Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/2079
metadata.dc.type: Tese
Issue Date: 1-Dec-2009
metadata.dc.creator: VIEIRA, João Paulo Abreu
metadata.dc.contributor.advisor1: NUNES, Marcus Vinícius Alves
metadata.dc.contributor.advisor-co1: BEZERRA, Ubiratan Holanda
Title: Otimização de controladores utilizando algoritmos genéticos para melhoria da capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão de aerogeradores de indução duplamente excitados
Citation: VIEIRA, João Paulo Abreu. Otimização de controladores utilizando algoritmos genéticos para melhoria da capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão de aerogeradores de indução duplamente excitados. 2009. 127 f. Orientador: Marcus Vinicius Alves Nunes; Coorientador: Ubiratan Holanda Bezerra. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2009. Disponível em: http://www.repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/2079. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: 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.
Abstract: It is proposed in this thesis a methodology to obtain optimal controllers gains for the rotorside converter of doubly fed induction generators (DFIGs) using a genetic algorithm approach. The main objective is to enhance the operational security and robustness of the power system, by a more effective contribution of the DFIG controllers to the system controllability. To reach this goal, the crow-bar protection scheme is activated during the fault period when severe voltage sags occur in order to maintain the rotor-side converter connected to the DFIG. Immediately after the fault is cleared the crow-bar protection scheme is deactivated and simultaneously the rotor-side converter optimal controllers are turned on which permits the improvement of the converter ride-through capability and also contribute to enhance the overall power system stability margin. The effectiveness of this proposed methodology was assessed for the DFIG-based plants using a real electrical network, in three different operational conditions.
Keywords: Aerogeradores de indução duplamente excitados
Algoritmos genéticos
Capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão
Estabilidade transitória
Estabilidade a pequenas perturbações
Controle de tensão
Proteção do tipo crow-bar
Ajustes de controle
Wind generation
Doubly fed induction generators
Ride-through capability
Transient stability
Small signal stability
Voltage control
Crow-bar protection
Control tuning
Genetic algorithm
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Tecnologia
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Appears in Collections:Teses em Engenharia Elétrica (Doutorado) - PPGEE/ITEC

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Tese_OtimizacaoControladoresUtilizando.pdf1,75 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons