Estratégia de rastreamento de máxima potência (MPPT) sem uso de sensores mecânicos para aerogeradores de pequeno porte

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Micael Marcio
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
Texto Completo: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/3690
Resumo: A escassez de recursos naturais e o aquecimento global tem demandado o uso de fontes renováveis de energia, cenário este, que tem incentivado a geração de energia eólica em escala nacional e mundial. Com relação a geração em pequena escala, muitos dos sistemas não possuem mecanismos para manter pequenos aerogeradores em seu ponto ótimo, visto a natureza estocástica do vento que são submetidos. Neste contexto, são apresentadas duas estratégias de rastreamento do ponto de máxima potência (maximum power point tracking - MPPT) empregadas em aerogeradores de baixa potência. São abordadas as características físicas da conversão de energia eólica, além do desenvolvimento de um modelo para simulação do sistema de conversão, que engloba um emulador do aerogerador, um conversor CC-CC Boost para o processamento de energia e um circuito gerador de séries temporais de velocidade do vento. Primeiramente é apresentado um algoritmo de Perturbação e Observação (P&O) com incremento fixo. Posteriormente, é exposto um algoritmo MPPT baseado em lógica Fuzzy, desenvolvido no ambiente de simulação dos software MATLAB Simulink® e PSIM®, sendo este também implementado em linguagem . Porém, os resultados das simulações são apresentados para evidenciar as vantagens e desvantagens de cada estrat_egia MPPT.
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spelling Grigoletto, Felipe BovoliniOliveira, Micael Marcio2019-02-01T12:05:18Z2019-02-01T12:05:18Z2018-12-04OLIVEIRA, Micael Marcio. Estratégia de rastreamento de máxima potência (MPPT) sem uso de sensores mecânicos para aerogeradores de pequeno porte. 88p. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal do Pampa, Campus Alegrete, Alegrete, 2018.http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/3690A escassez de recursos naturais e o aquecimento global tem demandado o uso de fontes renováveis de energia, cenário este, que tem incentivado a geração de energia eólica em escala nacional e mundial. Com relação a geração em pequena escala, muitos dos sistemas não possuem mecanismos para manter pequenos aerogeradores em seu ponto ótimo, visto a natureza estocástica do vento que são submetidos. Neste contexto, são apresentadas duas estratégias de rastreamento do ponto de máxima potência (maximum power point tracking - MPPT) empregadas em aerogeradores de baixa potência. São abordadas as características físicas da conversão de energia eólica, além do desenvolvimento de um modelo para simulação do sistema de conversão, que engloba um emulador do aerogerador, um conversor CC-CC Boost para o processamento de energia e um circuito gerador de séries temporais de velocidade do vento. Primeiramente é apresentado um algoritmo de Perturbação e Observação (P&O) com incremento fixo. Posteriormente, é exposto um algoritmo MPPT baseado em lógica Fuzzy, desenvolvido no ambiente de simulação dos software MATLAB Simulink® e PSIM®, sendo este também implementado em linguagem . Porém, os resultados das simulações são apresentados para evidenciar as vantagens e desvantagens de cada estrat_egia MPPT.The lack of natural resources and global warming has called for the use of renewable energy sources, a scenario that has encouraged the generation of wind energy on a national and global scale. Regarding small-scale generation, many of the systems do not have mechanisms to keep small wind turbines at their optimum, due the stochastic nature of the wind they are subjected to. In this context, two maximum power point tracking (MPPT) strategies are presented for low power wind turbines. The physical characteristics of the wind energy conversion are discussed, as well as the development of a model for the simulation of the conversion system, which includes a wind turbine emulator coupled to the generator, a Boost CC-CC converter for energy processing and a generator circuit of time series of wind speed. First, a perturbation and Observation algorithm (P&O) with _xed increment is presented. Afterwards, a MPPT algorithm based on Fuzzy logic was developed in the simulation environment of the MATLAB Simulink® and PSIM® software, and it is also implemented in C language. Lastly, simulation results are presented to show the advantages and disadvantages of each MPPT strategy.porUniversidade Federal do PampaUNIPAMPABrasilCampus AlegreteCNPQ::ENGENHARIASEngenharia elétricaConversores elétricosFontes renováveis de energiaLógica FuzzyAerogeradoresElectrical engineeringElectrical convertersRenewable sources of energyFuzzy logicWind TurbinesEstratégia de rastreamento de máxima potência (MPPT) sem uso de sensores mecânicos para aerogeradores de pequeno porteinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIPAMPAinstname:Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)instacron:UNIPAMPAORIGINALMicael Marcio Oliveira - 2018.pdfMicael Marcio Oliveira - 2018.pdfapplication/pdf5206563https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/3690/1/Micael%20Marcio%20Oliveira%20-%202018.pdf08c64e23bc53097e87a049fc286a7b8cMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/3690/2/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD52TEXTMicael Marcio Oliveira - 2018.pdf.txtMicael Marcio Oliveira - 2018.pdf.txtExtracted texttext/plain107473https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/3690/3/Micael%20Marcio%20Oliveira%20-%202018.pdf.txtc14cba03bbff8108aa207bcbe913303cMD53riu/36902019-02-02 03:01:15.649oai:repositorio.unipampa.edu.br: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ório InstitucionalPUBhttp://dspace.unipampa.edu.br:8080/oai/requestsisbi@unipampa.edu.bropendoar:2019-02-02T05:01:15Repositório Institucional da UNIPAMPA - Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)false
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