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Estudio Comparativo de Estimadores de Velocidad para
Generadores Síncronos de Imanes Permanentes empleados en
Sistemas de Generación Eólica
Instituto Politécnico Nacional Escuela Superior de
Cómputo
Sergio Cortes Gutiérrez , José Álvaro Frutos Martínez, Oscar Carranza Castillo, Rubén Ortega
Gonzalez
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Energía eólica• La energía eólica es la energía cuyo origen
proviene del movimiento de masa de aire, es decir del viento.
• Se debe a la diferencia de presiones existentes en distintos lugares de esta, moviéndose de alta a baja presión.
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SensorlessEngloba a los controladores de motores o generadores que evitan la presencia de alguno de los sensores mecánicos necesarios para su implementación.
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Ventajas del uso de Sensorless
• Costo
• Menor ruido
• Menor Mantenimiento
• Baja inercia del sistema
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Investigación de Estimadores de velocidad
en GSIPPosición del rotor vs velocidad del
rotor
Las técnicas sensorless parten de modelos matemáticos y variables eléctricas físicamente mensurables en la maquina estudiada, que permiten estimar la posición y velocidad del rotor, con errores acotados por el tipo de técnica utilizada.
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Técnicas Sensorless• Bucle abierto
• Ecuaciones de estado• Estocásticos• No lineales
• Redes neuronales
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Clasificación de técnicas de
estimadores de velocidad
sensorless en GSIP
Estimadores de Velocidad
Modelo Estático
Ecuaciones de Estado
Propiedades no lineales
Inteligencia Artificial
Estimador de Bucle Abierto
Modelo de Referencia Adaptativo
Estimador de
Luenberger
Filtro de Kalman
Observador por Modo Deslizante
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Estimación de velocidad por
medio de Modelo estático
• Se emplea la estimación por este modelo en los motores de Inducción en donde esta técnica se estima el deslizamiento del motor mediante cálculo analógico, basándose en la sencilla relación existente entre el par electromagnético y el voltaje en el entrehierro.
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Bucle abierto mediante
ecuaciones de estado
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MRAS (Modelo de Referencia Adaptativo)
• El modelo de referencia, consiste en las ecuaciones de flujo en el estator y el modelo de adaptación, que considera que el rotor velocidad como el parámetro ajustable, se muestra en las ecuaciones siguientes:
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Observador de Luenberger• El observador de Luenberger estima las variables
de estado del motor de inducción según:
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Filtro Kalman
• Filtro de Kalman extendido (EKF): Es un estimador estocástico óptimo del sistema de estados que puede ser usado para la estimación de parámetros en sistemas no lineales a partir de señales perturbadas con ruido aleatorio.
• Observador simplificado de Kalman: surge del clásico estimador de Luenberger con la particularidad de que su sintonización está basada en el filtro de Kalman.
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Observador por Modos Deslizantes
• Se deriva de las estrategias de control no lineal en sistemas de estructura variable , utilizando las ecuaciones de estado del sistema para estimar la fuerza electromotriz inducida.
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Propiedades no Lineales• Estimación basada en los armónicos debidos del
estator y el rotor
• Estimación basada en la componente de tercer armónico del voltaje del estator debida a la saturación
• Estimación de velocidad basada en variaciones de la inductancia de fugas
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Inteligencia Artificial
• Las dos principales soluciones basadas en inteligencia artificial utilizadas para la estimación de la velocidad están basadas en las redes neuronales (ANN) y las redes difusas-neuronales (FNN).
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Phase Locked Loop (PLL)
La técnica PLL es utilizada ampliamente en aplicaciones de rectificadores trifásicos controlados, inversores y también en aplicaciones de energía eólica para generadores sincrónicos de imanes permanentes y generadores de inducción de doble devanado.
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Resultados• Estimador basado en las variaciones de la
inductancia de fugas con la posición del rotor.
• Los estimadores basados en las ecuaciones estáticas
• Los estimadores basados en la saturación magnética y el ranurado del rotor
• Los estimadores basados en las ecuaciones de estado
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Resultados
• El modelo de referencia de adaptación
• Estimador Luenberger
• Filtro de Kalman extendido
• Observador simplificado de Kalman
• Inteligencia artificial
• Phase Lock Loop
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Comparativa de Estimadores
de Velocidad
Estimador ComplejidadCosto
ComputacionalEstabilidad Desempeño
Modelo estático Simple Bajo Bajo Bajo
Estimador de Bucle abierto Medio Bajo Alto Bajo
Modelo de Referencia de Adaptación Medio Medio Bajo Medio
Luenberger Alto Bajo Medio Medio
Observador Simplificado de Kalman Medio Bajo Alto Alto
Filtro de Kalman Extendido Alto Alto Bajo Medio
Observador en Modo Deslizante Medio Bajo Medio Medio
Propiedades no Lineales Medio Alto Bajo Bajo
Inteligencia Artificial Alto Alto Alto Alto
Phase Lock Loop Medio Medio Medio Alto
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