Automação de Parques Eólicos
Luís Catalino nº49403
Manuel Coutinho nº49414
Miguel Campos nº49429
Sumário- Motivação
- Objectivos
- Problemas de Automação
- Definição de sistema:- Constituição da Turbina- Aerodinâmica- Distribuição do Vento- Sensores
- Controlo:- Potência- Fuzzy Control
- Filtro de Kalman-Resultados experimentais
- Outros controladores- Não-Linear- Adaptativo- Comparação
Automação de Parques Eólicos 2/21 Seminário de API Junho/04
Este tema encontra-se em franca expansão devido a aspectos:
Ambientais
1) Evita o consumo de combustíveis fósseis
2) Não poluente
3)Recurso natural abundante
Político/Económicos
1)Existem directivas comunitárias que obrigam à implementação deste tipo de produção
2)Atractiva às massas (que influencia os políticos)
3)Investimento rentável a curto/médio prazo
4)Criação de novos postos de trabalho
Devido aos vários níveis de controlo intrínsecos destes sistemas e do seu crescimento em larga escala, trata-se de um tema actual com uma grande componente de automação.
Motivação
Automação de Parques Eólicos 3/21 Seminário de API Junho/04
Controlo de Direcção:
Pás do rotor alinhadas com a direcção preferencial do vento
1)Sensor de direcção do vento
2)Mecanismo de orientação direccional
Controlo de Velocidade:
Seguimento da velocidade de referência.
1)Anemómetro no cimo da cabine.
2)Sistema de controlo para efectuar o controlo da turbina.
Controlo de Potência:
A Potência fornecida pela turbina tem de ser limitada ao seu valor nominal.
1)“Stall” – Perda aerodinâmica.
2)“Pitch” – Variação do ângulo de passo das pás.
Problemas de Automação
Automação de Parques Eólicos 4/21 Seminário de API Junho/04
1)Maximizar a energia disponível, controlando a velocidade
2) Limitar a potência disponível à saída da Turbina para valores acima da
velocidade nominal do vento (valores estes que ocorrem um número
limitado de horas por ano).
3) Reduzir os efeitos dos transitórios
4) Minimizar a acção do controlo
5) Estabilizar o sistema sobre quaisquer condições de operação.
6) Eliminar frequências que possam causar ressonância na estruturamecânica.
OBJECTIVOS do Controlo de uma Turbina Eólica
Automação de Parques Eólicos 5/21 Seminário de API Junho/04
Constituição da Turbina Eólica
Legenda: 1 – pás do rotor; 2 – cubo do rotor; 3 – cabina; 4 – chumaceira do rotor; 5 – veio do rotor;6 – caixa de velocidades; 7 – travão de disco; 8 – veio do gerador; 9 – gerador; 10 – radiador de
arrefecimento; 11 – anemómetro e sensor de direcção; 12 – sistema de controlo; 13 – sistema hidráulico;14 – mecanismo de orientação direccional; 15 – chumaceira do mecanismo de orientação
direccional; 16 – cobertura da cabina; 17 – torre.Automação de Parques Eólicos 6/21 Seminário de API Junho/04
Aerodinâmica
Forças actuantes na pá do Rotor:
W – velocidade relativa do vento Up – velocidade do Vento
Ut – velocidade tangencial da pá
α – ângulo de ataque β – ângulo de passo
Φ – ângulo de escoamentoF – força D – força de arrastamento
L – força de sustentação
N – componente que contribui para o movimento da pá
T – componente da força F que contribui para o binário do motor
Automação de Parques Eólicos 7/21 Seminário de API Junho/04
Automação de Parques Eólicos 8/21 Seminário de API Junho/04
Distribuição do Vento
A densidade de probabilidade é modelada por uma distribuição de Weibull.
k
cuk
ecu
ckuf
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛−
−
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛=
1
)(
u - Velocidade média do vento
c – parâmetro de escala
k – factor de forma
O modelo de variação do vento é baseado no ruído branco
Potência do Vento3
2uAP turbinavento
ρ=
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
0 4 8 12 16 20 24 28
Velocidade do Vento (m/s)
Pro
babi
lidad
e -
Pot
ênci
a do
ve
nto
(kW
)
Probabilidade doVentoPotência
Sensor de Velocidade
Anemómetro de copos:
1) mede a velocidade do vento
2) acelera mais rapidamente do que desacelera
3) colocado a uma altura próxima à do cubo do rotor - permitir que os dados do local se possam correlacionar com os registos existentes de estações meteorológicas próximas.
Automação de Parques Eólicos 9/21 Seminário de API Junho/04
Sensor de Direcção:
1)Fornece uma tensão proporcional à direcção
2)Calibrados para a tensão maxima coincidir com o norte
3)Têm de estar rigorosamente calibrado
Sensor de Direcção
Automação de Parques Eólicos 10/21 Seminário de API Junho/04
Sensor de Velocidade e Direcção
Anemómetro Sónico:
1) Mede velocidade, direcção e turbulência
2) Velocidade de rotação proporcional à do vento
3) Calibração rigorosa
4) Sensor muito completo mas caro
Automação de Parques Eólicos 11/21 Seminário de API Junho/04
Controlo de Potência
- Limitar a potência fornecida pelo aerogerador, para valores acima da velocidade nominal do vento - ocorrem um número limitado de horas por ano.
