Anteproyecto

1. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA

El control es una herramienta altamente eficaz que permite automatizar procesos con gran rapidez, precisión, menos errores y muchas más cualidades, que pueden ser utilizadas para diferentes disciplinas como: procesos industriales, control de plantas de generación de energía, sistemas eléctricos, mecánicos, etc. Por lo cual se necesita continuar con investigaciones de metodologías de control, ya que en sistemas multivariables es difícil diseñar los controladores cuando el número de variables es muy grande, lo anterior se puede resolver a partir de sistemas en cascada (caso de los PI), o con sistemas inteligentes como son las redes neuronales, lógica difusa, entre otros.

El desarrollo de la tecnología en los últimos años, ha seguido un proceso de optimización y mejora de los diseños en los sistemas de generación eólico, la explotación óptima de este sistema es muy complejo dado a la naturaleza del viento. Debido a esto, se requiere de métodos avanzados de sistemas de control óptimo [1].

En busca de un sistema de control óptimo el cual pretende obtener la mayor cantidad de potencia a partir del viento, se aplicará en este proyecto técnicas de control óptimo con sistemas inteligentes como son las redes neuronales dinámicas (RND) [2].

Las RND es una técnica eficaz para resolver muchos problemas del mundo real, tienen la capacidad de aprender de la experiencia con el fin de mejorar su rendimiento y adaptarse a los cambios ambientales. Además son capaces de tratar con información incompleta o datos de ruido y puede ser muy eficaz.

2. JUSTIFICACIÓN

El progresivo agotamiento de los combustibles fósiles y su encarecimiento unido al cambio climático, además de la creciente demanda energética ha motivado la investigación en fuentes de energías alternativas confiables y limpias [3]. La energía Eólica representa una de las alternativas más viables para la generación de energía eléctrica, pues los avances tecnológicos en aéreas como control óptimo y electrónica de potencia nos permiten convertir el viento en electricidad de una manera eficiente, confiable y económica [4].

Son diversos los sistemas involucrados en el proceso de transformación de energía que se produce desde la incidencia del viento sobre el aerogenerador hasta su posterior conversión en energía eléctrica. Existe una transformación aerodinámica que convierte la energía cinética del viento en energía mecánica en un eje, que en este caso acciona un generador eléctrico de jaula de ardilla (SCIG). En el diseño y control del torque, la velocidad del motor, además de la regulación corriente que alimenta la red eléctrica, se empleará para esto el convertidor back to back como sistema electrónico de potencia para que, en definitiva, se pueda extraer la máxima energía del viento.

En el sistema de generación eólica, el sistema de velocidad variable de generación es más atractivo que el sistema de velocidad fija debido a la mejora en la producción de energía eólica, las redes neuronales dinámicas brindan mayor flexibilidad ante velocidades variables producidas por diversas condiciones de viento, aprovechando la característica de este sistema se propone obtener la máxima eficiencia en las distintas velocidades de viento por medio de un control optimizando [12].

Los controladores clásicos PI son aplicados en sistemas físicos lineales dado que en ellos es posible realizar un análisis en el dominio de la frecuencia; Por su parte el controlador óptimo basado en RND propuesto en este trabajo , es aplicable a sistemas no lineales y sistemas multivariables, por esto es necesario hacer una análisis comparativo entre estos tipos de controladores ,los cuales son aplicables a un sistema de generación eólico con un SCIG y convertidor back to

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