Controladores suplementares em elos HVDC para o amortecimento de oscilações eletromecânicas: projeto baseado em modelos e em métodos data-driven

Abstract

Nesta tese é investigado o uso de técnicas data-driven no projeto de controladores voltados à mitigação de oscilações eletromecânicas em sistemas de potência, com ênfase em aplicações a sistemas de transmissão High Voltage Direct Current (HVDC). Apesar do crescente interesse em abordagens baseadas em dados, sua aplicação em controle de oscilações em sistemas elétricos de potência ainda é escassa, especialmente no contexto de controladores Power Oscillation Damping (POD) para elos HVDC. Neste trabalho, são propostas duas abordagens de projeto: a tradicional, fundamentada em modelos matemáticos do sistema, nesse trabalho chamadas de Model-Based Design (MBD), e a abordagem baseada exclusivamente em dados operacionais para a síntese do controlador, chamada de Data-Driven Control (DDC). As técnicas DDC destacam-se por dispensarem o conhecimento explícito do modelo do sistema, o que as torna especialmente atrativas para cenários com elevada incerteza nas condições operativas. Duas metodologias DDC são aplicadas e avaliadas: o Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) e o Model-Free Adaptive Control (MFAC). Técnicas baseadas em minimização da norma H∞ e controle Linear Quadratic Regulator (LQR) com restrições estruturais são implementadas como referência para o MBD. Ambas as estratégias são aplicadas à modulação da potência ativa dos elos HVDC, visando ao aumento do amortecimento de modos inter-áreas. Para fins de validação, é desenvolvido um sistema teste em ambiente Anarede/Anatem, contendo múltiplas áreas e elos HVDC, com dois modos inter-áreas pouco amortecidos. Para uma avaliação mais robusta, os métodos DDC foram aplicados ao Sistema Interligado Nacional (SIN), com PODs incorporados aos elos HVDC associados à Usina Hidrelétrica (UHE) Belo Monte. Condições operativas realistas foram consideradas, incluindo diferentes níveis de carregamento e variações topológicas da rede. Para essa análise, foram utilizadas representações completas do SIN, permitindo avaliar os controladores em um ambiente realista. A aplicação permitiu validar a robustez dos controladores em um contexto de maior complexidade, evidenciando a viabilidade prática das abordagens data-driven para mitigação de oscilações inter-áreas no SIN. Os resultados demonstram que os controladores projetados por técnicas data-driven são eficazes em diferentes condições operativas, alcançando desempenho comparável ou superior às abordagens convencionais. As aplicações envolvendo o SIN reforçam o potencial das metodologias DDC, especialmente em ambientes com elevada variabilidade operacional, oferecendo uma alternativa robusta e sem dependência de modelos representativos do sistema.

This thesis investigates the use of data-driven techniques in the design of controllers aimed at mitigating electromechanical oscillations in power systems, with an emphasis on applications to High Voltage Direct Current (HVDC) transmission systems. Despite the growing interest in data-based approaches, their application to oscillation control in power systems remains limited, particularly in the context of Power Oscillation Damping (POD) controllers for HVDC links. In this work, two control design approaches are compared: the traditional one, based on mathematical models of the system, and the data-driven approach, which relies exclusively on operational closed-loop data for controller synthesis. Data-driven techniques, known as Data-Driven Control (DDC), stand out for not requiring explicit knowledge of the system model, making them particularly attractive for scenarios involving high uncertainty in operating conditions. Two DDC methodologies are evaluated: Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) and Model-Free Adaptive Control (MFAC). Both are applied to the modulation of the active power in HVDC links, aiming to increase the damping of inter-area modes. For validation purposes, a test system was developed in the Anarede/Anatem simulation environment, comprising multiple areas and HVDC links, with two poorly damped inter-area modes. As a reference, model-based techniques based on H8 norm minimization and Linear Quadratic Regulator (LQR) control with structural constraints were also implemented. Additionally, the DDC methods were applied to a representative scenario of the Brazilian Interconnected Power System (BIPS), with PODs incorporated into the HVDC links associated with the Belo Monte hydropower plant. Realistic operating conditions were considered, including different loading levels and topological variations in the grid. For this analysis, full-scale representations of the Brazilian Interconnected Power System (BIPS) were used, enabling the evaluation of the controllers in a highfidelity dynamic environment. This application allowed the validation of the robustness of the controllers in a more complex context, demonstrating the practical feasibility of data-driven approaches for inter-area oscillation damping in the BIPS. The results show that controllers designed using data-driven techniques are effective under different operating conditions, achieving performance comparable to or better than traditional approaches. The applications involving the BIPS reinforce the promising potential of DDC methodologies, especially in environments with high operational variability, offering a robust alternative without dependence on representative system models.