Análise da Eficácia do Controle com Rejeição Ativa de Distúrbios e Aprendizado por Reforço para Aprimorar o Desempenho Dinâmico de um Conversor de Ponte Ativa Dupla
Atualmente, os conversores eletrônicos de potência são essenciais em várias aplicações, como estações de carregamento de veículos elétricos, onde conversores isolados são usados por motivos de segurança e confiabilidade. Entre as topologias de conversores isolados, o conversor de ponte ativa dupla (DAB) se destaca por sua alta densidade de potência, eficiência e bidirecionalidade. Este trabalho tem como objetivo analisar o desempenho dinâmico do conversor DAB usando o controlador ativo com rejeição de distúrbios (ADRC) e o aprendizado por reforço (RL), em comparação com o controlador PI. Dentro do aprendizado por reforço, foram abordados os algoritmos DDPG e TD3, sendo escolhido o algoritmo TD3 para a comparação final. As simulações foram realizadas no Matlab/Simulink e no PLECS Blockset. Os critérios de avaliação incluem o sobressinal, o tempo de acomodação, o tempo de subida, o erro percentual, e a Integral do Tempo Multiplicado pelo Erro Absoluto (ITAE). Os resultados mostram que o controle RL-TD3 é o mais eficaz no rastreamento de referências, com mínimos sobressinais e baixo ITAE, indicando rápida estabilização. O ADRC não apresenta sobressinais, mas é mais lento para alcançar o regime permanente, o que resulta em um ITAE mais alto. O controlador PI, por outro lado, apresenta um sobressinal elevado, resultando em um ITAE mais alto. Na rejeição de distúrbios, o RL-TD3 apresenta limitações devido a um erro percentual no regime permanente, enquanto os controladores PI e ADRC foram mais eficazes.