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ESTRATÉGIA FUZZY PARA CONTROLE DE TENSÃO PARA UM GERADOR EÓLICO A
RELUTÂNCIA CHAVEADO
EDUARDO S. L. OLIVEIRA, IVAN N. DA SILVA, MANOEL L DE AGUIAR, ALEXANDRE COELHO
Laboratório de Controle e Eletrônica de Potência, Departamento de Engenharia Elétrica, Escola de
Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo
Avenida Trabalhador São-Carlense, 400, 13566-590, São Carlos-SP
E-mail: dudu21@sc.usp.br
Abstract Studies of new technologies applied in alternative energy plants are under constant improvement, due to the increas-
ing environmental concern. In this paper the modeling and computational simulation of a prototype switched reluctance genera-
tor for wind application are presented. Profiles of currents and voltages were simulated and their dynamics were observed. A sys-
tem based on fuzzy control strategy was developed to ensure stable voltage levels generated taking into consideration a wide
range of operating speeds of the wind system. The system of switched reluctance wind generator using the fuzzy controller was
evaluated and the results confirm the stable operation in variable speed performance.
Keywords Wind generation, Switched Reluctance Generator, Controller, Fuzzy system.
Resumo Estudos de novas tecnologias aplicadas em plantas de energia alternativa estão em constante aprimoramento, em vir-
tude da crescente preocupação ambiental e ultimamente também em função do crescimento da demanda energética. Neste traba-
lho são apresentadas a modelagem e a simulação computacional de um protótipo de um gerador a relutância chaveado para apli-
cação eólica. Perfis das correntes e das tensões foram simulados e suas dinâmicas foram constatadas. Um sistema de controle
baseado em técnica fuzzy foi desenvolvido para garantir níveis estáveis de tensão gerada considerando-se uma ampla faixa de ve-
locidades operacional do sistema eólico. O sistema de gerador eólico a relutância chaveado realimentado com o controlador fu-
zzy foi avaliado e os resultados confirmam o desempenho de estabilidade para operação em velocidade variável.
Palavras-chave Geração eólica, Gerador a relutância chaveado, Controlador, Sistema fuzzy.
1 Introdução
O constante crescimento no consumo global de ener-
gia faz com que a geração de energia se desenvolva
tendendo a acompanhar esse acréscimo, a fim de
atender a demanda exigida. Com isso a utilização de
fontes degradantes ao meio ambiente se torna uma
prática comum por apresentarem agilidade de inaugu-
ração e baixo custo de implantação.
Efeito estufa, preservação ambiental, extinção de
fauna e flora são temas atuais e a sua prevenção e
controle estão em voga no mundo atual. Nesse aspec-
to, incentivos para a produção de parques geradores
de energia limpa e sustentável como: energia eólica,
solar e das marés (Fleury, 2008a) estão em franca
expansão, tornando as fontes alternativas de geração
de energia cada vez mais competitiva frente às fontes
tradicionais de geração (Fleury, 2008b).
Um dos desafios para aumentar a utilização de
fontes alternativas de energia é a melhoria da eficiên-
cia dos equipamentos utilizados e diminuição de cus-
tos. Portanto, a engenharia tem que se recriar, com
novas instigações e frentes de pesquisa para conse-
guir alavancar a demanda mundial instalada, sem a
necessidade de queima de combustíveis fósseis ou de
grandes inundações.
Uma das fontes alternativas de geração de ener-
gia que a comunidade cientifica tem mostrado cres-
cente interesse é a geração eólica. Para uma geração
eficiente em sistemas eólicos, são necessários gerado-
res que funcionem adequadamente em uma ampla
faixa de velocidade. Atualmente são utilizadas má-
quinas síncronas ou máquinas de indução duplamente
alimentadas, que são de alto custo por necessitarem
de imãs ou cobre no rotor e ainda agregam perdas por
apresentarem escovas. Em contrapartida, a Máquina a
Relutância Chaveada (MRC) é uma ideia antiga que,
por meio do desenvolvimento do micro processamen-
to e avanços na eletrônica de potência, possibilitou
retomar seu estudo de forma eficaz. É uma máquina
caracterizada por ser essencialmente CC, por apre-
sentar cobre somente no estator, ser ausente de esco-
vas e imãs permanentes, o que minimiza perdas e a
torna com custo acessível (Andrade, 2006). Apresen-
ta grande integridade física, alto volume de potência,
robustez (Coelho, 2011) e opera bem em regime de
velocidade variável (Cardenas 2004), propícia para
aplicações eólicas. Por ter uma energização sequen-
cial das fases, as MRC são tolerantes a falta (Bernar-
deli, 2011), sendo uma vantagem para implantação
em locais de difícil inóspito e difícil acesso, como em
fazendas eólicas offshore ou em regiões desérticas.
