INSTITUTO FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU EM ENGENHARIA ELÉTRICA COM ÊNFASE EM SISTEMAS INTELIGENTES APLICADOS À AUTOMAÇÃO

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1 INSTITUTO FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU EM ENGENHARIA ELÉTRICA COM ÊNFASE EM SISTEMAS INTELIGENTES APLICADOS À AUTOMAÇÃO PATRICK SILVA RIBEIRO CONTROLE FUZZY DO CHAVEAMENTO DE BANCOS DE CAPACITORES E DA EXCITAÇÃO DE UM GERADOR SÍNCRONO PARA CORREÇÃO DO FATOR DE POTÊNCIA EM UMA UNIDADE CONSUMIDORA DE ENERGIA INDUSTRIAL Vitória 2014

2 PATRICK SILVA RIBEIRO CONTROLE FUZZY DO CHAVEAMENTO DE BANCOS DE CAPACITORES E DA EXCITAÇÃO DE UM GERADOR SÍNCRONO PARA CORREÇÃO DO FATOR DE POTÊNCIA EM UMA UNIDADE CONSUMIDORA DE ENERGIA INDUSTRIAL Monografia apresentada ao Curso de Pós- Graduação Lato Sensu em Engenharia Elétrica com Ênfase em Sistemas Inteligentes Aplicados à Automação do Instituto Federal do Espírito Santo como requisito parcial para obtenção do certificado de Especialista em Sistemas Inteligentes Aplicados à Automação. Orientador: Prof. M. Sc. Paulo Henrique F. Zanandrea Vitória 2014

3 (Biblioteca Nilo Peçanha do Instituto Federal do Espírito Santo) R484c Ribeiro, Patrick Silva. Controle fuzzy do chaveamento de bancos de capacitores e da excitação de um gerador síncrono para correção do fator de potência de uma unidade consumidora de energia industrial / Patrick Silva Ribeiro f. : il. ; 30 cm Orientador: Paulo Henrique F. Zanandrea. Monografia (Pós-Graduação) Instituto Federal do Espírito Santo, Coordenadoria de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Curso Pós-Graduação Lato Sensu em Engenharia Elétrica com Ênfase em Sistemas Inteligentes Aplicados à Automação, Controladores elétricos. 2. Energia elétrica Consumo. 3. Sistema de energia elétrica Controle. 4. Fator de pontência. I. Zanandrea, Paulo Henrique F. II. Instituto Federal do Espírito Santo. III. Título. CDD

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6 RESUMO Este trabalho descreve o projeto de um controle Fuzzy para controlar a correção do fator de potência de uma unidade consumidora de energia elétrica. Tal projeto tem como objetivo eliminar as despesas com excedente reativo UFER, que decorre do desajuste do fator de potência da unidade consumidora simulada. O controlador proposto recebe como entradas o fator de potência da unidade e sua variação, atuando sobre a excitação de um gerador síncrono. Paralelamente é feito o chaveamento de bancos de capacitores com base na potência reativa demandada pela carga. A faixa de potência reativa a ser corrigida é de 0 a 1250kVAr. A proposta de controle abordada visa integrar o controle de fator de potência via banco de capacitores com o controle da excitação de um gerador síncrono, que em uma unidade consumidora real pode ser acionado em um processo de cogeração. Todo o desenvolvimento do controlador Fuzzy desejado foi realizado utilizando o toolbox do MATLAB para lógica Fuzzy. Para avaliação da eficácia do controlador projetado utilizouse três cenários que foram simulados no ambiente Simulink. O primeiro cenário apresentava quatro níveis de carga ao longo de quinze segundos de simulação, o segundo cenário apresentava quatro níveis de carga ao longo dos sete segundos de simulação, enquanto o terceiro simulava o comportamento de um processo industrial em batelada. Em todos os cenários simulados o controlador apresentou bom desempenho. No fim do trabalho apresentou-se uma proposta de hardware para a confecção de protótipo a ser desenvolvido em trabalhos futuros além de apresentar as conclusões. Palavras-chave: Controle Fuzzy. Fator de Potência. Banco de Capacitores.

