ESCUELA POLITÉCNICA DEL EJÉRCITO

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1 ESCUELA POLITÉCNICA DEL EJÉRCITO
DEPARTAMENTO DE ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA Diseño y análisis de desempeño de un inversor de voltaje utilizando controladores inteligentes Juan Salazar 2012

2 Contenido INTRODUCCIÓN DISEÑO INVERSOR MONOFÁSICO SPWM
DISEÑO DE CONTROLADORES RESULTADOS CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

3 INTRODUCCIÓN Un inversor de tensión es un equipo que convierte la energía almacenada o producida en DC, en corriente alterna Los inversores no son capaces de proporcionar un voltaje sinusoidal puro. Se requiere de una estrategia de control que permita entregar a la carga voltaje sin componentes armónicas Los sistemas inteligentes, permiten el control de sistemas no lineales como es el caso de los equipos de potencia

4 Objetivos Objetivo General
Diseñar un controlador inteligente, para un inversor de tensión monofásico, utilizando las herramientas del software MATLAB, a fin de analizar su desempeño frente a condiciones de carga lineal y no lineal.

5 Objetivos Específicos
Modelar un inversor de tensión monofásico utilizando las herramientas del software MATLAB. Diseñar un controlador inteligente basado en redes neuronales para el inversor de tensión monofásico. Diseñar un controlador lógico difuso para el inversor de tensión monofásico Determinar el desempeño del inversor, utilizando los controladores inteligentes, difuso y por redes neuronales

6 Contenido INTRODUCCIÓN DISEÑO INVERSOR MONOFÁSICO SPWM
DISEÑO DE CONTROLADORES RESULTADOS CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

7 Principio de funcionamiento inversor monofásico puente completo spwm
El inversor monofásico propuesto consta de tres etapas: Generador PWM Etapa de potencia Filtro

8 Generador pwm El generador PWM es el encargado de entregar la señal de conmutación a los dispositivos semiconductores de potencia Para la generación de pulsos se utiliza la modulación SPWM la cual consiste en comparar una onda senoidal de referencia con una onda portadora triangular de alta frecuencia.

9 Modulación SPWM Los parámetros que caracterizan a la modulación senoidal por ancho de pulso son el índice de modulación en frecuencia y amplitud Índice de modulación en amplitud 𝑚 𝑎 = 𝑈 𝑚 𝑈 𝑐 =1 𝑈 𝑚 =12V 𝑈 𝑐 =12V Índice de modulación en frecuencia 𝑚 𝑓 = 𝑓 𝑐 𝑓 𝑚 =100 𝑓 𝑚 =60Hz 𝑓 𝑐 =6000Hz

10 Etapa de Potencia La etapa de potencia consta de los dispositivos semiconductores de conmutación, en este caso se modeló un sistema de conversión DC/AC tipo puente completo.

11 Etapa de Potencia 𝑣 𝑎 = 𝑉 𝑠 (𝑢 𝑚 ≥ 𝑢 𝑐 ) 0 (𝑢 𝑚 < 𝑢 𝑐 )
𝑣 𝑎 = 𝑉 𝑠 (𝑢 𝑚 ≥ 𝑢 𝑐 ) 0 (𝑢 𝑚 < 𝑢 𝑐 ) 𝑣 𝑏 = 𝑉 𝑠 (−𝑢 𝑚 ≥ 𝑢 𝑐 ) 0 (−𝑢 𝑚 < 𝑢 𝑐 ) 𝑣 𝑐 = (𝑣 𝑎 − 𝑣 𝑏 )

12 Filtro 𝐿 𝑓 =200𝜇𝐻 𝐶 𝑓 =50𝜇𝐹 𝑅 𝑓 =0.02Ω
Para obtener una forma de onda sinusoidal pura. Se necesitan filtros, generalmente LC pasa-bajos que eliminan las componentes armónicas que se presentan en bandas laterales a la frecuencia de la onda portadora. 𝐿 𝑓 =200𝜇𝐻 𝐶 𝑓 =50𝜇𝐹 𝑅 𝑓 =0.02Ω

