Nos últimos anos, melhorias na eficiência dos sistemas fotovoltaicos de bombeamento de água (PVWPS) têm despertado grande interesse entre os pesquisadores, pois sua operação é baseada na produção de energia elétrica limpa. aplicações que incorporam técnicas de minimização de perdas aplicadas a motores de indução (IM). O controle proposto seleciona a magnitude de fluxo ótima minimizando as perdas IM. Além disso, o método de observação de perturbação em degrau variável também é introduzido. reduzindo a corrente do dissipador;assim, as perdas do motor são minimizadas e a eficiência é melhorada. A estratégia de controle proposta é comparada com métodos sem minimização de perdas. Os resultados da comparação ilustram a eficácia do método proposto, que se baseia na minimização das perdas na velocidade elétrica, corrente absorvida, fluxo água e fluxo em desenvolvimento.Um teste de processador em loop (PIL) é realizado como um teste experimental do método proposto.Inclui a implementação do código C gerado na placa de descoberta STM32F4. placa são semelhantes aos resultados da simulação numérica.
Energias renováveis, especialmentesolara tecnologia fotovoltaica, pode ser uma alternativa mais limpa aos combustíveis fósseis em sistemas de bombeamento de água1,2.Os sistemas de bombeamento fotovoltaico têm recebido considerável atenção em áreas remotas sem eletricidade3,4.
Vários motores são usados em aplicações de bombeamento fotovoltaico. O estágio primário do PVWPS é baseado em motores DC. Esses motores são fáceis de controlar e implementar, mas requerem manutenção regular devido à presença dos anotadores e escovas5. foram introduzidos motores de ímã permanente, caracterizados por brushless, alta eficiência e confiabilidade6. Comparado a outros motores, o PVWPS baseado em IM tem melhor desempenho porque este motor é confiável, de baixo custo, livre de manutenção e oferece mais possibilidades de estratégias de controle7 .Técnicas de Controle Orientado ao Campo Indireto (IFOC) e métodos de Controle Direto de Torque (DTC) são comumente usados8.
O IFOC foi desenvolvido por Blaschke e Hasse e permite alterar a velocidade do IM em uma ampla faixa9,10.A corrente do estator é dividida em duas partes, uma gera o fluxo magnético e a outra gera o torque convertendo para o sistema de coordenadas dq. controle independente de fluxo e torque sob condições estáveis e dinâmicas. O eixo (d) está alinhado com o vetor de espaço de fluxo do rotor, que envolve o componente do eixo q do vetor de espaço de fluxo do rotor sendo sempre zero. O FOC fornece uma resposta boa e mais rápida11 ,12, porém, esse método é complexo e sujeito a variações de parâmetros13. são controlados subtraindo o fluxo e o torque do estator das estimativas correspondentes. O resultado é alimentado em um comparador de histerese para gerar o vetor de tensão apropriado para controlarfluxo e torque do estator.
O principal inconveniente dessa estratégia de controle são as grandes flutuações de torque e fluxo devido ao uso de reguladores de histerese para a regulação do fluxo do estator e do torque eletromagnético15,42. Os conversores multinível são usados para minimizar a ondulação, mas a eficiência é reduzida pelo número de chaves de potência16. Vários autores têm utilizado modulação vetorial espacial (SWM)17, controle de modo deslizante (SMC)18, que são técnicas poderosas, mas sofrem efeitos indesejáveis de jittering19. redes, uma estratégia de controle que requer processadores de alta velocidade para implementar20, e (2) algoritmos genéticos21.
O controle fuzzy é robusto, adequado para estratégias de controle não linear e não requer conhecimento do modelo exato. Os DTCs baseados em FLC fornecem melhor desempenho22, mas não o suficiente para maximizar a eficiência do motor, portanto, são necessárias técnicas de otimização de malha de controle.
Na maioria dos estudos anteriores, os autores escolheram fluxo constante como fluxo de referência, mas essa escolha de referência não representa a prática ideal.
