Diseño y simulación del control basado en redes neuro-difusas de la potencia activa y reactiva de una turbina eólica con generador de inducción doblemente alimentado

• Autor: Inga Espinoza, Carlos Hernán
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
• Repositorio: CONCYTEC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/1775
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12390/1775
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Turbinas eólicas--Control; Energía eléctrica--Consumo; Fuentes de energía renovables; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03

Como se conoce, en los últimos años el consumo de energía ha ido en aumento debido al incremento poblacional y la dependencia creciente a la energía eléctrica. Esta situación ha ocasionado un aumento en la utilización de fuentes de energía no convencionales y renovables, como la energía solar y la energía eólica. Estos tipos de energía renovable no contaminan el medio ambiente en su generación. El tema de investigación busca obtener la máxima prestación de una turbina eólica utilizando una estructura de control basado en redes neuro-difusas. A fin de lograr este objetivo, primero se obtiene el modelo matemático de una turbina eólica de eje horizontal de tres palas de velocidad variable con generador de inducción doblemente alimentado, así como los modelos que representan la dinámica del proceso. Luego, se realiza el diseño de los controladores basados en redes neurodifusas, y otro controlador basado en linealización por realimentación de estados., el cual se utilizará con fines comparativos. Las variables controladas son la potencia activa y reactiva, mientras que las variables manipuladas son el ángulo de paso de las palas de la turbina eólica y los voltajes aplicados en los terminales del rotor del generador de inducción. Para comparar el desempeño de ambos controladores se desarrollaron simulaciones en Matlab, como resultado se obtuvo que el controlador neuro-difuso presenta mejor desempeño bajo distintas condiciones de operación.