A hybrid method for the parameter estimation of equivalent wind power plant from accessible measurements

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Vargas, Paul Junior Zapana
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: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
estimação de parâmetros
hybrid method
método híbrido
MVMO
parameter estimation
parque eólico,TSM
TSM
wind farm
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-27052025-075841/
Resumo: Wind power generation is a renewable energy source of significant importance and continuous growth, with a high degree of integration into electrical systems. In this context, conducting stability studies through mathematical modeling is essential to represent the behavior of wind farms. However, the mathematical representation of these systems is challenging due to the large number of wind turbines within a wind farm, which often feature diverse characteristics and technologies, resulting in parameter variability, particularly during system disturbances. This dissertation proposes a hybrid method for parameter estimation in both an original equivalent model and a modified equivalent model of a wind farm. The approach combines a metaheuristic algorithm called Mean-Variance Mapping Optimization (MVMO), which provides an intelligent initial estimation, with a non-linear programming algorithm called Trajectory Sensitivity Method (TSM), which refines and finalizes the parameter estimation. The simulation results demonstrate that the hybrid method (MVMO + TSM) is effective and accurate in estimating the parameters of the original equivalent model of a wind farm. However, the results of the modified equivalent model did not achieve a satisfactory parameter estimation.
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spelling A hybrid method for the parameter estimation of equivalent wind power plant from accessible measurementsUm método híbrido para a estimatição de parâmetros de um parque eólico equivalente a partir de medidas acessíveisestimação de parâmetroshybrid methodmétodo híbridoMVMOMVMOparameter estimationparque eólico,TSMTSMwind farmWind power generation is a renewable energy source of significant importance and continuous growth, with a high degree of integration into electrical systems. In this context, conducting stability studies through mathematical modeling is essential to represent the behavior of wind farms. However, the mathematical representation of these systems is challenging due to the large number of wind turbines within a wind farm, which often feature diverse characteristics and technologies, resulting in parameter variability, particularly during system disturbances. This dissertation proposes a hybrid method for parameter estimation in both an original equivalent model and a modified equivalent model of a wind farm. The approach combines a metaheuristic algorithm called Mean-Variance Mapping Optimization (MVMO), which provides an intelligent initial estimation, with a non-linear programming algorithm called Trajectory Sensitivity Method (TSM), which refines and finalizes the parameter estimation. The simulation results demonstrate that the hybrid method (MVMO + TSM) is effective and accurate in estimating the parameters of the original equivalent model of a wind farm. However, the results of the modified equivalent model did not achieve a satisfactory parameter estimation.A geração de energia eólica é uma fonte de energia renovável de importância significativa e crescimento contínuo, com alto grau de integração em sistemas elétricos. Neste cenário, a realização de estudos de estabilidade por meio de modelagem matemática é essencial para representar o comportamento de parques eólicos. No entanto, a representação matemática desses sistemas é desafiadora devido ao grande número de turbinas eólicas dentro de um parque eólico, que frequentemente apresentam características e tecnologias diversas, resultando em variabilidade de parâmetros, particularmente durante perturbações do sistema. Esta dissertação propõe um método híbrido para estimativa de parâmetros em um modelo equivalente original e um modelo equivalente modificado de um parque eólico. A abordagem combina um algoritmo metaheurístico chamado Mean-Variance Mapping Optimization (MVMO), que fornece uma estimativa inicial inteligente, com um algoritmo de programação não linear chamado Trajectory Sensitivity Method (TSM), que refina e finaliza a estimativa de parâmetros. Os resultados da simulação demonstram que o método híbrido (MVMO + TSM) é eficaz e preciso na estimativa dos parâmetros do modelo equivalente original de um parque eólico. No entanto, os resultados do modelo equivalente modificado não alcançaram uma estimativa de parâmetros satisfatória.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCari, Elmer Pablo TitoVargas, Paul Junior Zapana2025-04-16info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-27052025-075841/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesseng2025-06-03T13:06:01Zoai:teses.usp.br:tde-27052025-075841Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-06-03T13:06:01Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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