O gerador de indução duplamente alimentado permite a geração de energia em casos em
que a velocidade de sua turbina possui um comportamento não controlável. O controle por
orientação de fluxo representa uma técnica de controle vetorial que regula a corrente de
rotor e, por consequência, a velocidade de rotação e potência reativa de estator de forma
desacoplada.
Esta dissertação apresenta uma análise do controle vetorial de corrente rotórica por
orientação de fluxo utilizando um controlador preditivo baseado em modelo. Sua lei de
controle é proveniente da minimização com restrições de uma função custo que considera
seu próprio esforço de controle e o erro entre as saídas preditas e referências futuras. Para
obtenção do seu modelo de predição, um modelo incremental desacoplado e linearizado é
obtido com o auxílio de um desacoplador feedforward. Adicionalmente, uma proposta de
compensador anti-windup associada aos controladores ótimos será abordada como uma
alternativa menos custosa do ponto de vista computacional. Com o conjunto de técnicas
aqui propostas, torna-se possível reduzir o efeito das não linearidades e de acoplamento do
GIDA com um algoritmo de controle preditivo de baixo custo computacional.
The Doubly-Fed Induction Generator allows efficient energy generation where turbine
speed has a non-controlled behavior when using a bidirectional converter. The stator flux
oriented control represents a vector control technique that controls the rotor speed and
reactive power through power converters in back-to-back configuration.
This text presents an analysis of a field oriented control of the rotor currents using a Model
Based Predictive Control. Its control law is given by the minimization of a cost function
that considers the control effort and the error between the predicted outputs and its future
references. To obtain the prediction model, a linearized incremented model is given with
the support of a feed-forward decoupler. An anti-windup technique is also studied as an
costless alternative than the regular optimal algorithms that considers input restrictions.
With the set of strategies proposed in this document, it is possible to minimize nonlinearities and coupling effects while controlling DFIG’s current loop using a low cost predictive algorithm.