Acionamentos de motor de alto desempenho e alta eficiência exigem resposta de velocidade rápida e precisa. Por outro lado, para algumas operações, o controle pode não ser ideal, portanto, a eficiência do sistema de acionamento não pode ser otimizada. uma referência de fluxo variável durante a operação do sistema.
Muitos autores propuseram um controlador de busca (SC) que minimiza perdas sob diferentes condições de carga (como in27) para melhorar a eficiência do motor. No entanto, este método apresenta ondulação de torque devido a oscilações presentes no fluxo de entreferro, e a implementação deste método é demorada e computacionalmente intensiva. A otimização de enxame de partículas também é usada para melhorar a eficiência28, mas essa técnica pode ficam presos em mínimos locais, levando à má seleção dos parâmetros de controle29.
Neste trabalho, uma técnica relacionada ao FDTC é proposta para selecionar o fluxo magnético ótimo reduzindo as perdas do motor. Essa combinação garante a capacidade de usar o nível de fluxo ótimo em cada ponto de operação, aumentando assim a eficiência do sistema de bombeamento fotovoltaico de água proposto. Portanto, parece ser muito conveniente para aplicações de bombeamento de água fotovoltaica.
Além disso, é realizado um teste de processador-in-the-loop do método proposto utilizando a placa STM32F4 como validação experimental. , a placa de conversão USB-UART FT232RL está associada ao STM32F4, o que garante uma interface de comunicação externa para estabelecer uma porta serial virtual (porta COM) no computador. Este método permite que os dados sejam transmitidos em altas taxas de transmissão.
O desempenho do PVWPS usando a técnica proposta é comparado com sistemas fotovoltaicos sem minimização de perdas sob diferentes condições de operação. Os resultados obtidos mostram que o sistema fotovoltaico de bombeamento de água proposto é melhor em minimizar a corrente do estator e as perdas de cobre, otimizando fluxo e bombeamento de água.
O restante do trabalho está estruturado da seguinte forma: A modelagem do sistema proposto é apresentada na seção “Modelagem de Sistemas Fotovoltaicos”. Na seção “Estratégia de controle do sistema estudado”, FDTC, a estratégia de controle proposta e a técnica MPPT são descritos em detalhes. As descobertas são discutidas na seção "Resultados da Simulação". Na seção "Teste PIL com a placa de descoberta STM32F4", o teste do processador em loop é descrito. As conclusões deste documento são apresentadas na seção " Conclusões”.
A Figura 1 mostra a configuração do sistema proposto para um sistema de bombeamento de água fotovoltaico autônomo. O sistema consiste em uma bomba centrífuga baseada em IM, uma matriz fotovoltaica, dois conversores de energia [conversor de impulso e inversor de fonte de tensão (VSI)]. , é apresentada a modelagem do sistema fotovoltaico de bombeamento de água estudado.
Este artigo adota o modelo de diodo único desolarcélulas fotovoltaicas. As características da célula fotovoltaica são indicadas por 31, 32 e 33.
Para realizar a adaptação, é utilizado um conversor boost. A relação entre as tensões de entrada e saída do conversor DC-DC é dada pela Equação 34 abaixo:
O modelo matemático de IM pode ser descrito no referencial (α,β) pelas seguintes equações 5,40:
Onde \(l_{s }\),\(l_{r}\): indutância do estator e do rotor, M: indutância mútua, \(R_{s }\), \(I_{s }\): resistência do estator e Corrente do estator, \(R_{r}\), \(I_{r }\): resistência do rotor e corrente do rotor, \(\phi_{s}\), \(V_{s}\): fluxo do estator e estator tensão , \(\phi_{r}\), \(V_{r}\): fluxo do rotor e tensão do rotor.
