Otimização de controladores utilizando algoritmos genéticos para melhoria da capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão de aerogeradores de indução duplamente excitados

Na presente tese propõe-se uma metodologia de ajuste ótimo dos controladores do conversor interligado ao rotor de aerogeradores de indução duplamente excitados (DFIG), utilizando algoritmos genéticos (AG), com o objetivo de melhorar a segurança e a robustez do sistema elétrico de potência, permitindo que os aerogeradores DFIG participem da gestão técnica do sistema. Para garantir este objetivo, é utilizada uma estratégia de proteção do tipo “crow-bar” durante a falta, mantendo o conversor interligado ao rotor conectado à máquina. Imediatamente após a eliminação da falta, o “crow-bar” é desativado, e simultaneamente os controladores ótimos do conversor interligado ao rotor são acionados, previamente ajustados pelo AG, a fim de melhorar a capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão “ridethrough capability” e a margem de estabilidade global do sistema elétrico. Para validação da metodologia ótima desenvolvida foram realizadas simulações computacionais utilizando uma rede elétrica real, em três condições operacionais distintas.

Controladores fuzzy aplicados ao conversor de geradores de indução duplamente excitados em sistemas eólicos integrados a sistemas de potência

Este artigo apresenta novas estratégias de controle fuzzy aplicadas ao conversor estático interligado ao rotor dos geradores de indução duplamente excitados (DFIG), em esquemas eólicos de velocidade variável, integrados a redes elétricas reais. As estratégias de controle propostas são do tipo fuzzy "look-up-table" com supervisão. O desempenho de tais reguladores, baseados em inteligência computacional, é comparado com o obtido com controladores PI's a parâmetros fixos, na ocorrência de faltas no sistema elétrico de potência. Esses controladores fuzzy são destinados a garantir a continuidade da operação dos conversores, e melhorar o desempenho transitório do sistema, em relação aos controladores convencionais. Os resultados apresentados confirmam a eficácia das estratégias de controle adotadas. O modelo físico dos aerogeradores, consistindo de um grande número de turbinas eólicas, foi implementado através de uma ferramenta de simulação dinâmica, desenvolvida no ambiente computacional MATLABTM.

Modelos equivalentes de parques eólicos usando algoritmos genéticos

Esta dissertação apresenta uma metodologia baseada em algoritmo genético (AG) para determinar modelos dinâmicos equivalentes de parques eólicos com geradores de indução em gaiola de esquilo ( GIGE) e geradores de indução duplamente alimentados ( GIDA), apresentando parâmetros elétricos e mecânicos distintos. A técnica se baseia em uma formulação multiobjetiva solucionada por um AG para minimizar os erros quadráticos das potências ativa e reativa entre modelo de um único gerador equivalente e o modelo do parque eólico investigado. A influência do modelo equivalente do parque eólico no comportamento dinâmico dos geradores síncronos é também investigada por meio do método proposto. A abordagem é testada em um parque eólico de 10MW composto por quatro turbinas eólicas ( 2x2MW e 2x3MW), consistindo alternadamente de geradores GIGE e GIDA interligados a uma barra infinita e posteriormente a rede elétrica do IEEE 14 barras. Os resultados obtidos pelo uso do modelo dinâmico detalhado para a representação do parque eólico são comparados aos do modelo equivalente proposto para avaliar a precisão e o custo computacional do modelo proposto.