A aplicação de técnicas de controle em máquinas
elétricas é indispensável para que operem com resul-
tados satisfatórios dentro de cada aplicação. Em plan-
tas eólicas, este controle além de levar em considera-
ção todas as variáveis da modelagem do gerador ane-
xado ao sistema, o controle tem que considerar a in-
constância dos ventos que é inerente a esse tipo de
planta.
Em um sistema eólico de geração de energia a
partir de uma MRC tem-se a necessidade de utiliza-
ção de um inversor CC/CA na saída do sistema a fim
de prover energia aos consumidores comuns (visto
Anais do XX Congresso Brasileiro de Automática Belo Horizonte, MG, 20 a 24 de Setembro de 2014
2028
que a planta mundial de energia elétrica é em CA e a
MRC opera em CC). Em função de que o sistema
eólico apresenta regime variável de velocidade, isto
ocasiona oscilações nos níveis de tensão gerada, tor-
nando necessária a implementação de um controle
capaz de garantir níveis estáveis de tensão no barra-
mento de saída, e com isso realizar a conversão
CC/CA com conversores menos elaborados.
O objetivo deste trabalho é obter a modelagem
computacional de um Gerador Eólico a Relutância
Chaveado (GERC), trifásico 6x4, capaz de manter
constante a tensão CC gerada em toda a gama de
velocidade ensaiada. Para tanto foi desenvolvido um
sistema de controle fuzzy responsável por atuar na
planta garantindo a operação conforme o desejado,
sendo os resultados apresentados os primeiros passos
para verificar o comportamento da MRC com um
controlador fuzzy de tensão em bancada experimen-
tal.
2 A Máquina a Relutância Chaveada
As MRC são provavelmente as máquinas de mais
simples construção existentes. É caracterizada por
um arranjo duplo saliente de rotor e estator em aço
laminados e maciços e com cobre restrito ao estator.
Devido sua geometria construtiva em dupla sali-
ência, a MRC apresenta característica magnética for-
temente não linear. Consequentemente, a MRC opera
com corrente, tensão e conjugado oscilantes. Toda-
via, com os recentes aperfeiçoamentos dos compo-
nentes eletrônicos, estes problemas estão sendo ma-
ciçamente estudados, e novas técnicas de controle
estão surgindo para minimizar as deficiências dessa
máquina (Bernardeli, 2008), (Martins, 2007).
O princípio de funcionamento do GERC é base-
ado na variação de fluxo em função da posição angu-
lar do rotor, quando devidamente excitado seus enro-
lamentos.
Para cada fase do GERC, a tensão presente em
seus terminais pode ser descrita como:
(1)
onde:
v R it
(1)
i é a corrente que circula na bobina,
R é a resistência ôhmica da bobina,
é o fluxo magnético enlaçado pela bobi-
na e
t é o tempo.
Do circuito magnético estabelecido, o fluxo en-
laçado é descrito por:
L i (2)
Sendo ( L ) a indutância do circuito, a interação de
(1) e (2) resulta em:
i Lv R i L i
t
(3)
onde:
é a velocidade angular e
é a posição angular.
Os membros do segundo termo de representam
respectivamente a queda de tensão na resistência in-
terna da máquina, a queda de tensão devido ao efeito
indutivo da bobina e a força contra-eletromotriz
(FCEM), a qual depende da taxa de variação da indu-
tância pela posição angular, da intensidade de corren-
te e da velocidade angular. Portanto:
FCEML
i
(4)
Os GERC têm a tendência natural dos pólos de
rotor e estator permanecerem alinhados quando as
bobinas são excitadas. Quando uma força externa
fornece conjugado mecânico deslocando o rotor,
ocorre o surgimento de uma FCEM contraria ao sen-
tido do movimento, tentando restabelecer o equilí-
brio, acarretando no aparecimento de um conjugado
eletromagnético restaurador. A equação que engloba
os aspectos mecânicos é:
m emag
dT T D J
dt
(5)
onde:
mT é o conjugado mecânico aplicado,
emagT é o conjugado eletromagnético,
J é o momento de inércia e
D é o atrito viscoso.