O torque de carga da bomba centrífuga proporcional ao quadrado da velocidade IM pode ser determinado por:
O controle do sistema de bombeamento de água proposto é dividido em três subseções distintas. A primeira parte trata da tecnologia MPPT. A segunda parte trata do acionamento do IM baseado no controle direto de torque do controlador de lógica fuzzy. DTC baseado em FLC que permite a determinação de fluxos de referência.
Neste trabalho, uma técnica de P&O de passo variável é utilizada para rastrear o ponto de máxima potência. Caracteriza-se por rastreamento rápido e baixa oscilação (Figura 2)37,38,39.
A ideia principal do DTC é controlar diretamente o fluxo e o torque da máquina, mas o uso de reguladores de histerese para regulagem de torque eletromagnético e fluxo do estator resulta em alto torque e ondulação de fluxo. O método DTC (Fig. 7) e o FLC podem desenvolver estados vetoriais de inversor suficientes.
Nesta etapa, a entrada é transformada em variáveis fuzzy por meio de funções de pertinência (MF) e termos linguísticos.
As três funções de pertinência para a primeira entrada (εφ) são negativa (N), positiva (P) e zero (Z), conforme mostrado na Figura 3.
As cinco funções de pertinência para a segunda entrada (\(\varepsilon\)Tem) são Negative Large (NL) Negative Small (NS) Zero (Z) Positive Small (PS) e Positive Large (PL), conforme mostrado na Figura 4.
A trajetória do fluxo do estator é composta por 12 setores, nos quais o conjunto fuzzy é representado por uma função de pertinência triangular isósceles, conforme mostrado na Figura 5.
A Tabela 1 agrupa 180 regras fuzzy que usam as funções de pertinência de entrada para selecionar os estados de comutação apropriados.
O método de inferência é realizado pela técnica de Mamdani. O fator de peso (\(\alpha_{i}\)) da i-ésima regra é dado por:
onde\(\mu Ai \left( {e\varphi } \right)\),\(\mu Bi\left( {eT} \right) ,\) \(\mu Ci\left( \theta \right) \) : Valor de pertinência do fluxo magnético, torque e erro do ângulo de fluxo do estator.
A Figura 6 ilustra os valores nítidos obtidos a partir dos valores fuzzy usando o método máximo proposto pela Eq.(20).
Ao aumentar a eficiência do motor, a vazão pode ser aumentada, o que, por sua vez, aumenta o bombeamento diário de água (Figura 7). O objetivo da técnica a seguir é associar uma estratégia baseada na minimização de perdas com um método de controle direto de torque.
Sabe-se que o valor do fluxo magnético é importante para a eficiência do motor. Valores altos de fluxo levam ao aumento das perdas de ferro, bem como à saturação magnética do circuito. Por outro lado, baixos níveis de fluxo resultam em altas perdas de Joule.
Portanto, a redução das perdas no IM está diretamente relacionada à escolha do nível de fluxo.
O método proposto baseia-se na modelagem das perdas Joule associadas à corrente que flui pelos enrolamentos do estator da máquina. Consiste em ajustar o valor do fluxo do rotor para um valor ótimo, minimizando as perdas do motor para aumentar a eficiência. pode ser expresso da seguinte forma (ignorando as perdas do núcleo):
O torque eletromagnético\(C_{em}\) e o fluxo do rotor\(\phi_{r}\) são calculados no sistema de coordenadas dq como:
O torque eletromagnético\(C_{em}\) e o fluxo do rotor\(\phi_{r}\) são calculados na referência (d,q) como:
resolvendo a equação.(30), podemos encontrar a corrente ideal do estator que garante o fluxo ideal do rotor e perdas mínimas:
Diferentes simulações foram realizadas usando o software MATLAB/Simulink para avaliar a robustez e desempenho da técnica proposta. O sistema investigado é composto por oito painéis CSUN 235-60P de 230 W (Tabela 2) conectados em série. A bomba centrífuga é acionada por IM, e seus parâmetros característicos são mostrados na Tabela 3. Os componentes do sistema de bombeamento fotovoltaico são mostrados na Tabela 4.
