Aplicação do método VRFT para o controle de uma usina virtual de energia

Abstract

Este trabalho propõe uma aplicação de métodos de controle baseado em dados, com ênfase na aplicação do Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT), em usinas virtuais de energia, contextualizado pela crescente busca por um aumento do uso de fontes renováveis na matriz elétrica global. As usinas virtuais de energia são sistemas que integram múltiplos recursos energéticos distribuídos (como geradores eólicos e solares) atuando de forma coordenada e descentralizada, por meio de um sistema de controle, para otimizar a geração e distribuição de energia – principalmente para a prestação de serviços ancilares e/ou requisitos de mercado. O controle dessas usinas envolve diversas malhas, em ramos paralelos, que levam a variável controlada a um valor de interesse. Neste trabalho, técnicas de controle baseado em dados, por oferecerem a vantagem de ajuste dos controladores sem a necessidade de um conhecimento completo dos processos, são aplicadas ao controle da potência ativa de uma usina virtual de energia. Dessa forma, são propostas duas metodologias para as sintonias dos controladores, pelo VRFT, em ramos paralelos: a Sintonia Sequencial e a Sintonia Matricial Conjunta. Por meio de simulações de uma usina virtual formada por quatro plantas solares fotovoltaicas, baseadas no modelo genérico WECC, as metodologias propostas demonstraram sua eficácia ao atenderem às diretrizes dos projetos. Contudo, observaram-se limitações no desempenho da resposta de potência ativa em cenários que incluíram a excitação de não linearidades e desconexão das plantas

This work proposes an application of data-driven control methods, with an emphasis on the application of Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT), in virtual power plants, contextualized by the growing demand for an increase in the use of renewable sources in the global energy matrix. Virtual power plants are systems that integrate multiple distributed energy resources (such as wind and solar generators) operating in a coordinated and decentralized manner, through a control system, to optimize energy generation and distribution – primarily for providing ancillary services and/or meeting market requirements. The control of these plants involves several loops, in parallel branches, that bring the controlled variable to a desired value. In this work, data-driven control techniques, which offer the advantage of tuning controllers without requiring complete knowledge of the processes, are applied to control the active power of a virtual power plant. Thus, two methodologies are proposed for controller tuning using VRFT in parallel branches: Sequential Tuning and Joint Matrix Tuning. Through simulations of a virtual power plant composed of four photovoltaic solar plants, based on the generic WECC model, the proposed methodologies demonstrated their effectiveness in meeting design guidelines. However, limitations in the performance of active power response were observed in scenarios that included the excitation of nonlinearities and disconnection of the plants