução duplamente alimentadoApplication of the multilayer perceptron on the direct power control of the DFIGGeradoresRedes neurais (Computação)PerceptronsGeneratorsArtificial neural networksPerceptronOrientadores: Edson Bim, Fernando José Von ZubenDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Neste trabalho é apresentada a estratégia de Controle Direto de Potência para o Gerador de Indução Duplamente Alimentado utilizando um controlador Perceptron de Múltiplas Camadas. O controlador tem a função de gerar os sinais das componentes de eixo direto e quadratura da tensão do rotor, sem a necessidade de controladores de corrente. A estratégia de controle apresentada permite operar o conversor de potência, conectado aos terminais do rotor, com frequência de chaveamento constante. A rede neural foi treinada off-line, a partir de um algoritmo de otimização de segunda ordem baseado no gradiente conjugado estendido, utilizando um conjunto de amostras obtido por meio da simulação digital de uma máquina de rotor bobinado de potência igual a 2 MW. Resultados de simulação digital com os dados dessa máquina, operando no modo gerador e com dupla alimentação, são apresentados para vários valores de potência ativa e reativa, e para velocidades fixas e variáveis, compreendidas na faixa de -15% a +15% da velocidade síncrona. Com o controlador implementado por uma rede neural artificial e treinada para uma máquina de 2 MW, testes de simulação digital e experimentais para uma máquina de 2,2 kW, operando na velocidade subsíncrona, são apresentados para validar a propostaAbstract: This work presents a direct power control strategy for the doubly fed induction generator using a controller artificial neural networks, more specifically a multilayer perceptron. The controller has the role of generating the direct and quadrature-axis component signals of the rotor voltage, without the need of current controllers. The proposed control strategy allows to operate the converter, connected to the rotor terminals, with a fixed switching frequency. The multilayer perceptron was subject to an off-line training procedure using a second order algorithm based on an extend version of the conjugate gradient algorithm, using a set of samples produced by a 2 MW machine's digital simulation. Results of digital simulation for this machine are presented for several values of active and reactive power, with the generator operating on fixed and variable speed, in the range of -15% and +15% of the synchronous speed, considering the parameters of 2 MW machine. With the artificial neural network controller designed for this machine, digital simulation tests and experimental tests for a 2,2 kW machine, operating in a sub-synchronous speed, arc presented to validate the proposalMestradoEnergia ElétricaMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Bim, Edson, 1952-Von Zuben, Fernando José, 1968-Silva, Ivan Nunes daPissolato Filho, JoséUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMarchi, Rodrigo Andreoli de2011info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf90 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1615289MARCHI, Rodrigo Andreoli de. Aplicação do perceptron de múltiplas camadas no controle direto de potência do gerador de indução duplamente alimentado. 2011. 90 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1615289. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/794509porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T06:15:31Zoai::794509Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T06:15:31Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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