Como existem três fases, e cada fase com sua in-
dutância própria e sua corrente instantânea, o conju-
gado eletromagnético pode ser dado por:
2 2 2 31 21 2 3
1 1 1
2 2 2emag
LL LT i i i
(6)
O modelo matemático apresentado foi o utiliza-
do para o desenvolvimento da modelagem computa-
cional do GERC em Matlab Simulink.
3 Conversor Chaveado Alternativo
O GERC é intrinsecamente de CC necessitando de
um conversor chaveado e um driver de acionamento.
Em geral, o conversor utilizado para acionamentos de
geradores a relutância chaveados é o conversor em
meia ponte assimétrica, por herança do seu modo
motor de funcionamento. Porém, conversores alter-
nativos com menor número de componentes semi-
condutores se mostraram mais atraentes para a opera-
ção da máquina como gerador (Fleury, 2008b). Uma
topologia alternativa de conversor é apresentada na
Fig. 1.
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2029
O conversor alternativo é caracterizado por apre-
sentar apenas dois componentes semicondutores por
fase, sendo um diodo (D1) e uma chave controlada
(Q1), diferente do tradicional half-bridge que apre-
senta o dobro de componentes. Em seu funciona-
mento, o conversor alternativo apresenta dois perío-
dos distintos de funcionamento, são eles: o de excita-
ção e o de geração.
Fonte
CC
Q3
D3
R1C1
Q2
D2
Q1
D1
Fig.1. Esquema elétrico do conversor alternativo.
Para a fase 1, o período de excitação inicia-se
quando a chave controlada Q1 é acionada determi-
nando o caminho entre a fonte CC e a bobina do
GERC, recebendo pulsos de tensão. Admitindo-se o
capacitor C1 carregado, o diodo D1 encontra-se re-
versamente polarizado nesta etapa e o período de
excitação não apresenta nenhum efeito sobre a carga.
Esta etapa é mostrada na Fig. 2
Fonte
CC
Q3
D3
R1C1
Q2
D2
Q1
D1
Fase 1 Fase 2 Fase 3
Fig.2. Circuito de excitação, para fase 1, do conversor alternativo.
Na Fig. 3 é apresentado o período de geração da
fase 1. Tal período inicia-se quando a chave contro-
lada Q1 deixa de conduzir e a FCEM armazenada na
bobina de fase 1 torna-se a fonte de alimentação do
circuito. O diodo D1 entra em condução e é determi-
nado o caminho que a energia gerada é entregue a
carga, finalizando o ciclo. Para as demais fases o
raciocínio é análogo.
Fonte
CC
Q3
D3
R1C1
Q2
D2
Q1
D1
Fase 1 Fase 2 Fase 3
Fig.3. Circuito de geração, para fase 1, do conversor alternativo.
Como o nível de tensão gerada está diretamente
relacionado com a quantidade de energia que foi uti-
lizada para realizar a excitação do GERC, uma estra-
tégia para conseguir estabilizar a tensão gerada é
atuar diretamente na fonte CC, ou seja, limitar e/ou
controlar a quantidade de energia que fará a excita-
ção dos enrolamentos das fases da máquina. Portanto
uma nova chave controlada (Q0) e um novo diodo
(D0), foram adicionados ao circuito de excitação do
conversor, com a função de limitar e/ou controlar a
energia de excitação. Agora o novo conversor consta
com três etapas de funcionamento, que são a de exci-
tação e de geração já mencionados e um período de
roda livre.
Para a fase 1, o período de roda livre ocorre
quando a chave controlada Q1 está em condução e a
chave Q0 está aberta. Nessa etapa ocorre uma limi-
tação da energia vinda da fonte CC e um melhor
aproveitamento da energia mecânica, visto que o
circuito ativo é alimentado apenas pela FCEM, e esta
etapa se repete para as demais fases. Assim, o con-
versor alternativo modificado utilizado para acionar a
máquina é apresentado na Fig.4 e seu período de roda
livre destacado na Fig. 5.
