Simulação de um sistema aerogerador com controlo óptimo predictivo

Nesta dissertação de mestrado propõe-se simular um sistema para melhorar a qualidade da energia eléctrica produzida por um parque eólico, utilizando conversores multinível NPC costas com costas e controlo óptimo predictivo. Neste trabalho é feito o controlo da potência activa e reactiva que é fornecida à rede de energia eléctrica, a partir de um gerador eólico e é optimizada a forma de onda alternada e sinusoidal de tensão trifásica sem neutro, minimizando o tremor das correntes e a distorção harmónica total, contribuindo para melhorar a qualidade de energia da rede ou de sistemas de alimentação para aplicações críticas como são os sistemas de telecomunicações. Recorre-se ao Matlab/Simulink para simular e comparar os resultados obtidos no sistema de conversão de energia de um parque eólico com o conversor costas com costas com controlo óptimo predictivo com os resultados obtidos com o conversor costas com costas PWM, disponível na biblioteca do software de simulação.

Controlo de estufagem do Vinho Madeira em escala piloto

Um dos processos de envelhecimento do Vinho Madeira é a “Estufagem” realizada através da circulação de água aquecida a uma determinada temperatura por um sistema de serpentina existente no interior de cada estufa. De modo a tornar o processo de estufagem eficiente e preservar a qualidade do Vinho Madeira, a monitorização, registo e controlo da temperatura reveste-se da maior importância sendo, atualmente, todo esse processo realizado, por norma, manualmente, quer no sistema de dez estufas de aço inox existente no laboratório de enologia da Universidade da Madeira (UMa), quer nos sistemas das cooperativas de Vinho Madeira. Existem, no mercado, alguns sistemas que solucionam, com menor ou maior limitação, este problema. Porém, nenhum desses sistemas implementa um sistema de controlo “inteligente” capaz de se adaptar automaticamente a diferentes períodos de temperaturas predefinidos e manter o aquecimento das estufas de acordo com essas temperaturas com uma margem de erro inferior a ±0,5℃, bem como o custo associado aos mesmos é elevado o que dificulta a sua implementação neste setor. O sistema implementado, nesta tese, consiste em duas aplicações: uma aplicação web e uma Windows Forms Application. A aplicação web foi desenvolvida em C# com recurso à framework ASP.NET Web Pages e implementa toda a lógica necessária à monitorização gráfica e à gestão do sistema, nomeadamente a definição do setpoint para cada estufa. A Windows Forms Application, também desenvolvida em C# devido à necessidade de interligação com a biblioteca fornecida pela CAREL para conexão aos controladores de temperatura IR32, efetua o registo e controlo automático da temperatura, de acordo com o setpoint definido para cada estufa através da aplicação web. O controlo de temperatura realiza-se com recurso às redes neuronais, nomeadamente através dum controlador DIC (Direct Inverse Controller) que obteve, de entre os vários controladores testados, o melhor Erro Quadrático Médio (MSE) e o melhor Coeficiente de Correlação (R). Através da utilização do sistema implementado conseguiu-se eliminar a limitação física de erro com ± 1℃ em torno do setpoint tendo-se conseguido, para o melhor caso, uma margem de erro de ± 0,1℃ relativamente ao setpoint reduzindo-se, assim, a margem de variação de temperatura até um máximo de 1,8ºC e, consequentemente, o erro associado.