Practical nonlinear model predictive control of a 5 MW wind turbine

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Lopez, Leonardo Gobbi
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Engenharia de sistemas
Automação
Controle preditivo
Turbinas a vento
Link de acesso: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/193908
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2018.
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spelling Practical nonlinear model predictive control of a 5 MW wind turbineEngenharia de sistemasAutomaçãoControle preditivoTurbinas a ventoDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2018.Introdução - Um dos dispositivo usados para capturar energia do vento se chama turbina eólica. Quando o vento bate em suas hélices, gera uma força que a faz girar. Essa energia mecânica das pás é transmitida ao gerador elétrico que por sua vez a converte em energia elétrica. O mercado de energia eólica foi o que mais cresceu nos últimos anos no mundo de energias renováveis entre 2014 e 2015. Na busca por aumentar a eficiência desse dispositivo, várias técnicas de controle vêm sendo estudadas, entre elas controle preditivo baseado em modelo (MPC). Com isso, uma nova técnica de controle preditivo chamada Controle Preditivo Prático Não-linear Baseado em Modelo (PNMPC) foi utilizada nessa dissertação para investigar as suas vantagens e desvantagens em turbinas eólicas. Objetivos: O objetivo da presente dissertação de mestrado é controlar uma turbina eólica utilizando a técnica do PNMPC somente com mudanças lógicas ao sistema de controle da turbina, ou seja, sem modificações físicas da mesma. Metodologia: O objetivo de controle em uma turbina é gerar o máximo de energia elétrica com o mínimo de variação e com o menor dano por fadiga da torre possível. Para atingir tal objetivo o PNMPC necessita de um modelo matemático fenomenológico interno na forma de uma equação diferencial ordinária, um estimador de velocidade efetiva do vento e um observador de Luenberger, três pontos detalhados e implementados obtendo bons resultados: o modelo fenomenológico possui dinâmicas bastante próximas a da turbina estudada sendo modelada as dinâmicas do eixo de rotação e da torre, o estimador de velocidade efetiva do vento obtém, através de uma equação de equilíbrio de torques, uma estimação realista do vento efetivo, o observador de Luenberger obtém os valores de variáveis não mensuráveis, como o deslocamento e velocidade de deslocamento da torre de maneira próxima a realidade. A turbina a ser controlada foi desenvolvida pela NREL ( National Renewable Energy Laboratory) e é de 5 MW em terra do tipo horizontal, upwind e com três pás. Devido a concorrência forte do mercado eólico essa turbina foi desenvolvida a partir do conhecimento de duas diferentes turbinas de 5 MW existentes, desenvolvendo uma com características próximas a realidade. Para simular e implementar o controlador foi usado um software CAD (Computer Aided Engineering) da própria NREL chamado FAST, que é um simulador de média fidelidade para turbinas eólicas, em conjunto com MATLAB / Simulink. O algoritmo do PNMPC usa ideias similares a MPC lineares como o Generalized Predictive Controller (GPC) e o Dynamic Matrix Controller (DMC) com a diferença presente no cálculo online a cada tempo de amostragem usado pelo PNMPC. Tal cálculo lineariza a cada tempo de amostragem o sistema no ponto de operação atual. Todas as peculiaridades dos controladores e da turbina eólica são descritas e detalhadas nesse trabalho. Resultados e Discussão: O algoritmo do PNMPC foi comparado com o controlador padrão (base) da indústria (controle de torque ótimo associado a um controlador proporcional-integrativo com anti-windup), com um DMC (para estudar a possível vantagem de se linearizar a cada tempo de amostragem) e com variações dentro do próprio PNMPC. O controlador base foi melhor que o PNMPC em regiões de velocidade baixa do vento, mas foi inferior em ventos mais rápidos. O PNMPC manteve um seguimento de potência elétrica mais próximo e com menos danos à torre quando comparado com o controlador base. O DMC demonstrou dificuldades em todas as regiões, principalmente ao se levar em conta os danos da torre, deixando claro que a linearização em tempo de amostragem do PNMPC é vantajosa.Considerações Finais: O controlador PNMPC demonstrou ser uma opção viável para o controle de turbinas eólicas, principalmente em regiões de alta velocidade do vento, já que, para regiões de baixa velocidade, o controlador base utilizado atualmente obteve resultados melhores. Como trabalhos futuros deve-se buscar melhorar os resultados para velocidades baixas do vento e aumentar a fidelidade dos modelos dos atuadores.Abstract : One of the devices that harvests energy from the wind is called wind turbine. It is a growing market for renewable energy, being the one that must grew in recent years. In search for better efficiency, control algorithms have been sought to obtain higher energy conversion from mechanical to electric and less fatigue to the wind turbine's tower. Model Predictive Controllers (MPC) have shown benefits when implemented in a wind turbine, therefore a novel predictive technique, called Practical Nonlinear Predictive Controller (PNMPC), is used in this work as a middle ground from linear and nonlinear predictive controllers. The turbine controlled in this work is the NREL 5 MW onshore wind turbine using the FAST simulator with MATLAB / Simulink. The PNMPC algorithm uses similar ideas as in the Generalized Predictive Controller (GPC) and Dynamic Matrix Controller (DMC), but uses an internal model linearization at each sampling time around the present operational point. To apply the PNMPC in the wind turbine a mathematical model, wind estimator and a Luenberger observer were implemented and showed good results. All peculiarities of the wind turbine are addressed as well as the controller details. The PNMPC's performance is compared to a baseline controller and other PNMPC's variations. The baseline controller outperformed the PNMPC for low wind speeds, but its performance was inferior in high wind speeds scenarios. In high winds the PNMPC kept a tighter electric power capture with less fatigue loads to the tower.Normey-Rico, J. E.Universidade Federal de Santa CatarinaLopez, Leonardo Gobbi2019-03-20T16:24:14Z2019-03-20T16:24:14Z2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis121 p.| il., gráfs., tabs.application/pdf355870https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/193908engreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2019-03-20T16:24:15Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/193908Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732019-03-20T16:24:15Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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