Fonte
CCQ3
D3
C1
Q2
D2
Q1
D1
Q0
D0
Fig.4. Esquema elétrico do conversor alternativo modificado.
Fonte
CCQ3
D3
C1
Q2
D2
Q1
D1
Q0
D0
Fase 1 Fase 2 Fase 3
R1
Fig.5. Circuito de roda livre, para fase 1, do conversor alternativo
modificado.
4 Controlador Fuzzy
A Fig. 6 apresenta o diagrama esquemático do siste-
ma fuzzy de controle aplicado para controlar a tensão
gerada pelo GERC. O conjunto de regras lingüísticas
é representado da forma se <antecedente> então
<consequente>, as quais definem as decisões associ-
adas ao controle do processo. Todo o processo de
inferência fuzzy baseia-se nas regras de Modus po-
nens generalizada.
O controlador fuzzy consta de duas variáveis lin-
güistas de entrada e uma de saída. As entradas são o
erro ( ), que consiste na comparação do valor de
tensão gerada com a tensão de referência e a derivada
temporal do erro ( t ). A saída ( u ) é o sinal que
atuará na planta para manter a tensão gerada em ní-
veis desejáveis
GE
GΔE
GUFuzzy
t
u
Fig.6. Sistema fuzzy de controle.
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2030
As variáveis lingüísticas estão definidas por fun-
ções de pertinências simétricas e apenas foram utili-
zadas funções triangulares e trapezoidais para mini-
mizar o custo computacional (Martins, 2007).
Devido à dinâmica altamente não linear de fun-
cionamento do GERC, torna-se complexo realizar
seu controle (Xiang, 2011). Portanto, para conseguir
obter resultado satisfatório, cada variável linguística
foi concebida com sete termos primários, cuja no-
menclatura é apresentada na Tabela 1.
TABELA 1. NOMENCLATURA DOS TERMOS PRIMÁRIOS
Termos Primários
NG NM NP ZZ PP PM PG Negativo Grande
Negativo
Médio
Negativo
Pequeno
Zero Positivo
Pequeno
Positivo
Médio
Positivo
Grande
A Fig. 7 apresenta as funções de pertinências que
definem os conjuntos associados aos termos primá-
rios da variável linguística . A Fig. 8 e Fig. 9 fazem
o mesmo para t e u respectivamente.
-0.1 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
erro
Gra
u d
e p
ert
inência
NG NP ZZ PP PGNM PM
Fig. 7. Variável lingüística erro.
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
derro
Gra
u d
e p
ert
inência
NG NP ZZ PP PGPMNM
Fig. 8. Variável lingüística derivada temporal do erro.
Foi utilizado o modelo de operador Mamdani
com a composição max-min para realizar a interpre-
tação das regras e associar devidamente os graus de
pertinência durante o processo de inferência fuzzy. O
conectivo e é representado pelo operador min e o
conectivo ou pelo operador max, além do operador
min na implicação e max na agregação. Para a trans-
formação do conjunto fuzzy de saída em valores pre-
cisos foi utilizado o método de centro de área.
-0.1 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Controle (u)
Gra
u d
e p
ert
inência
NG NP ZZ PP PGNM PM
Fig. 9. Variável lingüística de controle (u).
O conjunto de regras de controle é apresentado
na Tabela 2. Ele foi obtido por meio da experiência
do especialista após análise qualitativa do sistema, e
também por conhecimento prévio em estratégias de
controle.
TABELA 2. REGRAS DE CONTROLE
t , ,u PG PM PP ZZ NP NM NG
PG PG PG PM PM PP ZZ ZZ
PM PG PM PM PP ZZ ZZ ZZ
PP PM PM PP ZZ ZZ ZZ NP
ZZ PM PP ZZ ZZ ZZ NP NM
NP PP ZZ ZZ ZZ NP NM NG
NM ZZ ZZ ZZ NP NM NG NG
NG ZZ ZZ NP NM NG NG NG
5 Modelagem computacional
A Fig. 10 mostra o esquemático de um GERC o qual
se propõe esse trabalho. O sistema GERC consta com
uma entrada elétrica e uma entrada mecânica origi-
nando uma saída elétrica. A entrada mecânica consta
com um inversor de frequência ligado a um motor de
indução trifásico, simulando um aero gerador, com a
possibilidade de trabalhar faixas especificas de velo-
cidades. Trata-se de uma vantagem ao se pensar em
testes experimentais.