Nesta seção, um sistema fotovoltaico de bombeamento de água usando FDTC com referência de fluxo constante é comparado com um sistema proposto baseado em fluxo ótimo (FDTCO) nas mesmas condições de operação. O desempenho de ambos os sistemas fotovoltaicos foi testado considerando os seguintes cenários:
Esta seção apresenta o estado de partida proposto do sistema de bombeamento baseado em uma taxa de insolação de 1000 W/m2. A Figura 8e ilustra a resposta da velocidade elétrica. Em comparação com o FDTC, a técnica proposta fornece um melhor tempo de subida, atingindo o estado estacionário em 1,04 s, e com FDTC, atingindo o estado estacionário em 1,93 s. A Figura 8f mostra o bombeamento das duas estratégias de controle. Pode-se observar que o FDTCO aumenta a quantidade de bombeamento, o que explica a melhora na energia convertida pelo IM. Figuras 8g e 8h representam a corrente do estator desenhada. A corrente de partida usando o FDTC é de 20 A, enquanto a estratégia de controle proposta sugere uma corrente de partida de 10 A, o que reduz as perdas Joule. As Figuras 8i e 8j mostram o fluxo do estator desenvolvido. O PVPWS opera com um fluxo de referência constante de 1,2 Wb, enquanto no método proposto o fluxo de referência é de 1 A, que está envolvido na melhoria da eficiência do sistema fotovoltaico.
(uma)Solarradiação (b) Extração de energia (c) Ciclo de trabalho (d) Tensão do barramento CC (e) Velocidade do rotor (f) Bombeamento de água (g) Corrente de fase do estator para FDTC (h) Corrente de fase do estator para FDTCO (i) Resposta de fluxo usando FLC (j) Resposta do fluxo usando FDTCO (k) Trajetória do fluxo do estator usando FDTC (l) Trajetória do fluxo do estator usando FDTCO.
osolara radiação variou de 1000 a 700 W/m2 em 3 segundos e depois para 500 W/m2 em 6 segundos (Fig. 8a). A Figura 8b mostra a potência fotovoltaica correspondente para 1000 W/m2, 700 W/m2 e 500 W/m2 .As Figuras 8c e 8d ilustram o ciclo de trabalho e a tensão do link CC, respectivamente. A Figura 8e ilustra a velocidade elétrica do IM, e podemos notar que a técnica proposta tem melhor velocidade e tempo de resposta em relação ao sistema fotovoltaico baseado em FDTC. Figura 8f mostra o bombeamento de água para diferentes níveis de irradiância obtidos usando FDTC e FDTCO. Mais bombeamento pode ser obtido com FDTCO do que com FDTC. As Figuras 8g e 8h ilustram as respostas de corrente simuladas usando o método FDTC e a estratégia de controle proposta. Usando a técnica de controle proposta , a amplitude da corrente é minimizada, o que significa menos perdas de cobre, aumentando assim a eficiência do sistema. Portanto, altas correntes de partida podem levar a um desempenho reduzido da máquina. A Figura 8j mostra a evolução da resposta do fluxo para selecionar ofluxo ótimo para garantir que as perdas sejam minimizadas, portanto, a técnica proposta ilustra seu desempenho. Ao contrário da Figura 8i, o fluxo é constante, o que não representa uma operação ótima. As Figuras 8k e 8l mostram a evolução da trajetória do fluxo do estator.Figura 8l ilustra o desenvolvimento ótimo de fluxo e explica a ideia principal da estratégia de controle proposta.
