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Fevereiro 2013: Sistema de controlo avançado com recurso a redes neuronais

[2013-02-28]


Estado: Em manutenção
 
Horas de Produção: 0h 

Outras actividades: 

Devido aos problemas verificados em Novembro, o PLC teve que ser enviado ao fornecedor e parceiro, EFACEC.
 
Entretanto, a equipa do Pico focou-se na criação de uma base de trabalho documental da infraestrutura, composta por esquemas eléctricos e mecânicos, descrição do sistema de aquisição de dados, listagem completa de equipamentos e respectivos manuais, bem como um manual de manutenção. Paralelamente, as actividades de manutenção continuaram: as válvulas de segurança (alívio, isolamento e manobra) têm sido actuadas em intervalos regulares, equipamentos lubrificados e o compressor foi reparado (novos rolamentos, pressostato e compononentes em inox).

Controlo em tempo-real da válvula de alívio com recurso a redes neuronais: 

O sistema auto-adaptativo em tempo-real para controlo da válvula de alívio, implementado na Primavera de 2012, foi muito bemsucedido e praticamente eliminou o stall da turbina, demonstrado um claro aumento da potência produzida. Com o objectivo de melhorar o sistema de controlo e ir de encontro aos objectivos estabelecidos no âmbito do projecto Marinet, relativamente à previsão de ondas a curto prazo, a equipa do Pico tem estado a desenvolver um sistema de controlo avançado com recurso a redes neuronais. 

A nova lei de controlo proposta terá em consideração parâmetros adicionais, tais como: ondas reflectidas, previsão da velocidade da turbina, posição da válvula de alívio e ressonância em função do período de onda e posição da maré. O processo de aprendizagem das redes neuronais tem por base o histórico dos dados registados até ao momento na central do Pico, com o objectivo de encontrar as ligações entre os diferentes parâmetros, de modo a produzir uma matriz de controlo multi-camada que produza como output a posição óptima da válvula de alívio para a onda incidente, tendo por base os parâmetros mencionados anteriormente. A construção da matriz de controlo requer a implementação de redes neuronais para atingir os 3 seguintes objectivos: 

- Previsão do gradiente de elevação da altura da superficie livre de água na câmara, bem como o período de onda, considerando a interferência das ondas reflectidas, a ressonância da câmara, posição da maré, posição da válvula de alívio e velocidade da turbina.
- Previsão da velocidade do fluxo de ar na turbina a partir do gradiente da elevação da superfície livre de água na câmara, posição da válvula de alívio e velocidade da turbina.
- Relação entre a velocidade do fluxo de ar na conduta e o stall da turbina, que está associado à sua velocidade. 

Até ao momento a fase mais complexa está praticamente terminada e o algoritmo final será apresentado na conferência EWTEC. Esperamos que a lei de controlo baseada em redes neuronais aumente a potência produzida através da optimização da posição da válvula de alívio. Quando a central voltar a entrar em produção, a sua eficiência será quantificada através da comparação entre da potência produzida utilizando o controlo baseado em redes neuronais em oposição à lei de controlo auto-adaptativo, onde a válvula de alívio não é ajustada em função de cada onda incidente.

A central do Pico receberá, ao longo do primeiro semestre de 2013, um aluno de Doutoramento e dois engenheiros de investigação, reforçando assim o seu valor enquanto infraestrutura de I&D, no âmbito do projecto Marinet. Os projectos focar-se-ão nas temáticas de Monitorização, Controlo e Modelação.



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