Fonte de tensão
Variável
Ponte
Retificadora
Conversor
DC/DC
Inversor de
frequência
MIT
GRC
Controle
Fuzzy
Inversor
PWM
Entrada MecânicaEntrada Elétrica
Saída Gerada
Tensão
Referência
Carga
Fig. 10. Diagrama do Sistema GERC proposto.
O sistema GERC é intrinsicamente CC, logo, pa-
ra o suprimento de cargas convencionais é necessário
a inserção de um Inversor PWM na saída do sistema.
Visando essa inserção, um controlador fuzzy foi con-
cebido para manter estável o barramento CC de saí-
da, simplificando a arquitetura de possíveis inverso-
res aplicáveis para essa função.
As simulações do sistema apresentado na Fig. 10
foram desenvolvidas no software Matlab Simulink e
divide-se em duas partes:
5.1 Sistema GERC
O modelo matemático do GERC é avaliado usando
um sistema computacional contendo as equações de
sua dinâmica, em que as entradas são as tensões e a
velocidade angular. As saídas são as correntes, con-
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2031
jugado mecânico e posição do rotor. Este conjunto de
valores é usado para a junção do acionamento do
conversor com a dinâmica da máquina, e a cada pas-
so iterativo os valores das variáveis são realimenta-
dos. Apenas a informação da posição do rotor e o
sinal de saída do controlador são suficientes para o
acionamento adequado das chaves controladas do
conversor. Os componentes eletrônicos foram mode-
lados por meio do toolbox SimPowerSystem devido a
praticidade e simplicidade de implementação.
A Fig. 11 mostra o diagrama completo da simu-
lação proposta. Nele constam as partes referentes ao
conversor alternativo modificado (acionamento), ao
GERC, ao suprimento de energia, ao controle de dis-
paro das chaves e a carga.
P1
gate1
P1gate
I3
I2
I1
teta1
teta
P2
V3
V2
V1
P1
tt
IL
t
VL
Teta
teta2
TM
P
W
Speed
v 1
v 2
v 3
W
I1
I2
I3
TM
Teta
SRG
Ph
CP
hc
Phase4
Ph
BP
hb
Phase2
Ph
AP
ha
Phase1
gm
DS
gm
DS
gm
DS
gm
DS
Load
teta
P3
Teta
W
I3
I2
P2
P1
teta2
teta1
I1
P3
Gate3
P2
Gate2
defesatri_
Gate Control
V1
V3
V2
Teta
Fonte CC
ma
k
ma
k
ma
k
ma
k
i+
-
Clock
v+-
3
Fig. 11. Diagrama Simulink do GERC.
Na modelagem do GERC foi utilizado o perfil
real de variação de indutância obtido por meio de
ensaio experimental de rotor bloqueado em um protó-
tipo GERC 6x4. Com isso, os efeitos de saturação
magnética são inseridos na simulação, agregando
maior qualidade, e pode ser observado na Fig. 12.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 900.005
0.01
0.015
0.02
0.025
0.03
Posição (Graus)
Indutâ
ncia
(H
)
Incremento do valor
de corrente
Fig. 12. Perfil de indutância com saturação magnética.
5.2 Sistema fuzzy
O sistema GERC associado a uma turbina eólica tem
como características de operação o regime de veloci-
dade oscilante causado pela inconstância dos ventos.
Na Fig. 13 pode ser observado que para cada veloci-
dade de operação, o sistema GERC não consegue
manter fixa a tensão gerada, o que torna dispendiosos
projetos de inversores CC/CA para ser inseridos dire-
tamente na saída da planta. Portanto é interessante a
utilização de técnicas de controle para tornar a tensão
de saída com a menor variação possível e a conse-
quente simplificação do inversor CC/CA.
A Fig. 14 apresenta a modelagem computacional
em diagrama de blocos do sistema de controle fuzzy.
A simulação foi realizada em Matlab Simulink e o
núcleo do controlador modelado em linhas de código
e inserido na simulação por meio de uma S-Function.
