【Objetivo】 Para enfrentar o impacto da incerteza causada por dados imprecisos do radar lidar de medição de vento em condições climáticas adversas no controle feedforward, este artigo propõe um algoritmo de controle feedforward de passo variável para aerogeradores baseado em radar lidar e estimativa por filtro de Kalman com troca difusa entre diferentes velocidades equivalentes do vento. 【Método】 Primeiramente, utilizando um radar lidar montado na góndola desenvolvido internamente, as velocidades do vento medidas em múltiplos pontos são convertidas em uma velocidade equivalente que impulsiona o trabalho do rotor; em seguida, é projetado um algoritmo de estimativa da velocidade equivalente do vento baseado em filtro de Kalman, usando um mecanismo de lógica difusa para realizar uma troca suave entre a velocidade equivalente medida pelo lidar e a estimada; finalmente, os parâmetros do controlador PI de passo variável com realimentação e controle feedforward são otimizados por meio de um algoritmo de acionamento pelo vento. 【Resultados】 Testes e validações em um modelo de aerogerador NREL de alta fidelidade de 5 MW, sob condições de vento turbulento a 18 m/s, mostram que o mecanismo de lógica difusa proposto pode reduzir as flutuações da velocidade do gerador em cerca de 5,3%; após a otimização offline dos parâmetros de controle, as flutuações da velocidade do gerador diminuem cerca de mais 8,9%, e a flutuação da carga na raiz da pá na direção x diminui cerca de 8,7%. 【Conclusão】 O mecanismo de troca por lógica difusa e o algoritmo de otimização offline adotados neste trabalho podem reduzir o impacto adverso da imprecisão dos dados do radar lidar de medição de vento no controle feedforward, além de reduzir ainda mais as flutuações da velocidade do gerador e das cargas na raiz da pá.

radar lidar de medição de vento; filtro de Kalman; velocidade equivalente do vento; controle feedforward de passo variável; troca