IDENTIFICAÇÃO DO MODELO DINÂMICO DE UMA TURBINA EÓLICA: ESTUDO DE CASO DA NORDTANK NTK 330F
As energias renováveis estão em constante evolução devido à necessidade de se encontrar alternativas às energias derivadas de combustíveis fósseis. Uma das alternativas, são as usinas eólicas, offshore (em alto mar) e onshore (em terra), que geram eletricidade através da força do vento. As turbinas de eixo horizontal são comumente usadas nestas usinas, normalmente com 3 pás, devido ao custo benefício. Contudo, mesmo que existam equações bem definidas para o comportamento destas máquinas, algumas variáveis ambientais (como rugosidade do terreno, altura do rotor e esterias de vento) podem acrescentar um fator não linear e aleatório na conversão de energia. Por isso, o uso da identificação de sistemas se mostra útil na predição do comportamento desse sistema. Neste trabalho, uma base de dados da usina eólica de Norrekaer, localizada na Dinamarca, é explorado por técnicas de identificação a fim de estimar modelos NARX (nonlinear autorregressive with exogenous inputs) e ARX (autorregressive with exogenous inputs). Para calculá-los adequadamente, três métodos serão usados e comparados: Classical Gram-Schmidt (CGS), Modified Gram-Schmidt (MGS) e Househoulder-based QR-Decomposition with Column Pivoting.
IDENTIFICAÇÃO DO MODELO DINÂMICO DE UMA TURBINA EÓLICA: ESTUDO DE CASO DA NORDTANK NTK 330F
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DOI: 10.22533/at.ed.19221291115
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Palavras-chave: Energia Renovável, Identificação de Sistemas, usinas eólicas
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Keywords: Renewable energy, system identification, wind farms
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Abstract:
The renewable energies are in constant evolution for the sake of the necessity of finding alternatives to fossil fuels derived energy. One of these alternatives are the wind farms, offshore and/or onshore, that provides electricity through the wind force. The horizontal axis turbines are commonly seen on these farms, usually with 3 blades, because of its cost-benefit. However, even though there are equations well defined regarding the behavior of this machines, some environmental variables (such as terrain, height and wind wakes) can add a nonlinear and random factor to the energy conversion. Thereby, the use of system identification shows itself useful to forecast the behavior of this system. In this work, a database from Nørrekær Wind Farm, located on Denmark, is exploited by identification techniques, in order to estimate nonlinear autoregressive with exogenous inputs (NARX) and autoregressive with exogenous Inputs (ARX) models. To calculate them properly, three methods will be used and compared: Classical Gram-Schmidt (CGS), Modified Gram-Schmidt (MGS) and Householder-based QR Decomposition with Column Pivoting
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Número de páginas: 15
- Edgar Campus Furtado
- Leandro José Evilásio Campos
- Cristiane Medina Finzi Quintão
- Gustavo Almeida Silveira de Souza