A estratégia de controle empregada consiste em
atuar na tensão de excitação quando houver variação
de velocidade para manter a tensão gerada próxima
da tensão de referência. Para isso controla-se a quan-
tidade de energia que a fonte CC entrega para o sis-
tema, modulando-se a operação da chave Q0 no con-
versor. Como a planta a ser controlada é bastante
complexa e altamente não linear foi utilizado um
controlador fuzzy incremental, capaz de minimizar
erros no valor de regime, agregando maior qualidade
ao controle.
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50
1000
2000
3000
4000
5000
Tempo (s)
Velo
cid
ade (
rpm
)
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50
20
40
60
80
Tempo (s)
Tensão (
V)
Fig. 13. Perfil de tensão gerada com velocidade variável em malha
aberta; (a) Perfil de velocidade simulado; (b) Tensão gerada resul-
tante.
O sinal de saída do controlador fuzzy, é o sinal
de referência para um modulador PWM (com 10 kHz
de portadora) que é responsável por acionar a chave
Q0 do conversor.
z
1
Gate VS
SRG
Uref Out
PWM
K3
K1
K2
KGain
Fuzzy
Fuzzy System
du/dt
Vref
C1
Fig. 14. Diagrama Simulink do sistema de controle fuzzy.
6 Resultados de Simulação
O GERC foi simulado em diferentes condições. Re-
sultados de simulação para a fonte de tensão CC com
60 V, a carga com 11,1 Ω em paralelo com um capa-
citor de 0,02 F usando a topologia do conversor al-
ternativo modificado são apresentados. A tensão de
(a)
(b)
Anais do XX Congresso Brasileiro de Automática Belo Horizonte, MG, 20 a 24 de Setembro de 2014
2032
referência para o controlador foi predeterminada em
50 V. Os parâmetros da máquina simulada é apresen-
tada na Tabela 3.
TABELA 3. CARACTERÍSTICAS DO GRC
Parâmetros Valor
Culatra do Estator 12.42 mm
Culatra Rotor 12,42 mm
Comprimento total da pilha 55 mm
Altura do Dente do Estator 28.15 mm
Altura do Dente do Rotor 10.44 mm
Diâmetro do Estator 160 mm
Diâmetro do Rotor 79.4 mm
Entreferro 0,3 mm
Indutância (posição alinhada) 35 mH
Indutância (posição desalinhada) 10 mH
Largura do dente do Estator 20.71 mm
Largura do dente do Rotor 20.55 mm
Número de espiras por fase 140
Na Fig. 15 é apresentada a dinâmica de funcio-
namento para uma fase do GERC operando em malha
aberta. Nela consta a tensão de excitação, a tensão
gerada, e a corrente na bobina. Ao término do perío-
do de excitação a FCEM torna-se negativa fornecen-
do energia adicional à carga. A Fig. 16 mostra a
mesma dinâmica porem com a inserção do sistema
fuzzy de controle ao GERC. Nota-se a presença de
descontinuidades no perfil de tensão de excitação
provenientes do chaveamento de Q0, que é justifica-
do pelo funcionamento do modulo PWM (responsá-
vel por acionar Q0) após receber o sinal de controle
do sistema fuzzy.
0.607 0.608 0.609 0.61 0.611 0.612 0.613 0.614-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
Tempo (s)
Tensão (
V),
Corr
ente
(A
)
Corrente de
ExcitaçãoCorrente Gerada
Tensão Excitação
Tensão Gerada
Fig. 15. Dinâmica de funcionamento de uma fase do GERC em
malha aberta.
Foi adotado um acionamento sequencial das fa-
ses do GERC, cada uma a seu instante. Nas simula-
ções, a posição de início da excitação é a posição de
5 graus antes do alinhamento dos polos da fase exci-
tada. Esta posição foi determinada, mediante as aná-
lises de resultados de simulações computacionais,
como melhor ponto de geração deste GERC. O perí-
odo de excitação dura até 30 graus após o início de
condução das chaves controladas. A partir deste pon-
to, a energia armazenada nas bobinas de fase se trans-
fere para o capacitor e a carga, terminando o ciclo.
0.725 0.726 0.727 0.728 0.729 0.73 0.731 0.732-60
-40
-20
0
20
40
60
Tempo (s)
Tensão (
V).