7 ABSTRACT This paper describes the design of a fuzzy controller to control the correction of power in a consumer unit of electricity factor. This project aims to eliminate the costs of reactive surplus - UFER, which arises from the mismatch of the power of simulated consumer unit factor. The proposed controller receives as inputs the power factor of the unit and its variation, acting on the excitation of a synchronous generator. Is done in parallel switching capacitor banks based on the reactive power demanded by the load. The range of reactive power is to be adjusted from 0 to 1250kVAr. The proposed approached control aims to integrate control of power factor via capacitor bank with control of a synchronous generator excitation, which in a real consumer unit can be operated in a cogeneration process. The whole development of the desired fuzzy controller was performed using MATLAB toolbox for fuzzy logic. To evaluate the effectiveness of the designed controller was used three scenarios that were simulated in the Simulink environment. The first stage had four load levels over fifteen seconds of the simulation, the second stage had four load levels over seven seconds of the simulation, while the third simulating the behavior of an industrial batch process. In all simulated scenarios the controller performed well. After work, we present a proposal for hardware for making prototype to be developed in future work and presents the conclusions. Keyword: Fuzzy Control. Power Factor. Capacitor bank.

8 LISTA DE FIGURAS Figura 1 - Tensão trifásica nos terminais de um gerador síncrono Figura 2 - Representação de gerador síncrono atuando de forma isolada Figura 3 - Representação de gerador síncrono conectado a barramento infinito Figura 4 - Gráfico da corrente de armadura em função da corrente de excitação. Curva V motor síncrono e gerador síncrono Figura 5 - Diagrama de blocos da lógica fuzzy Figura 6 - Conjuntos fuzzy para a altura de um homem adulto Figura 7- Representação das saídas parciais e finais do método fuzzy Figura 8 - Relação do toolbox de lógica fuzzy com outras ferramentas do MATLAB.22 Figura 9 - Ferramentas disponíveis no toolbox de lógica fuzzy do MATLAB Figura 10 - Tela do FIS Editor Figura 11 - Tela do Membership Function Editor Figura 12 - Tela do Rule Editor Figura 13 - Tela do Rule Viewer Figura 14 - Tela do Surface Viewer Figura 15 - Diagrama do sistema Fuzzy projetado Figura 16 - Diagrama de simulação do comportamento do gerador Figura 17 - Representação da variável fuzzy de entrada Fator de Potência Figura 18 - Representação da variável fuzzy de entrada variação de FP Figura 19 - Representação da variável fuzzy de saída Excitação Figura 20 - Configuração interna do subsistema controlador Figura 21 - Configuração interna do subsistema Bancos Figura 23 - Configuração interna do subsistema Cargas Figura 24 - Configuração interna do subsistema Fonte Figura 25 - Visão geral do sistema simulado Figura 26 - Resultado da simulação do cenário Figura 27 - Acionamento dos bancos de capacitores e da excitação no cenário Figura 28 - Resultado da simulação do cenário Figura 29 - Acionamento dos bancos de capacitores no cenário Figura 30 - Resultado da simulação do cenário Figura 31 - Acionamento dos bancos de capacitores no cenário Figura 32 - Esquema do hardware proposto para futuro protótipo... 49

9 LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Condições de cargas simuladas no cenário Tabela 2 - Condições de cargas simuladas no cenário Tabela 3 - Condições de cargas simuladas no cenário Tabela 4 - Resultados dos testes do gerador utilizado Tabela 5 - Regras do controlado Fuzzy Tabela 6 - Acionamento dos bancos

10 LISTA DE SIGLAS FIRJAN Federação das Indústrias do Rio de Janeiro UFER Unidade Faturada de Energia Reativa UFDR Unidade Faturada de Demanda Reativa FP Fator de Potência

