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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2007.tde-02042008-095246
Documento
Autor
Nome completo
Julio Romel Martinez Bolaños
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2007
Orientador
Banca examinadora
Fadigas, Eliane Aparecida Faria Amaral (Presidente)
Grimoni, José Aquiles Baesso
Pereira, Alexandre de Lemos
Título em português
Controlador supervisório inteligente para sistemas híbridos eólico-diesel-bateria de pequeno porte.
Palavras-chave em português
Energia eólica
Fuzzy
Inteligência artificial
Sistemas híbridos
Resumo em português
Este trabalho apresenta o desenvolvimento e simulação de um Controlador Supervisório Inteligente para sistemas híbridos de energia de pequeno porte. O controlador utiliza técnicas de inteligência artificial, baseadas em redes neurais artificiais e lógica neuro-fuzzy, para realizar previsões de velocidade de vento e demanda de curto prazo, permitindo a tomada de decisões otimizadas de despacho para o sistema híbrido de energia. Os principais objetivos do controlador são: o atendimento à carga, a maximização na utilização da fonte renovável eólica e a redução da participação do gerador diesel, assim como são tomados procedimentos adequados para preservar a vida útil da bateria. Um modelo computacional foi criado para calcular o balanço energético de qualquer sistema híbrido a partir de séries de dados medidos de demanda e velocidade de vento. A avaliação do desempenho do controlador foi realizada comparando-se os resultados obtidos com dois outros algoritmos comumente usados para controle de sistemas híbridos. Também foi feita uma análise econômica simplificada usando a figura de mérito do custo de ciclo de vida (CCV) para destacar as vantagens do novo controlador supervisório inteligente para sistemas híbridos.
Título em inglês
An intelligent supervisory controller for wind-diesel-battery systems.
Palavras-chave em inglês
Hybrid power systems
Operation strategies
Supervisory controller
Wind energy
Resumo em inglês
This work presents the development and simulation results of an Intelligent Supervisory Controller for hybrid power systems. The controller uses artificial intelligence techniques, based on artificial neural networks and neuro-fuzzy logic, to forecast both wind power and load, and to take optimal dispatch decisions for hybrid power systems. The main controller objectives are: supply the load, priorize wind power and minimize diesel contribution while following appropriate procedures to preserve batteries life. A simulation tool has been created to compute the energy balance of any hybrid system using measured load and wind speed time series. The performance analysis was carried out by comparing the simulation results against two other common hybrid systems' control algorithms. Also, a simplified life cycle cost analysis (CCV) has been executed in order to point out the economic advantages of the new intelligent supervisory controller for hybrid power systems.
 
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Data de Publicação
2008-04-07
 
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