Corr
ente
(A
)
Tensão de Excitacao
Corrente da Fase
Tensão de Geração
Fig. 16. Dinâmica de funcionamento de uma fase do GERC com
controlador fuzzy.
Para testar a confiabilidade do sistema o contro-
lador fuzzy foi submetido a dois testes:
6.1 Controle fuzzy em velocidade constante
Em um primeiro teste o sistema GERC foi submetido
a uma velocidade constante de 1800 rpm e se obser-
vou a resposta do sistema em malha aberta, Fig. 17.
A tensão de saída estabilizou em torno de 72 V, com
variação de 0.5%. Em seguida, adicionou a malha de
controle apresentada na Fig. 11 ao sistema GERC e
novamente analisou-se a resposta, Fig. 18. É possível
verificar que o controlador limitou a tensão gerada
próximo à tensão de referência, 50 V, apresentando
uma variação de apenas 2%.
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50
10
20
30
40
50
60
70
80
Tempo (s)
Tensão (
V)
Fig. 17. Perfil de tensão gerada com velocidade constante de
1800rpm em malha aberta.
Ao traçar um paralelo entre os dois perfis, Fig.
17 e Fig. 18, é notório que as duas apresentam pe-
quenas variação em torno do ponto médio, sendo a
dinâmica de carga e descarga do capacitor de saída
do sistema GERC uma justificativa para as pequenas
oscilações nos perfis.
6.2 Controle com variação de velocidade
Para confirmar a funcionalidade do sistema de con-
trole fuzzy, o sistema GERC foi submetido à variação
drástica de velocidade, em forma de degrau, confor-
me apresentado na Fig. 19.
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2033
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50
10
20
30
40
50
60
Tempo (s)
Tensão (
V)
Fig. 18. Perfil de tensão gerada com velocidade constante de 1800
rpm e controlador fuzzy.
A tensão gerada pelo GERC em malha aberta e
com a atuação do sistema fuzzy de controle é mostra-
da na Fig. 20. Nota-se que mesmo com a variação em
degrau da velocidade, o controlador apresenta rápida
estabilidade, conseguindo manter a tensão gerada
próximo ao valor de referência, enquanto que o
GERC em malha aberta apresenta acentuadas varia-
ções de tensão gerada. Adicionalmente na Fig. 20
pode ser visto que em velocidades mais elevadas
ocorre uma diminuição no tempo de carga e descarga
do capacitor na saída do sistema proporcionando um
perfil com menor variação de tensão gerada em altas
velocidades.
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
Tempo (s)
Velo
lcid
ade (
rpm
)
Fig. 19. Perfil de variação de velocidade do GERC.
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50
20
40
60
80
Tempo (s)
Tensão (
V)
Malha Fechada
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50
20
40
60
80
Tempo (s)
Tensão (
V)
Malha Aberta
Fig. 20. Tensão de saída com o controlador fuzzy: (a) em Malha
aberta; (b) em Malha fechada.
Como a velocidade apresenta um perfil brusco
de mudança de velocidade, em degrau, é previsto que
os transitórios de tensão não ocorrerão ao se empre-
gar perfis de velocidade mais realísticos onde ocorre-
rão variações suaves da velocidade.
7 Conclusão
A utilização de um controlador fuzzy de tensão para
um GERC foi investigado neste artigo. Uma simula-
ção foi desenvolvida em Matlab Simulink para con-
firmar as características e eficiência do controlador
fuzzy em questão. Os resultados de simulação mostra-
ram que a tensão gerada do sistema GERC quando
controlada pelo sistema fuzzy apresenta pequena flu-
tuação em torno do ponto de referência. Em operação
com velocidade variável, o controlador apresentou
rápida estabilidade e apenas pequenas oscilações
próximas ao valor de referência. Com a estabilização
da tensão gerada pelo sistema GERC, pode-se agora
fazer a inserção direta de um conversor CC/CA for-
necendo energia de qualidade para consumidores
comuns. Portanto, com as técnicas de controle inteli-
gente utilizadas, as MRC podem tronar-se competiti-
vas para serem empregadas em sistemas eólicos de
geração de energia.
Agradecimentos
Os autores são gratos a Universidade de São Paulo -
USP e a Coordenação de Aperfeiçoamento de Pesso-
al de Nível Superior - CAPES na medida de suas
respectivas colaborações.
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