11 LISTA DE SÍMBOLOS P - Potência Ativa (P) Q - Potência Reativa (Q)

12 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO GERADORES SÍNCRONOS LÓGICAFUZZY TOOLBOX DE LÓGICA FUZZY DO MATLAB CARACTERIZAÇÃO DA CARGA METODOLOGIA DE PROJETO DO CONTROLADOR FUZZY PREMISSAS CONHECIMENTO DO COMPORTAMENTO DO GERADOR UTILIZADO DEFINIÇÃO DAS VARIÁVEIS FUZZY DEFINIÇÃO DAS REGRAS FUZZY MODELO A SER SIMULADO SUBSISTEMA CONTROLADOR SUBSISTEMA BANCOS DE CAPACITORES SUBSISTEMA GERADOR SUBSISTEMA CARGAS SUBSISTEMA FONTE CONFIGURAÇÃO FINAL RESULTADOS DAS SIMULAÇÕES CENÁRIO CENÁRIO CENÁRIO TOPOLOGIA PROPOSTA PARA UM PROTÓTIPO FUTURO CONCLUSÃO REFERÊNCIAS... 52

13 11 1 INTRODUÇÃO O alto custo da energia elétrica no Brasil, frente ao que se pratica no resto do mundo, bem como o crescente impacto desse insumo nos custos de produção da indústria nacional, vem conferindo cada vez mais importância à gestão energética dentro das empresas. Segundo estudo realizado pela Federação das Indústrias do Rio de Janeiro FIRJAN (FIRJAN, 2014) o custo da energia elétrica para a Indústria no Brasil é, em média, cerca de 15% maior que a média internacional.nesse cenário, quaisquer ações que objetivem reduzir as contas de energia elétrica das empresas, seja por adoção de medidas de eficiência energética, seja por controle de parâmetros tarifários, contribui para a competitividade da indústria nacional frente aos concorrentes localizados em outros países. Dentre os fatores tarifários que podem ser gerenciados e possuem influência no valor final da conta encontram-se o valor pago pelo excedente e a demanda contratada de energia. A resolução 414/2010 da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL, 2010) estabelece os critérios para cálculo do valor a ser acrescido na conta de energia das unidades de média e alta tensão (Grupo A) que atingirem, em algum intervalo de medição, um fator de potência abaixo do estabelecido como referência, a saber, 0,92 indutivo ou capacitivo. O impacto desse acréscimo no valor final da conta torna necessária a adoção de medidas para o controle do fator de potência em unidades de média e alta tensão. O valor pago pelo excedente reativo consumido é identificado no faturamento de energia elétrica através de dois parâmetros: a Unidade Faturada de Energia Reativa UFER e a Unidade Faturada de Demanda Reativa UFDR. A existência de um valor considerável nesses dois parâmetros demonstra um desajuste no Fator de potência FP, que para as regras tarifárias nacionais deve ser mantido maior que 0,92, indutivo ou capacitivo. Tal desajuste implica em cobranças na conta de energia da unidade consumidora que tipicamente são reduzidas através da instalação de bancos de capacitores. Já a demanda contratada de energia é definida no contrato com a concessionária de energia (nos casos onde a unidade consumidora é cativa) ou com algum agente do

