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Controle preditivo aplicado à regulação de tensão de usinas hidrelétricas

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T05:48:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1
282492.pdf: 1137856 bytes, checksum: c77f28fbf0b9ec07275b671f22bf5b99 (MD5) / Apesar de ter surgido na indústria há mais de 20 anos, não encontram-se muitas aplicações de Controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC) no setor de controle e geração de energia hidrelétrica. Atualmente, a grande maioria das aplicações estão voltadas para uso em processos químicos e petroquímicos. Este trabalho tem por objetivo propor um controlador preditivo para atuar na regulação de tensão de geradores acionados por turbinas hidráulicas. O trabalho aborda a modelagem fenomenológica da Máquina Síncrona (MS) para uso no modelo de predição do MPC. O MPC desenvolvido é baseado numa formulação aproximada mista linear-não linear onde a resposta livre do processo é calculada por simulação do modelo fenomenológico e a resposta forçada com o modelo linear. O modelo desenvolvido para as predições considera ainda os modos de operação da máquina. O MPC considera todas as restrições de operação da MS e as restrições impostas pelo sistema acoplado a este. Com o algoritmo de controle implementado, várias simulações e análises são feitas, envolvendo diversas condições de trabalho para testar o funcionamento do controlador. Diversas comparações com os controles clássicos empregados no sistema de regulação de tensão são apresentadas, mostrando que o MPC apresenta respostas de melhor qualidade em relação aos controladores atuais aplicados.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/94038
Date25 October 2012
CreatorsRibas Neto, Antônio
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Normey-Rico, J. E. (Julio Elias)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatxxvii, 103 p.| il., grafs., tabs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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