Aplicação de controladores fracionários em algoritmos de sincronismo com a rede elétrica

Cada vez mais existe a necessidade de uma transição energética para um modelo mais sustentável, resiliente e descarbonizado devido ao aumento dos preços dos combustíveis fósseis, às mudanças climáticas e à crescente preocupação ambiental. Essa transição implica a passagem de um sistema elétrico sustentado por combustíveis fósseis para um sistema elétrico baseado em energias renováveis. Por sua vez, para ser integrada na rede de distribuição, a energia elétrica descentralizada tem de cumprir determinadas normas e padrões. Estas normas ditam os princípios operacionais básicos, operação da rede de distribuição e resposta do sistema a condições anormais de funcionamento da rede elétrica. Recomendam ainda que a interligação dos recursos com a rede de distribuição deve ocorrer com um fator de potência unitário. Assim, para garantir o funcionamento destes recursos é necessário o uso de algoritmos de sincronização com a rede elétrica. Concretamente, é realizado um estudo comparativo que considera os modelos comummente usados na literatura (Notch-PLL e SOGI-PLL). Nesta dissertação, para mitigar algumas desvantagens associadas a estes algoritmos de sincronismo com a rede são usados controladores fracionários. Estes controladores consistem numa generalização dos controladores clássicos, sendo caraterizados por uma função transferência de ordem fracionária. De modo a determinar os valores dos ganhos de cada controlador, bem como as suas respetivas ordens fracionárias, foi considerado um problema de otimização. Portanto, para resolver este problema diferenciadamente foram selecionados quatro métodos meta-heurísticos: Differential Evolution, Grey Wolf Optimizer, Particle Swarm Optimization e Whale Optimization Algorithm. Para cada destes métodos os resultados obtidos para os ganhos dos controladores foram analisados em função da integral do erro absoluto (IAE). Já para realizar as aproximações das ordens fracionárias foi utilizada a técnica de aproximação Oustaloup. Para avaliar e comparar o desempenho dos controladores clássicos e fracionários nos algoritmos de sincronização com a rede elétrica, os algoritmos usados nesta dissertação foram submetidos a três casos de estudo em ambiente de simulação e ambiente real de operação.There is an increasing need for an energy transition to a more sustainable, resilient, and decarbonized model due to fossil prices, climate change and growing environmental concerns. This transition implies the transition from an electrical system sustained by fossil fuels to an electrical system based on renewable energies. In turn, to be integrated into the distribution grid, decentralized electrical energy must comply with certain norms and standards. These standards dictate the basic operating principles, operation of the distribution grid and the system's response to abnormal operating conditions of the electrical grid. They also recommend that the interconnection of resources with the distribution grid should occur with a unity power factor. Thus, to guarantee the functioning of these resources, it is necessary to use synchronization algorithms with the electrical grid. Specifically, a comparative study is carried out that considers the models commonly used in the literature (Notch-PLL and SOGI-PLL). In this dissertation, to mitigate some disadvantages associated with these network synchronization algorithms, fractional controllers are used. These controllers consist of a generalization of the classical controllers, being characterized by a fractional order transfer function. To determine the gains values of each controller, as well as their respective fractional orders, an optimization problem was considered. Therefore, to solve this problem differently, four metaheuristic methods were selected: Differential Evolution, Gray Wolf Optimizer, Particle Swarm Optimization and Whale Optimization Algorithm. For each of these methods, the results obtained for the controller gains were analysed as a function of the absolute error integral (IAE). To perform the approximations of the fractional orders, the Oustaloup approximation technique was used. To evaluate and compare the performance of classical and fractional controllers in the synchronization algorithms with the electrical grid, the algorithms used in this dissertation were submitted to three case studies in a simulation environment and a real operating environment

Sintonia automática de controladores PID: uma abordagem neuro - genética

Tese de dout. em Electrónica e Computação, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2004Os controladores PID são extensivamente utilizados em aplicações industriais. A popularidade deste tipo de controladores advém da sua simplicidade (apenas 3 termos para sintonizar) e robusto desempenho. Dado que os processos a controlar poderão variar ao longo do tempo, levando à necessidade de uma nova sintonia do controlador, métodos de sintonia automática de controladores PID revelam-se de grande interesse tanto prático como teórico. Na presente dissertação propõe-se uma técnica de sintonia automática do controlador PID, com base em metodologias de soft-computing. A sintonia de controladores pode ser vista como um problema de optimização simultânea de vários critérios assim, o sistema proposto incorpora algoritmos genéticos para esse propósito. Destinando-se o método desenvolvido a aplicações em tempo real, houve a necessidade de se proceder à modelação dos critérios de controlo. Este procedimento tem vantagem tanto a nível de consumo de tempo, como na prevenção de situações de instabilidade sempre possíveis durante um processo de optimização, e não sujeita o processo a perturbações necessárias ao processo de optimização; estes aspectos são de fundamental importância nas aplicações em tempo real. O problema de modelação de critérios de controlo bem como de parâmetros optimizados do controlador foi tratado utilizando-se redes neuronais. Foram testadas as capacidades de modelação e de adaptação de vários tipos de redes neuronais, nomeadamente perceptrão multi-camada, redes com funções de base radial e B-Splines. Os modelos neuronais a que se chegaram, juntamente com os algoritmos genéticos, formam alguns dos blocos constituintes do modelo de auto-sintonia neuro-genética que se propõe. Foi construído um simulador que implementa a presente arquitectura e valida a metodologia proposta.PID controllers are extensively used in industrial applications. Its popularity comes from the fact that they are very simple -just three terms to tune- as well as from its robust performance. As plants can be time-varying, therefore precluding the need for retuning, methods for PID auto-tuning exhibit great theoretical and practical interest. In this thesis, an automatic tuning technique for PID controllers based on soít-computing methodologies is purposed. The tuning of controllers can be interpreted as a simultaneous optimization problem of several criteria. For this purpose, the proposed system incorporates genetic algorithms. As this method aimed for real time applications, models are used to approximate the control criteria. This has the following advantages: first, there are savings in execution time; secondly, unstabilility situations, which can always occur during an optimization process, are avoided; finally the optimization can be performed avoiding the need of applying perturbations to the actual process, which is always undesirable. Neural networks are used to model the proposed tuning criteria, as well as to model the PID controller optimized parameters. The modeling and adaptation capacities of several neural networks, namely multilayer perceptron, radial basis function networks and B-Spline networks were tested and compared. The chosen neural models and genetic algorithms constitute some of the building blocks of the proposed neuro-genetic auto-tuning method. A Simulator implemented this architecture, in order to validate the proposed methodology