Implementação de modulação por eliminação seletiva de harmônicas em inversores de onze níveis, utilizando redes neurais e evolução diferencial

Abstract

Neste trabalho desenvolve-se o estudo e avaliação experimental de um conversor multiníveis (11 níveis) controlado através de Modulação por Eliminação Seletiva de Harmônicas implementada com o uso de Redes Neurais Artificiais e Evolução Diferencial. Dentre as vantagens desta topologia, destacam-se a simplicidade de operação, por não utilizar estágio de condicionamento, e eficiente na eliminação de componentes harmônicas de menor ordem associada à técnica de controle empregada. Foram utilizados cinco inversores, sendo que, a tensão de alimentação de cada estágio foi definida entre 30V e 62V. Para obtenção dos ângulos de chaveamento foram consideradas três restrições principais: freqüência de comutação (60hz), tensão eficaz (110V) e minimização de componentes harmônicos. Para levantamento do banco de dados das diferentes combinações de tensões e ângulos utilizou-se um algoritmo evolutivo baseado em Evolução Diferencial. Finalmente, para generalização do banco de dados, treinou-se uma Rede Neural Artificial visando a atuação como controlador. Tanto a técnica evolutiva quanto o desempenho do controlador foram avaliados através de resultados de simulação (MATLAB/Simulink®) e resultados experimentais. Observa-se que o conversor desenvolvido torna-se atrativo para aplicações com fontes de energia elétrica que apresentem variações significativas de tensão como se observa nos arranjos de células fotovoltaicas.

This work develops the study and experimental evaluation of a multilevel converter (11 levels) controlled through modulation Selective Harmonic Elimination implemented using Artificial Neural Networks and Differential Evolution. The main advantages of this topology are the simplicity of operation, the absence of conditioning stage, and efficient elimination of low order harmonic components associated with the control technique employed. It was used five inverters, and the voltage of each stage was set between 30V and 62V. To obtain the switching angles were considered three main constraints: switching frequency (60Hz), voltage RMS (110V) and harmonic components minimization. To survey the database of different combinations of voltages and angles it was used an evolutionary algorithm based on Differential Evolution. Finally, to database generalization, it was trained on Artificial Neural Network aiming actuate as controller. Both the technical evolution as the controller performance well evaluated through simulation results and experimental results (MATLAB/Simulink®). It was notice that the converter developed becomes attractive for applications of electrical energy sources that present wide voltage variations as can be observed in the arrangements of photovoltaic panels.