14 12 mercado livre de energia, representando, dependendo da unidade em questão, em uma despesa grande a ser monitorada e controlada. Muitas unidades utilizam-se de geradores síncronos, seja para o controle da demanda contratada ativa, seja para geração de energia através do aproveitamento de gases ou calor proveniente de algum processo industrial interno (co-geração), nos termos da Resolução Normativa nº235 da ANEEL (ANEEL, 2006). O presente trabalho apresenta uma proposta de solução que une uma ação para o ajuste do fator de potência, que são os bancos de capacitores somados a um ajuste fino implantado correspondente à potência reativa injetada na rede por um gerador síncrono, além de uma pequena contribuição para redução da demanda contratada de energia, através da potência ativa injetada pelo gerador. Para a eficácia da solução proposta projetou-se um controlador Fuzzy que atua sobre a excitação do gerador síncrono, enquanto o chaveamento dos bancos de capacitores é feito através da faixa de valores medidos da potência reativa da carga. Uma análise da aplicabilidade técnica da solução proposta foi realizada através de simulações no ambiente Matlab/Simulink. No Capítulo 2 será feito um breve apanhado dos conceitos relacionados aos geradores síncronos, abordando suas características de operação mais importantes para o desenvolvimento do trabalho. No Capítulo 3, serão revisados os conceitos que envolvem a Lógica Fuzzy, com foco em sua utilização em aplicações de controle. Adicionalmente, será exposto no Capítulo 4 os principais aspectos do toolbox do MATLAB que implementa a lógica Fuzzy. Já no Capítulo 5, serão demonstrados os 3 cenários de carga propostos para a simulação do controle a ser realizado. No Capítulo 6 será detalhado o projeto do controlador Fuzzy, apresentando todas as etapas desse processo e o produto final. No Capítulo 7, o modelo a ser simulado será descrito em todas as suas partes, sendo os resultados das simulações demonstrados no Capítulo 8. Por fim, será apresentada no Capítulo 9 uma proposta de topologia a ser aplicada em um futuro protótipo e as conclusões serão expostas no Capítulo 10.

15 13 2 GERADORES SÍNCRONOS Os geradores síncronos, ou alternadores, são as máquinas elétricas mais usadas para a geração de energia elétrica em grande escala, sendo compatível com as fontes primárias hidráulicas, eólicas, térmicas e etc. Segundo PC Sen (Sen, 1996) a principal característica que define as máquinas síncronas é o fato de o campo girante e o rotor girarem a uma mesma velocidade, dita velocidade síncrona. Como qualquer gerador de energia elétrica, os geradores síncronos transformam a potência mecânica oriunda da fonte primária conectada em seu eixo em potência elétrica disponibilizada em seus terminais de saída. Seja qual for a fonte primária (turbina hidráulica, turbina eólica ou outra fonte), e o sistema de controle que a opera, há uma tendência de comportamento semelhante: à medida que a potência entregue pelo gerador à carga aumenta reduz-se a frequência da tensão de saída do gerador. Portanto há uma relação entre a potência ativa (P) e a frequência da tensão de saída. Outra relação que existe na operação de um gerador síncrono ocorre entre o valor da tensão de saída e a potência reativa entregue. Essa relação decorre do fato de cargas com fator de potência indutivo tenderem a reduzir o valor da tensão de saída, enquanto cargas com fator de potência capacitivo tenderem a aumentar o valor da tensão de saída. Além da fonte primária anteriormente citada, o gerador síncrono, para seu funcionamento, deve ser alimentado em seu circuito de campo por uma tensão contínua, chamada tensão de excitação, resultando em uma tensão trifásica nos terminais dos enrolamentos do estator, conforme exposto na Figura 1. Figura 1 - Tensão trifásica nos terminais de um gerador síncrono. Fonte: Sen (1996).

16 14 No que tange às condições de operação, há essencialmente duas formas para a aplicação de geradores síncronos: a atuação isolada (acionando diretamente e de forma dedicada a carga) e a conexão do gerador a um sistema interligado, conhecido como barramento infinito. Na condição isolada, cujo diagrama simplificado está representado na Figura 2, as potências ativa e reativa entregues pelo gerador serão iguais às demandadas pela carga naquele instante. Assim, cabe ao sistema de controle da excitação do gerador a garantia de valores de frequência e tensão que correspondam à essa demanda. Figura 2 - Representação de gerador síncrono atuando de forma isolada. Fonte: Própria. Por questões de confiabilidade e facilidade de operação o uso comum de um gerador síncrono não ocorre para alimentação de um sistema isolado, ou seja, a conexão do gerador síncrono normalmente é feita à uma rede elétrica trifásica com capacidade de suprimento de energia muito maior.por isso, tal rede é considerada tecnicamente um barramento infinito. Nessa condição de operação, demonstrada na Figura 3, as características da tensão trifásica nos terminais do gerador (amplitude, sequência de fases, frequência e etc) permanecem praticamente inalteradas, sendo a condição de excitação responsável apenas por alterar o nível de potência que o gerador insere na rede.

