ESTRATÉGIA FUZZY PARA CONTROLE DE TENSÃO PARA … · half-bridge. que apre-senta o dobro de componentes. Em seu funciona-mento, o conversor alternativo apresenta dois perío-dos

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: [email protected]

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.


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


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


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.


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-


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)


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.


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.

Referências Bibliográficas

Andrade, D. A., Costa, R. S., Teixeira, R. S., Fleury,

A (2006). Energy efficiency for fractional power

loads. Industry Applications Magazine, Vol. 12,

No 6, pp. 12-20.

Bernardeli, V. R (2008). Controle de conjugado em

motores a relutância variável multifásicos.

Dissertação, Universidade Federal de

Uberlandia, 84 pp

Bernardeli, V.R.; Andrade, D.A.; Silveira, A.W.F.V.;

Gomes, L.C.; Viajante, G.P.; Cabral, L.G

(2011). Self-excited switched reluctance

generator. IEEE Brazilian Power Electronics

Conference.

Cardenas, R., Peña, R., Perez, M., Asher, G., Clare,

J., Wheeler, P (2004). Control system for grid

generation of a switched reluctance generator

driven by a variable speed wind turbine. The

30th Annual Conference of the IEEE Industrial

Electronics Society, vol. 2, pp. 1879-1884.

Coelho, A., Oliveira, E. S. L., Suetake, M., Aguiar,

M. L (2011). Experimental Performance

Comparison Between Single-Phase and Three-

(a)

(b)


2034

Phase Switched Reluctance Generator. IEEE

Brazilian Power Electronics Conference.

Fleury, A., Dias, R. J., Coelho, A., Oliveira, E. S. L.,

Andrade D. A., Silveira, A. W. F. V (2008a).

Gerador a Relutância Chaveado para Energia

Eólica. VIII Conferência Internacional de

Aplicações Industriais

Fleury, A. ; Andrade, D. A. ; Oliveira, E. S. L. ;

Fleury-Neto, G. A. C. ; Oliveira T. F. ; Dias, R.

J. ; Silveira A. W. F. V (2008b). Study on an

Alternative Converter Performance for Switched

Reluctance Generator. The 34th Annual

Conference of the IEEE Industrial Electronics

Society, pp. 1049-1414.

Henriques, L. O. A. P (2004). Implementação de

estratégia de minimização de oscilações e

remoção de sensor de posição para um

acionamento de motor a relutância chaveado

usando técnica neuro-fuzzy. Tese, Universidade

Federal do Rio de Janeiro, 156 pp.

Martins, W. F (2007). Controle fuzzy em tempo real,

aplicado ao sistema plataforma-esfera.

Dissertação, Instituto Militar de Engenharia, 112

pp.

Xiang, L., Lingzhi, Y (2011). Optimization output

voltage of SRG wind power generation system.

IEEE Power and Energy Engineering

Conference.


2035

Documents

ESTRATÉGIA FUZZY PARA CONTROLE DE TENSÃO PARA … · half-bridge. que apre-senta o dobro de componentes. Em seu funciona-mento, o conversor alternativo apresenta dois perío-dos