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
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 l...
| Autor Principal: | Inga Espinoza, Carlos Hernán |
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| Formato: | Tesis de Maestría |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica del Perú
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/9517 |
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| Sumario: |
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. |
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