17 15 Figura 3 - Representação de gerador síncrono conectado a barramento infinito. Fonte: Sen (1996). Sabe-se que a quantidade de potência ativa fornecida na saída do gerador depende da potência injetada pela fonte primária em sua entrada, refletindo no ângulo de carga. Já a potência reativa está atrelada ao módulo da tensão de campo (excitação) do gerador. Partindo-se de uma condição inicial de excitação, o aumento da corrente de campo, dita sobre-excitação, acarretará um aumento do fornecimento de energia reativa enquanto a redução da corrente de excitação, dita sub-excitação, acarretará numa redução da energia reativa fornecida conforme demonstrado na Figura 4.

18 16 Figura 4 - Gráfico da corrente de armadura em função da corrente de excitação. Curva V motor síncrono e gerador síncrono. Fonte: Pinto (2014). Assim, levando em consideração os conceitos acima apresentados, a flexibilidade de variação do fator de potência de saída de geradores síncronos, apenas variandose sua tensão de excitação do campo, constitui-se um dos aspectos que conferem mais importância à sua aplicação nos Sistemas elétricos de Potência. Tal aspecto dos geradores síncronos foi a base para o controle Fuzzy desenvolvido no presente trabalho, uma vez que a variação da excitação foi utilizada para controlar a quantidade de potência reativa injetada no barramento em conjunto com o acionamento de bancos de capacitores.

19 17 3 LÓGICAFUZZY A lógica fuzzy, ou difusa, começou a ser amplamente discutida no meio acadêmico a partir de 1965 com a publicação do artigo do professor Lofti Zadeh, no entanto, há relatos de estudos anteriores que introduziram alguns conceitos ligados a essa área. Basicamente a lógica fuzzy aparece como contraponto à lógica booleana, onde há respostas binárias, por exemplo, um elemento pertence ou não pertence a um determinado conjunto, um copo está cheio ou vazio, um indivíduo é baixo ou alto, etc. Assim, segundo Cox (1994), a lógica fuzzy tenta se aproximar da realidade onde há a possibilidade de respostas imprecisas. Na perspectiva da lógica fuzzy é possível não só definir se um elemento pertence a um ou outro conjunto extremo e sim poder apresentar graus de aproximação do elemento a esses conjuntos. Dadas essas características, a lógica fuzzy vem sendo aplicada em larga escala em diversas áreas onde é necessária uma aproximação do modo racional humano para resolver problemas. Dentre essas áreas pode-se destacar a economia, a automação de processos industriais e muitas outras. Trata-se, portanto, da união do raciocínio humano para resolver problemas envolvendo imprecisões aliado ao poder computacional, visto que a estrutura matemática proposta pela lógica fuzzy é facilmente transportada para algoritmos programáveis. Segundo Kulitz (2013), um exemplo simples para ilustrar a relevância da lógica fuzzy pode ser observado avaliando-se a altura de homem adulto. Avaliando um determinado indivíduo cuja altura seja 1,50m é fácil responder se o mesmo é baixo ou alto, pois visivelmente a resposta óbvia seria baixo. Adotando raciocínio semelhante, um indivíduo com 1,90m será facilmente avaliado como alto. Para esses dois indivíduos, não há dúvida ao responder a que conjunto pertencem, no entanto, nem todo os homens possuem alturas localizadas em um extremo ou outro. É nesse horizonte que a lógica fuzzy apresenta sua utilidade. No mundo real geralmente se utiliza, linguisticamente, termos imprecisos para representar elementos que não são facilmente colocados em um extremo ou outro. Dentro dessa perspectiva, é comum olhar para um homem e identificá-lo como um pouco alto,

