MULTI-OBJECTIVE COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR WIND POWER GENERATION CONTROL : FUZZY CONTROL

INTRODUÇÃO: O documento discute o desafio de substituir fontes fósseis por renováveis, como a energia eólica, cuja geração é altamente variável. O texto apresenta os controladores nebulosos como alternativa promissora para lidar com essa variabilidade, destacando sua capacidade de adaptação e flexibilidade. O estudo propõe investigar se algoritmos evolutivos multiobjetivo são capazes de projetar controladores nebulosos eficazes para turbinas eólicas, comparando-os a abordagens mais tradicionais como controladores PID OBJETIVOS: Os objetivos do trabalho são melhorar a performance de sistemas de geração de energia com turbinas eólicas por meio de ferramentas computacionais multiobjetivo aplicadas ao ajuste de controladores nebulosos. Especificamente, busca-se: (1) identificar trabalhos e tarefas alinhadas ao projeto CNPq 408164/2021-2, (2) modificar algoritmos para avaliação dessas tarefas e (3) comparar os resultados obtidos com os da literatura para avaliar a performance. MATERIAIS E MÉTODO: A pesquisa utiliza o modelo de turbina eólica fornecido pelo Comité Español de Automática (CEA), baseado no OpenFAST, para simulações no MATLAB/Simulink. Como o modelo interno não é acessível, foi criada uma modelagem aproximada para treinar os algoritmos de otimização. Controladores nebulosos do tipo Takagi-Sugeno de ordem 0 foram calibrados usando uma adaptação do algoritmo evolutivo multiobjetivo spMODEx, que ajusta os parâmetros das funções de pertinência e pesos das regras de controle. RESULTADOS: Os controladores nebulosos foram desenvolvidos em duas gerações evolutivas e testados em uma bancada virtual. O melhor desempenho foi obtido pelo controlador da primeira geração (C4), com índice J_total = 3,0575, superando os demais controladores nebulosos. No entanto, nenhum controlador fuzzy desenvolvido superou o desempenho do controlador PID otimizado com o mesmo algoritmo, que obteve J_total = 0,4602. CONSIDERAÇÕES FINAIS: A conclusão destaca que, embora os algoritmos evolutivos tenham melhorado o desempenho dos controladores nebulosos em relação à configuração inicial, eles não superaram o controlador PID calibrado com a mesma técnica. Isso evidencia que a aplicação de algoritmos evolutivos em sistemas com lógica nebulosa exige cuidados adicionais, especialmente quanto à definição das regras do controlador. Futuras pesquisas devem considerar não apenas a otimização dos parâmetros, mas também a estruturação adequada das regras fuzzy.

PALAVRAS-CHAVE: Controle nebuloso; Algoritmos evolutivos; Otimização multiobjetivo; Turbina eólica.