Controlo preditivo distribuído em edifícios para conforto térmico e alocação de cargas

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial

Controlo preditivo distribuído para conforto térmico em edifícios

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial

Retificador monofásico com fator de potência quase unitário

Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica Ramo de Automação e Eletrónica Industrial

Controlo clássico vs. preditivo na regulação de frequência em sistemas de potência

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo Automação e Electrónica Industrial

Fuzzy, integer and fractional-order control: application on a wind turbine benchmark model

This paper presents a comparison between proportional integral control approaches for variable speed wind turbines. Integer and fractional-order controllers are designed using linearized wind turbine model whilst fuzzy controller also takes into account system nonlinearities. These controllers operate in the full load region and the main objective is to extract maximum power from the wind turbine while ensuring the performance and reliability required to be integrated into an electric grid. The main contribution focuses on the use of fractional-order proportional integral (FOPI) controller which benefits from the introduction of one more tuning parameter, the integral fractional-order, taking advantage over integer order proportional integral (PI) controller. A comparison between proposed control approaches for the variable speed wind turbines is presented using a wind turbine benchmark model in the Matlab/Simulink environment. Results show that FOPI has improved system performance when compared with classical PI and fuzzy PI controller outperforms the integer and fractional-order control due to its capability to deal with system nonlinearities and uncertainties. © 2014 IEEE.