20 18 um pouco baixo ou ainda de altura média. Assim, a lógica fuzzy apresenta uma abordagem matemática para esses casos. Essas variáveis linguísticas são representativas para lógica fuzzy, pois acabam por possibilitar a modelagem do problema através das chamadas funções de pertinência. Segundo Cox (1994), o processo de resolução de um problema via lógica fuzzy pode ser dividido em três etapas principais: a fuzzificação, a inferência e a defuzzificação. Um diagrama de blocos que esclarece a relação entre essas etapas pode ser verificado na Figura 5. Figura 5 - Diagrama de blocos da lógica fuzzy. Fonte: Cox (1994). Na fase de fuzzificação, os dados de entrada associados a variáveis linguísticas. Seguindo o exemplo da altura de indivíduos, podemos realizar essa etapa definindo três conjuntos fuzzy: baixos, médios e altos. De posse desses três conjuntos fuzzy, define-se funções de pertinência adequadas para cada um deles. Os tipos de função de pertinência mais utilizados são a triangular e a trapezoidal. Na figura 6, retirada das notas de aula da disciplina inteligência artificial, pode-se notar que para o conjunto dos baixos e o conjunto dos altos adotou-se a função de pertinência trapezoidal, enquanto no conjunto dos médios adotou-se a função de pertinência triangular.

21 19 Figura 6 - Conjuntos fuzzy para a altura de um homem adulto. µ (Altura) Baixos Médios Altos 0,75 0,50 0,25 0 Fonte: Kulitz (2013). 1,5 1,7 1,9 3,0 1,6 1,85 Altura Suponhamos que o objetivo seja separar indivíduos baixos para realizar uma atividade denominada atividade 1, médios para realizar a atividade 2 e altos para a atividade 3. Nessa perspectiva, poderíamos separar a variável de saída também em 3 conjuntos fuzzy (1, 2 e 3), realizando assim o processo de fuzzificação nos dados de entrada. Com todas as variáveis separadas em conjuntos fuzzy, inicia-se a segunda fase do processo que é a inferência. Nessa fase são criadas regras que relacionam os conjuntos fuzzy criados. Segundo Kulitz (2013), o modo de inferência mais utilizado na Engenharia é o MODUS PONENS generalizado, cujo nome vem do latim e significa modo de afirmar. Esse modo é composto de duas premissas, sendo uma variável e uma implicação, das quais é possível deduzir uma conclusão. Assim, podemos utilizar esse modo para elaborar as regras que servirão de base para a inferência fuzzy. Para o exemplo analisado, poderíamos definir as regras a seguir: Se Baixo então Atividade 1. Se Médio então Atividade 2. Se alto então atividade 3. Definidas as regras, a inferência fuzzy propriamente dita é realizada, sendo para isso utilizado um dos dois métodos: Mamdani ou Takagi-Sugeno. Segundo Silva (2011), o método Mamdani de inferência fuzzy baseia-se na composição max-min. Dentro dessa perspectiva, a correlação entre as regras é

22 20 realizada pelo operador lógico OU, modelando-o pela t-conorma máximo, enquanto dentro de cada regra utiliza-se o operador lógico E, modelado pela t-norma mínimo. Para melhor ilustrar o funcionamento do método Mamdani de inferência, abaixo demonstra-se duas regras fuzzy e na Figura 7 suas respectivas representações gráficas das saídas parciais e finais. Regra 1: Se x é A 1 e y é B 1 então U é C 1. Regra 2: Se x é A 2 e y é B 2 então U é C 2. Figura 7 - Representação das saídas parciais e finais do método fuzzy. Fonte: Silva (2011). Já o método de Takagi-Sugeno consiste em aplicar na saída uma combinação linear das entradas fuzzy. Tal método é extremamente útil quando se possui um conhecimento maior sobre o sistema, inclusive propondo os coeficientes a serem aplicados. O fim de um processo de inferência fuzzy ocorre com a etapa da defuzzificação. Tal etapa consiste na transformação dos valores fuzzy obtidos em valores reis definidos.

23 21 Dentre os principais métodos de defuzzificação encontrados na literatura destacamse os três descritos abaixo: Máximo - Examina-se o conjunto fuzzy de saída (B) e escolhe-se, como valor preciso, o valor no universo de discurso da variável de saída y para o qual o grau de pertinência é máximo. Média dos máximos - A saída precisa é obtida tomando-se a média entre os dois elementos extremos no universo entre os dois elementos extremos de discurso que correspondem aos maiores valores da função de pertinência do conjunto fuzzy de saída Centróide - a saída precisa é o valor no universo que corresponde ao centro de gravidade do conjunto fuzzy de saída.

