Otimização multiobjetiva da máquina síncrona de polos salientes baseada em algoritmo genético e análise de robustez

Abstract

A otimização de máquinas elétricas tem se tornado um tópico relevante na última década. A evolução da ciência da computação disponibilizou uma enorme capacidade de processamento para análise de diferentes designs. Processos de otimização multifísicos e multiestágios complexos têm sido testados, incluindo algoritmos híbridos e análises de elementos finitos. A máquina síncrona continua desempenhando um papel importante na geração de energia elétrica em fontes renováveis de energia como eólica e pequenas centrais hidrelétricas. Este trabalho apresenta os resultados de um algoritmo de otimização analítico multiobjetivo para máquina síncrona de polos salientes eletricamente excitada, utilizando NSGA-II e análise de robustez. É comparada uma amostragem fatorial com a técnica de amostragem Box-Behnken para seis variáveis e suas tolerâncias de fabricação. Os resultados indicaram que a fronteira de Pareto obtida por NSGA-II não apresentam design robustos e a técnica de Box-Behnken é capaz de atingir resultados melhores, confiáveis e com menor tempo de processamento que a amostragem fatorial.