Stall (passivo):Características aerodinâmicas das pás do rotordimensionadas para entrar em perda a partir de uma certa velocidade do vento
Pitch control (activo): Possibilidade de rodar a pá em torno do seu eixo longitudinal, isto é variar o ângulo de passo das pás
Automação de Parques Eólicos 12/21 Seminário de API Junho/04
Controlo de Potência
Pitch control/stall
Controlo de Potência
Pitch:
1) bom controlo de potência para todas as gamas de velocidade
2) arranque não assistido
3) redução dos esforços de desgaste mecânico
4) travagem com pás em posição de bandeira
Stall:1) simplicidade
2) sistema de travagem complexo
3) baixo custo
Automação de Parques Eólicos 13/21 Seminário de API Junho/04
Vantagens:
1) Não precisa do modelo do sistema
2) Bom para sistemas não-lineares
3) Cálculo paralelo
Fuzzy Control
Desvantagens:
1) Difícil de atingir solução óptima2) Não existem garantias de estabilidade
Aplicação na Turbina:
- Recebe Ta, wg, ∆wg e o erro do torque Tg
- Regula a velocidade wt e ∆Tg em todas as regiões de operação
Automação de Parques Eólicos 14/21 Seminário de API Junho/04
(para wg positivo pequeno)
• Sistema é modelizado por
• Discretizando o sistema encontram-se Af,Bf e Cf
• O filtro de Kalman estima o estado através de
• Onde Kf(k) é dada por
• e Px(k) é encontrado pela equação de Ricatti
• O filtro de Kalman calcula a estimação óptima do estado, supondo que a distribuição do ruído é normal e R1 e R2 são conhecidos
[ ]⎪⎪
⎩
⎪⎪
⎨
⎧
+⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡=
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡++⎥
⎦
⎤⎢⎣
⎡=⎥
⎦
⎤⎢⎣
⎡
η
ξ
a
t
ga
t
a
t
Tw
y
BTTw
ATw
01
0.
( ) ( ))(ˆ)()()()(ˆ1ˆ kxCkykKkuBkxAkx ffff −++=+
( ) 12 )()()()( −
+= kRCkPCCkPAkK Tfxf
Tfxff
( ) ( ) )()()()()()(1 11
2 kRAkPCkRCkPCCkPAAkPAkP Tfxf
Tfxf
Tfxf
Tfxfx ++−=+
−
wt=velocidade angular da turbinaTa=Torque aerodinâmicoTg=Torque do geradorξ = ruído branco de covariância R1
η = ruído branco de covariância R2
Filtro de Kalman
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Implementação do Controlo
Automação de Parques Eólicos 16/21 Seminário de API Junho/04
Resultados Experimentais
Automação de Parques Eólicos 17/21 Seminário de API Junho/04
Controlador clássico Controlador Fuzzy
Outros Controladores
Controlador Não Linear
Corrente de Excitação do rotor
Tensão de controlo
é garantido o seguimento assimptótico de w
Controlador Adaptativo
Corrente de Excitação do rotor
Tensão de controlo
também é garantido o seguimento assimptótico de w
( )mmmm
f zkFb
u +=1
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛= ∫ f
t
nlm Iewdtwwfz ,,,,0
2
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛= ∫ f
t
nlm IwdtwwgF ,,,0
2
fff aIbuI −=&
( )aaam
f Fzkb
u +=1
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛= ∫ f
t
iadapa Iewdtwwafz ,,,,,ˆ0
2&
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛= ∫ eIwdtwwagF f
t
iadapa ,,,,,ˆ0
2
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛= ∫ ewdtwwazha
t
iaadapi ,,,,,0
2
fff aIbuI −=&
Automação de Parques Eólicos 18/21 Seminário de API Junho/04
Comparação entre controlador Não-linear e AdaptativoNão-Linear Adaptativo
Erro de Seguimento
Automação de Parques Eólicos 19/21 Seminário de API Junho/04
Conclusões
1. Sistema altamente não-linear e de difícil modelização
2. Actualmente não existe nenhum controlador nem estimador preferencial
3. É complexa a decisão da zona de funcionamento
4. Verifica-se a existência de várias variáveis a controlar
5. Trata-se de uma área em franco desenvolvimento
Automação de Parques Eólicos 20/21 Seminário de API Junho/04
• Introdução à Energia Eólica, R. Castro
•Control of Variable Speed Wind Turbines, H. Vihriala
•Variable Speed Control of Wind Turbine using nonlinear and adaptive algorithms, Y. Song, B. Dhinakaran, X. Bao
•Adaptive Control Of Variable Speed Wind Turbines, A. Mullane, G. Lightbody, R. Yacamini
•Fuzzy logic control based maximum power tracking of a wind energy system, A. Mohamed, M. Eskander, F. Ghali
•Using Neural Networks to Estimate Wind Turbine Power Generation, S. Li, D. Wunsch, E. O’Hair, M. Giesselmann
•Application of Artificial Neural Network for Wind Speed Prediction and Determination of WindPower Generation Output, M. Hayashi, B. Kermanshahi
Obrigado pela Atenção!!!
Bibliografia
Automação de Parques Eólicos 21/21 Seminário de API Junho/04