24 22 4 TOOLBOX DE LÓGICA FUZZY DO MATLAB Segundo o manual do fabricante Mathworks (2014), o toolbox referente às aplicações de lógica fuzzy no MATLAB possibilita a elaboração e a configuração de funções, gráficos e iteração com um bloco do SIMULINK para análise, desenvolvimento e simulação de sistemas baseados em lógica fuzzy. As possibilidades de compatibilização e operação em conjunto do toolbox de lógica fuzzy com outras ferramentas do MATLAB estão exemplificadas na Figura 8. Figura 8 - Relação do toolbox de lógica fuzzy com outras ferramentas do MATLAB. Fonte: Mathworks (2014). Conforme pode ser verificado na Figura 9, o toolbox de lógica fuzzy do MATLAB disponibiliza ferramentas de edição onde é possível definir o número de entradas e saídas (FIS Editor), as regras do sistema lógico fuzzy (Rule Editor) e definir cada função de pertinência (Membershipr Function Editor). Também são disponibilizadas ferramentas de avaliação do desempenho do sistema projetado (Rule Viewer e Surface Viwer).

25 23 Figura 9 - Ferramentas disponíveis no toolbox de lógica fuzzy do MATLAB. Fonte: Mathworks (2014). A tela FIS Editor é a porta de entrada do toolbox, sendo acessada digitando- se o comando fuzzy no workspace do MATLAB e apresentando o aspecto que pode ser visualizado na Figura 10. Tal ferramenta possibilita a escolha das configurações principais do sistema fuzzy a ser projeto, tais como: método para cálculo das funções lógicas E e OU, método utilizado para defuzzificação, quantidade e nomes de variáveis de entrada e saída e etc. Outras funcionalidades dessa ferramenta a serem destacadas são a possibilidade de escolher entre um sistema fuzzy Mamdani ou Takagi-Sugeno, além das opções de exportar o sistema projetado para um arquivo ou para o próprio workspace do MATLAB, sendo também possível realizar a importação de sistemas tanto de um arquivo quanto do workspace.

26 24 Figura 10 - Tela do FIS Editor. Fonte: Mathworks (2014). Atela Membership Function Editor, que pode ser visualizada na Figura 11, permite adicionar e remover funções de pertinência, definir o universo de discurso de cada variável, definir os tipos e os nomes das funções de pertinência, bem como alterar manualmente e por meio de parâmetros o seu formato. Figura 11 - Tela do Membership Function Editor. Fonte: Mathworks (2014).

27 25 Na ferramentaruleeditor, cuja tela pode ser visualizada na Figura 12, é possível elaborar, editar e excluir regras que relacionam os conjuntos fuzzy de entrada e saída. Figura 12 - Tela do Rule Editor. Fonte: Mathworks (2014). As regras elaboradas podem ser testadas variando-se manualmente os parâmetros através da ferramenta Rule Viewer, cuja tela está na Figura 13. Figura 13 - Tela do Rule Viewer. Fonte: Mathworks (2014).

28 26 Por fim, é possível também as relações entre as entradas fuzzy e a saída através de uma estrutura de superfície, utilizando-se para isso a ferramenta Surface Viewer, que pode ser visualizada na Figura 14. Figura 14 - Tela do Surface Viewer. Fonte: Mathworks(2014).

