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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.18.2014.tde-17122014-083827
Document
Auteur
Nom complet
Taylon Gomes Landgraf
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2014
Directeur
Jury
Alberto, Luís Fernando Costa (Président)
Cari, Elmer Pablo Tito
Freitas, Francisco Damasceno
Titre en portugais
Modelagem e estimação de parâmetros de geradores síncronos via análise de sensibilidade de trajetória
Mots-clés en portugais
EADs
Estimação dos parâmetros
Geradores síncronos
Modelagem
Resumé en portugais
Neste trabalho, investigamos um algoritmo para estimação dos parâmetros de geradores síncronos baseado em análise de sensibilidade de trajetórias. Os parâmetros são estimados através da resolução de um problema de otimização não-linear de mínimos quadrados. Medidas são comparadas com as soluções obtidas dos modelos dinâmicos do gerador e o algoritmo busca minimizar a diferença entre as medidas e a saída do modelo matemático. As medidas foram obtidas de forma artificial por intermédios de simulações computacionais, admitindo-se não somente as dinâmicas transitórias da máquina, mas também considerando as dinâmicas sub-transitórias. O algoritmo proposto é adequado para medidas acessíveis em campo e permite estimar os parâmetros a partir de medidas de perturbações do sistema sem a necessidade da desconexão da máquina do sistema. A principal contribuição deste trabalho é a proposição de uma nova modelagem empregada para estimar os parâmetros do gerador síncrono. Para isto, propõe-se um modelo simplificado, modificado do modelo de dois eixos do gerador, que utiliza a corrente de campo do gerador como uma das entradas. Este modelo é constituído por um conjunto de equações algébrico-diferenciais (EADs) que contém uma equação algébrica de balanço de corrente. Esta equação elimina a necessidade de medidas de variáveis de difícil acesso. O algoritmo proposto foi testado com dados obtidos de simulações dinâmicas realizadas a partir de um sistema teste com resultados satisfatórios. Os resultados obtidos são analisados frente a resultados obtidos também para o modelo de dois eixos utilizando a tensão de campo como uma entrada. Através destes resultados é possível observar a possibilidade de sua utilização em aplicações reais.
Titre en anglais
Modeling and parameter estimation of synchronous generators per trajectory sensitivity analysis
Mots-clés en anglais
DAEs
Modeling
Parameter estimation
Synchronous generators
Resumé en anglais
In this work, we investigate an algorithm for estimating parameters of synchronous generators based on trajectories sensitivity analysis. The parameters are estimated by solving a nonlinear optimization problem of least squares. Measurements are compared with the solutions obtained from the dynamic model of the generator and the algorithm seeks to minimize the difference between the measurements and the output of the mathematical model. Measurements were obtained artificially by means of simulations, assuming not only the transient dynamics of the machine, but also considering the subtransient dynamics. The proposed algorithm is suitable for accessible measurements in the field and allows the estimation of parameters from measurements of system disturbances, without the necessity of disconnecting the machine from the system. The main contribution of this work is to propose a new generator model to estimate the parameters of the synchronous generator. To this end, a simplified model is proposed. This model is a modification of the two-axis model of the generator, which uses the generator field current as an input of the model. This model consists of a set of differential-algebraic equations (DAEs) containing an algebraic equation of balance of current. This equation eliminates the need of measuring variables that are difficult to access. The proposed algorithm has been tested with data obtained from dynamic simulations conducted from a test system with satisfactory results. The results has been analysed against the results of the two-axis model using the generator field voltage as an input of the model. These results indicate the possibility of application in real machines.
 
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Taylon.pdf (1.54 Mbytes)
Date de Publication
2015-01-15
 
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