Dissertação de Mestrado
Documento
Dissertação de Mestrado
Autor
Nome completo
Anderson Francisco da Silva
E-mail
Unidade da USP
Escola Politécnica
Programa ou Especialidade
Data de Defesa
2025-06-06
Imprenta
São Paulo, 2025
Orientador
Banca examinadora
Morishita, Helio Mitio (Presidente)
Monaro, Renato Machado
Souza, Carlos Eduardo Silva de
Título em português
Controle de turbinas eólicas baseado na estimação da velocidade efetiva do vento.
Palavras-chave em português
Controladores proporcioal integrativo com programação de ganos, Controle para turbinas eólicas, Estimativa da velocidade efetiva do vento, Filtro de Kalman
Resumo em português
A demanda global por geração de energia renovável tem impulsionado o desenvolvimento de turbinas eólicas com maiores capacidades em megawatts (MW). Enquanto as turbinas eólicas onshore estão aumentando de tamanho, elas enfrentam desafios técnicos e sociais, como poluição sonora e visual, mortalidade de aves e erosão do solo. As turbinas eólicas offshore surgiram como uma solução promissora para mitigar esses impactos terrestres e atender às crescentes necessidades energéticas. As turbinas offshore modernas agora atingem diâmetros de rotor de até 292 metros e capacidades de 20 MW. No entanto, rotores maiores, embora cruciais para atender às demandas energéticas, também apresentam desafios significativos. As condições de vento em regiões costeiras e ambientes offshore em águas profundas agravam esses desafios, exigindo tecnologias avançadas e métodos para otimizar a produção de energia e garantir a segurança operacional. Este estudo foca em estratégias de controle para turbinas eólicas operando em condições de Carga Parcial e Carga Total. Para Carga Parcial, algoritmos MPPT como o TSR, combinados com a estimativa da velocidade do vento, otimizam a produção de energia. Para Carga Total, estratégias de compensação adicionadas ao controlador de passo das pás evitam amortecimento negativo e redução de impulso, mitigando cargas e garantindo estabilidade. O controle do torque do gerador e do passo das pás equilibra a geração de energia com a redução de cargas. Métodos de estimativa usando observadores de estado, como o Filtro de Kalman e o Filtro de Kalman Estendido, são analisados para aprimorar o controle e a operação. Os resultados demonstram maior eficiência e redução de cargas, com controladores baseados no TSR mostrando maior flexibilidade em comparação aos controladores baseados no OTC para alcançar diferentes objetivos.
Título em inglês
Control of wind turbine based on effective wind speed estimation.
Palavras-chave em inglês
Blade pitch control, Control for offshore wind turbines, Control for onshore wind turbines, Estimation of effective wind speed, Generator torque control, Extended Kalman filter for wind turbines, Gain-scheduled Proportional-Integral (PI) controller, Kalman filter for wind Turbines
Resumo em inglês
The global demand for renewable energy generation has driven the development of wind turbines with higher capacities in megawatts (MW). While onshore wind turbines are increasing in size, they bring technical and social challenges such as noise and visual pollution, bird mortality, and soil erosion. Offshore wind turbines have emerged as a promising solution to mitigate these terrestrial impacts and meet growing energy needs. Modern offshore turbines now reach rotor diameters of up to 292 meters and capacities of 20 MW. However, larger rotors, though crucial for meeting energy demands, also present significant challenges. Coastal wind conditions and offshore environments in deeper waters intensify these challenges, requiring advanced technologies and methods to optimize energy production and ensure operational safety. This study focuses on control strategies for wind turbines under Partial and Full Load conditions. For Partial Load, MPPT algorithms like TSR combined with wind speed estimation optimize energy production. For Full Load, compensation strategies added to the blade pitch controller prevent negative damping and thrust reduction, mitigating loads and ensuring stability. Control of generator torque and blade pitch balances energy generation with load reduction. Estimation methods using state observers, such as the Kalman Filter and Extended Kalman Filter, are analyzed to enhance control and operation. Results demonstrate improved efficiency and reduced loads, with TSR-based controllers showing greater flexibility compared to OTC-based controllers in achieving diverse objectives.
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Data de Publicação
2025-08-25
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