Estratégias para identificação de faltas externas e controle do gerador de indução duplamente alimentado (2012)
- Authors:
- Autor USP: SANTANA, MARCELO PATRICIO DE - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- Subjects: SISTEMAS DINÂMICOS; TRANSFORMADA DE FOURIER; REDES NEURAIS; MOTORES DE INDUÇÃO
- Language: Português
- Abstract: O presente trabalho desenvolve uma topologia de controle para o gerador de indução duplamente alimentado (GIDA) em condições normais e em condições de falta monofásica. O sistema de controle é dividido em três partes principais: sistema de identificação de faltas, controle em condições normais e controle em condições de falta monofásica. A primeira parte, o sistema de identificação (SI) de faltas, é responsável pela seleção da topologia de controle da máquina. O SI é composto por uma combinação entre redes neurais artificiais (RNA) e a Fast Fourier Transform (FFT). As RNA são responsáveis pela identificação do estado atual da rede, se possui falta ou não. Os dados de entrada das RNA são as correntes de linha do estator que passam por um pré-processamento por meio da FFT. Alguns conteúdos harmônicos de saída da FFT irrelevantes no processo de identificação são eliminados por um método similar ao Principal Components Analysis (PCA). A segunda parte do trabalho é o controle em condições normais, sendo ativado quando o SI aponta a ausência de faltas. A topologia de controle vetorial é utilizada nesta condição para manter a tensão e frequência constante com a velocidade mecânica do eixo variável. A última parte do trabalho é o controle em condições adversas, que é ativado quando o SI detecta uma falta monofásica. A topologia de controle nesta condição utiliza as transformações ortogonais para reduzir o fluxo concatenado no enrolamento do estator com falta. A utilização deste novo controle reduz a corrente do estator quando comparado com o controle vetorial em condições de falta, sendo que a tensão do estator nas fases sem falta é mantida dentro de uma faixa de operação. O trabalho possui resultados de simulação das três principais partes do sistema de controle.Primeiramente, resultados do controle vetorial de tensão e frequência do GIDA sob condições de velocidade do eixo variável e cortes de carga são apresentados. Logo após, apresenta-se os resultados do SI na identificação de faltas mo- nofásicas na fase B e o seu comportamento sob condições adversas como desequilíbrio de carga e cortes de cargas. Finalmente, alguns resultados do controle em condições de falta sobre uma falta fase-neutro na fase B são apresentados
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2012
- Data da defesa: 31.07.2012
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ABNT
SANTANA, Marcelo Patrício de. Estratégias para identificação de faltas externas e controle do gerador de indução duplamente alimentado. 2012. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-26092012-093155/. Acesso em: 18 set. 2024. -
APA
Santana, M. P. de. (2012). Estratégias para identificação de faltas externas e controle do gerador de indução duplamente alimentado (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-26092012-093155/ -
NLM
Santana MP de. Estratégias para identificação de faltas externas e controle do gerador de indução duplamente alimentado [Internet]. 2012 ;[citado 2024 set. 18 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-26092012-093155/ -
Vancouver
Santana MP de. Estratégias para identificação de faltas externas e controle do gerador de indução duplamente alimentado [Internet]. 2012 ;[citado 2024 set. 18 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-26092012-093155/ - Controle vetorial aplicado à redução das ondulações do torque eletromagnético no gerador de indução duplamente alimentado em sistemas eólicos
- Controle vetorial da máquina de indução por modos deslizantes com função suave
- Fault identification in doubly fed induction generator using FFT and neural networks
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