29 27 5 CARACTERIZAÇÃO DA CARGA Para elaboração do projeto do controlador, bem como avaliação da eficácia do mesmo, adotou-se um perfil de carga instalada cuja escala de consumo de energia elétrica e demandas ativa e reativa que se assemelhassem à escala de uma pequena indústria. Tal premissa, teve como objetivo aproximar o modelo proposto do comportamento de uma unidade consumidora típica, possibilitando a aplicação futura em uma planta industrial real. Dentro dessa perspectiva, adotou-se três cenários de variação de carga ao longo do tempo de simulação para submeter o sistema a diferentes condições. O cenário 1 simulado, consiste em quatro níveis de carga ao longo de 15 segundos de simulação, demandando assim uma nova ação de controle a cada três segundos, visto que o controlador passa a atuar após 3 segundos da simulação para não ser influenciado pelo transitório inicial da máquina. Na Tabela 1 encontram-se listados o regime de carga em cada momento da simulação desse cenário. Tabela 1 - Condições de cargas simuladas no cenário 1. CONDIÇÕES DE CARGA - CENÁRIO 1 PERÍODO (s) POTÊNCIA POTÊNCIA ATIVA (kw) REATIVA (kvar) FP 03 A , A , A , A , Fonte: Própria. Para avaliação de uma condição mais severa para o controlador, elaborou-se o cenário 2, que consiste em novamente aplicar 4 condições de carga, porém ao longo de 7 segundos da simulação. Assim, simulou-se a reação do controlador frente à necessidade de ação de controle a cada 1 segundo em 4 condições, sendo o controlador acionado após os 3 segundos iniciais da simulação. Os níveis de carga aplicados para a simulação do cenário 2 encontram-se na Tabela 2.

30 28 Tabela 2 - Condições de cargas simuladas no cenário 2. CONDIÇÕES DE CARGA - CENÁRIO 2 PERÍODO (s) POTÊNCIA POTÊNCIA ATIVA (kw) REATIVA (kvar) FP 03 A , A , A , A , Fonte: Própria. Por fim, elaborou-se o cenário 3 que consiste em 2 condições de carga que se revezam de forma a simular um sistema funcionando em bateladas, que é um regime de carga bem comum em alguns processos industriais. O regime de carga desse cenário encontra-se na Tabela 3. Tabela 3 - Condições de cargas simuladas no cenário 3. CONDIÇÕES DE CARGA - CENÁRIO 3 PERÍODO (s) POTÊNCIA POTÊNCIA ATIVA (kw) REATIVA (kvar) FP 03 A , A , A , A , Fonte: Própria.

31 29 6 METODOLOGIA DE PROJETO DO CONTROLADOR FUZZY 6.1 PREMISSAS Conhecidas as condições de carga a serem simuladas partiu-se para o projeto do controlador fuzzy levando-se em consideração, basicamente, das premissas abaixo apresentadas. No sistema a ser simulado, a fonte de tensão trifásica, que simula o barramento infinito da rede de distribuição da concessionária, foi considerada ideal, ou seja, considerou-se que a impedância interna da fonte é nula. Em consequência disso, a tensão trifásica no barramento possui amplitude e frequência inalteradas durante todo o período da simulação, impedindo a adoção da estratégia de controle semelhante a proposta de controle nebuloso de bancos de capacitores idealizada por Yamakawa (2007), que utilizava como entradas do controlador fuzzy a tensão do barramento e sua variação. Assim, dado que a tensão no barramento do modelo adotado não varia, a ação de controle no campo do gerador apenas influenciará significativamente os valores de Potência reativa (Q gerador ) a ser fornecida pelo mesmo ao sistema. Outra premissa adotada é a de que a potência fornecida pelo gerador não consiste na única ação de controle sobre o fator de potência da fonte, contando também o sistema com o chaveamento de bancos de capacitores. Sob esse prisma, o reativo fornecido pelo gerador foi projetado como um ajuste fino ao reativo fornecido pelos bancos de capacitores. Por fim, chegou-se à ideia de um controlador fuzzy tendo como entradas os valores do fator de potência da unidade consumidora e sua variação, e acionando na saída o circuito de campo do gerador síncrono. Paralelamente, é feito o chaveamento dos bancos de capacitores a partir da leitura do valor de potência reativa demandada pelas cargas. Esse chaveamento é feito fora do controlador fuzzy projetado. Na Figura 15 é possível observar o diagrama de blocos simplificado do controlador desejado.

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