Uma mudança repentina desolarfoi aplicada radiação, começando com uma irradiância de 1000 W/m2 e diminuindo abruptamente para 500 W/m2 após 1,5 s (Fig. 9a). A Figura 9b mostra a potência fotovoltaica extraída dos painéis fotovoltaicos, correspondente a 1000 W/m2 e 500 W/m2. As Figuras 9c e 9d ilustram o ciclo de trabalho e a tensão do barramento CC, respectivamente. Como pode ser visto na Figura 9e, o método proposto proporciona melhor tempo de resposta. A Figura 9f mostra o bombeamento de água obtido para as duas estratégias de controle. Bombeamento com FDTCO foi maior do que com FDTC, bombeando 0,01 m3/s a 1000 W/m2 de irradiância comparado a 0,009 m3/s com FDTC;além disso, quando a irradiância foi de 500 W a /m2, FDTCO bombeou 0,0079 m3/s, enquanto FDTC bombeou 0,0077 m3/s. Figuras 9g e 9h. Descreve a resposta de corrente simulada usando o método FDTC e a estratégia de controle proposta. a estratégia de controle proposta mostra que a amplitude da corrente é reduzida sob mudanças bruscas de irradiância, resultando em perdas de cobre reduzidas. A Figura 9j mostra a evolução da resposta do fluxo a fim de escolher o fluxo ideal para garantir que as perdas sejam minimizadas, portanto, a técnica proposta ilustra seu desempenho com um fluxo de 1Wb e uma irradiância de 1000 W/m2, enquanto o fluxo é de 0,83Wb e a irradiância é de 500 W/m2. Em contraste com a Fig. 9i, o fluxo é constante em 1,2 Wb, o que não representam a função ótima. As Figuras 9k e 9l mostram a evolução da trajetória do fluxo do estator. A Figura 9l ilustra o desenvolvimento ótimo do fluxo e explica a ideia principal da estratégia de controle proposta e a melhoria do sistema de bombeamento proposto.
(uma)Solarradiação (b) Potência extraída (c) Ciclo de trabalho (d) Tensão do barramento CC (e) Velocidade do rotor (f) Fluxo de água (g) Corrente de fase do estator para FDTC (h) Corrente de fase do estator para FDTCO (i) ) Resposta de fluxo usando FLC (j) Resposta do fluxo usando FDTCO (k) Trajetória do fluxo do estator usando FDTC (l) Trajetória do fluxo do estator usando FDTCO.
Uma análise comparativa das duas tecnologias em termos de valor de fluxo, amplitude de corrente e bombeamento é apresentada na Tabela 5, que mostra que o PVWPS baseado na tecnologia proposta proporciona alto desempenho com aumento de vazão de bombeamento e amplitude de corrente e perdas minimizadas, o que se deve a para a seleção de fluxo ideal.
Para verificar e testar a estratégia de controle proposta, é realizado um teste PIL baseado na placa STM32F4. Inclui a geração de código que será carregado e executado na placa embarcada. A placa contém um microcontrolador de 32 bits com 1 MB Flash, 168 MHz freqüência de clock, unidade de ponto flutuante, instruções DSP, 192 KB SRAM.Durante este teste, um bloco PIL desenvolvido foi criado no sistema de controle contendo o código gerado com base na placa de hardware de descoberta STM32F4 e introduzido no software Simulink.As etapas para permitir Os testes PIL a serem configurados usando a placa STM32F4 são mostrados na Figura 10.
Testes de co-simulação PIL usando STM32F4 podem ser usados como uma técnica de baixo custo para verificar a técnica proposta. Neste artigo, o módulo otimizado que fornece o melhor fluxo de referência é implementado no STMicroelectronics Discovery Board (STM32F4).
Este último é executado simultaneamente com o Simulink e troca informações durante a co-simulação usando o método PVWPS proposto. A Figura 12 ilustra a implementação do subsistema de tecnologia de otimização no STM32F4.
Apenas a técnica de fluxo ótimo de referência proposta é mostrada nesta co-simulação, pois é a principal variável de controle para este trabalho demonstrando o comportamento de controle de um sistema fotovoltaico de bombeamento de água.
Horário da postagem: 15 de abril de 2022