13 Parámetros inversor Parámetro Valor Unidad
Frecuencia de Conmutación, fc 6 KHz Tensión nominal de salida 48 𝑉 𝑝𝑖𝑐𝑜 Frecuencia nominal de salida 60 Hz Inductancia del filtro, Lf 200 𝜇𝐻 Resistencia del inductor, Rf 0.02 Ω Capacitor del filtro, Cf 50 𝜇𝐹

14 Parámetro de Calidad DISTORSIÓN ARMÓNICA TOTAL
Toma en cuenta el valor eficaz de todas las armónicas presentes, respecto de la fundamental. 𝑇𝐻𝐷%= 2 ∞ 𝑉 𝑛 𝑉

15 Carga no Lineal Para la medición de eficiencia del inversor bajo condiciones de carga crítica se diseñó un sistema no lineal el cual consta de un rectificador acompañado de cargas resistivas, capacitivas e inductivas 𝑖 𝑑 = 𝑢 𝑑 <0.7 𝑢 𝑑 −0.7 𝑅 𝑜 𝑢 𝑑 ≥0.7

16 Modelo Matemático del inversor en Simulink

17 Contenido INTRODUCCIÓN DISEÑO INVERSOR MONOFÁSICO SPWM
DISEÑO DE CONTROLADORES RESULTADOS CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

18 CONTROL PI El controlador PI sirve como modelo de referencia para la construcción de los controladores inteligentes. Variable Manipulada: Onda moduladora Variable controlada: Tensión de Salida

19 Control PI El controlador PI actúa sobre la onda de referencia u onda moduladora modificando el índice de modulación para compensar las corrientes armónicas que trabajan en los múltiplos de la frecuencia portadora de 6KHz. Ganancia Valor 𝑘 𝑝 4560 𝑘 𝑖 3500

20 Modelo simulink control pi

21 Control por RNA El controlador PI se utilizó como modelo de referencia para la obtención de los parámetros de entrenamiento de la red neuronal. Las entradas utilizadas son las siguientes: Corriente de capacitor 𝑖 𝑐 Corriente de carga 𝑖 𝑜 Tensión de salida 𝑢 𝑜 Error entre tensión de salida y tensión de referencia 𝑒 𝑜

22 La salida de la red neuronal actúa como señal moduladora compensada para la reducción de armónicos

23 Pasos para la elaboración del controlador neuronal
Construir el controlador PI. Para cada condición de carga, recolectar la salida de tensión, corriente de carga, y corriente de capacitor como entradas de la RNA, y la señal de compensación como salida Seleccionar una estructura de red neuronal que sea simple y además suficiente para el control adecuado del inversor Entrenar la red neuronal y generar el controlador

24 Modelo simulink controlador RNA

25 Controlador Difuso El controlador difuso suprime armónicos del inversor modificando la señal moduladora El controlador difuso diseñado actúa como controlador PD utilizando las variables de entrada: Error (V) Cambio de error (V/S) Error(V) ∆error(V/S) Salida Mínimo -5825 -200 Máximo 0.5710 5963 200

26 Base de reglas controlador Difuso
Error ∆error GN PN Z PP GP

27 Modelo simulink controlador difuso

28 Contenido INTRODUCCIÓN DISEÑO INVERSOR MONOFÁSICO SPWM
DISEÑO DE CONTROLADORES RESULTADOS CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

29 Inversor Modelo Matemático Sin Controlador
CARGA RESISTIVA 40Ω THD: 1.59% CARGA NO LINEAL THD: 4.38%

30 Inversor Modelo Matemático Control PI
CARGA RESISTIVA 40Ω THD: 0.11% CARGA NO LINEAL THD: 0.24%

31 Inversor Modelo Matemático Control RNA
CARGA RESISTIVA 40Ω THD: 0.08% CARGA NO LINEAL THD: 0.085%

32 Inversor Modelo Matemático Control difuso
CARGA RESISTIVA 40Ω THD: 0.067% CARGA NO LINEAL THD: 0.085%

33 Resumen Resultados Modelo Matemático carga lineal
Tipo de Carga Impedancia THD% Sin Control THD %PI THD % RNA THD % FLC R 40 Ω 1.59 0.11 0.08 RL 40 Ω-0.1mH 1.58 0.28 0.07 40 Ω-1mH 1.42 0.25 0.10 0.09 40 Ω-10mH 1.30 1.13 1.08 RC 40 Ω-10uF 1.43 0.21 40 Ω-100uF 0.96 0.33 40 Ω-1000uF 1.01 0.26

34 Resumen Resultados Modelo Matemático carga no lineal
Tipo de Carga Impedancia THD% Sin Control THD% PI THD% RNA THD % FLC R 40 Ω 4.38 0.24 0.06 0.09 RL 40 Ω-0.1mH 4.37 0.17 0.08 0.07 40 Ω-1mH 0.19 40 Ω-10mH 4.51 RC 40 Ω-10uF 3.87 0.05 40 Ω-100uF 4.77 40 Ω-1000uF 4.85 0.10

35 Inversor Modelo Transistor sin controlador
CARGA RESISTIVA 40Ω THD: 2% CARGA NO LINEAL THD: 25%

36 Inversor Modelo Transistor control pi
CARGA RESISTIVA 40Ω THD: %0.06 CARGA NO LINEAL THD: 2.04%

37 Inversor Modelo Transistor control rna
CARGA RESISTIVA 40Ω THD: 0.13% CARGA NO LINEAL THD: 1.11%

38 Inversor Modelo Transistor control difuso
CARGA RESISTIVA 40Ω THD: %0.05 CARGA NO LINEAL THD: 0.30%

39 Resumen Resultados Modelo Transistor carga lineal
Tipo de Carga Impedancia THD% Sin Control THD % PI THD % RNA THD % FLC R 40 Ω 1.27 0.06 0.13 0.05 RL 40 Ω-0.1mH 0.07 40 Ω-1mH 1.28 0.29 40 Ω-10mH 1.61 0.08 RC 40 Ω-10uF 1.30 40 Ω-100uF 40 Ω-1000uF

40 Resumen Resultados Modelo Transistor carga no lineal
Tipo de Carga Impedancia THD% Sin Control THD% PI THD% RNA THD % FLC R 40 Ω 24.22 2.04 1.11 0.30 RL 40 Ω-0.1mH 1.95 1.14 40 Ω-1mH 1.94 40 Ω-10mH 24.23 1.65 1.15 RC 40 Ω-10uF 24.50 1.78 1.04 0.06 40 Ω-100uF 24.35 1.74 1.02 0.27 40 Ω-1000uF 24.24 1.69 1.05

41 Respuesta temporal Sin Controlador Control PI

42 Respuesta temporal Controlador Neuronal Control Difuso

43 Contenido INTRODUCCIÓN DISEÑO INVERSOR MONOFÁSICO SPWM
DISEÑO DE CONTROLADORES RESULTADOS CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

44 Conclusiones El control de un inversor, con modulación SPWM, se realiza variando la onda moduladora. Lo cual compensa el ancho de pulso ante perturbaciones como corrientes armónicas o cambios de carga. El controlador PI diseñado es utilizado como modelo de referencia para para el diseño de los controladores inteligentes, principalmente para la obtención de patrones de entrenamiento del controlador neuronal.

45 Conclusiones El controlador neuronal imita el comportamiento del controlador PI, sin embargo tiene la capacidad de trabajar con cargas para las que no fue diseñado y controlar sistemas no lineales de forma eficiente. Con controlador PD difuso se obtuvo el mejor desempeño para la reducción de la distorsión armónica total tanto para sistemas con carga lineal como para cargas no lineales, sin embargo debido a la precisión que posee para regular armónicos, se pierde la velocidad de reacción al existir un cambio drástico de carga.

46 Conclusiones Las alternativas de control diseñadas presentan nuevas tecnologías para la regulación de tensión de sistemas inversores principalmente para el campo de la alimentación ininterrumpida UPS ya que estos sistemas necesitan ondas sinusoidales puras a bajas frecuencias con la menor cantidad de componentes armónicos además de asegurar su funcionamiento con cargas críticas.

47 Recomendciones El tiempo de simulación es un aspecto clave al momento del diseño de los controladores utilizando MATLAB, se debe considerar tiempos adecuados para la obtención de la respuesta deseada. Ampliar el conocimiento de las técnicas de control para sistemas de potencia. Así como el estudio de controladores inteligentes para el control de sistemas eléctricos. Realizar futuras investigaciones sobre controladores inteligentes aplicados a inversores trifásicos, multinivel y con modulación vectorial por ancho de pulso.

48 Gracias