OPERATION OF A WIND TURBINE

ABSTRACT        

The turbine system is modeled as a  exible structure operating in the past of perturbations of turbulent wind. Currently a PID control is done but because of the great need for energy is to optimize the speed and power realiando a robust system for this control structure is analyzed considering the multivariable nature of the system and using a multiple structures to deal nonlinearity in system se analizara un método para predecir la velocidad de la turbina dependiendo del viento ya que este es el factor primordiar para variar el incremento o decremento de la velocidad en la planta con un nuevo método a travez de una red neuronal y controlando la velocidad del rotor  a su vez se trabajara con el angulo de paso para controlar a la turbina

INTRODUCCION

Un generador eólico es aquel que capta la energía cinética y la convierte en energía eléctrica uno de los componentes de esta planta es la turbina a la que se examinara. La turbina eólica funciona de tal manera que al tener contacto los puntos del rotor eólico y del eléctrico estos coincidan haciendo de esta manera que se optimice el proceso al momento que exista mayor fuerza del viento

Se puede predecir la velocidad de una turbina eólica dependiendo del viento

 Una turbina de viento tiene  

OPERATION OF A WIND TURBINE

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El viento choca contra el rotor haciendo que gire  y que  los ejes de baja velocidad transmitan  energía a la caja de cambios para que suba la velocidad para hacer así rotar el eje de alta velocidad y este último haga girar al generador produciendo la electricidad conforme haya mayor fuerza del viento también crecerá la potencia eléctrica en caso que la potencia eléctrica llegue a su valor máximo hay un sistema de regulación y control que controla la velocidad a la que gira el rotor  esto es para que la potencia no sobrepase los límites y el sistema y el generador  no se sobrecaliente la potencia no puede sobrepasar el 110% de la potencia máxima por periodos de 10 minutos.

Control pitch angle of wind turbine generator

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Un método para controlar esto es por medio del  ángulo de paso  del aerogenerador cuando se alcanza la potencia máxima, el controlador emite la orden para que las palas giren ligeramente y eviten el viento así mismo cuando la potencia haya bajado vuelve al ángulo anterior para que se optimice nuevamente la velocidad con la fuerza del viento.

[pic 3]

SECCIÓN I

El rotor es otro elemento principal ya que este es el que transforma la energía cinética en energía mecánica gracias a las palas o aspas las cuales captan la fuerza del viento el modelo para la velocidad del rotor es

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ω es la  velocidad del rotor

J es la inercia rotatoria de la turbina

τaero  es el torque aerodinámico

τload es la carga eléctrica

El modelo del rotor es definido por la potencia aerodinámica obtenida desde la energía cinética del ´ viento y está dada por la siguiente ecuación

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Al momento de realizar predicciones en la realidad es complicado  medir con precisión el viento  esto es medido por un anemómetro ya instalado en la turbina de viento. Además que al controlar el Angulo de paso existen turbulencias

Para controlar el angulo se ha aplicado el siguiente PID

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 El rotor eólico es el encargado de conducir la velocidad optima a un rotor particular aunque la velocidad del viento tiene una variación de forma continua, la velocidad no puede ser cambiada instantáneamente en caso de ocurrir esto habría una falla en el sistema. Para evitar estas falencias se estudia las técnicas de predicción de la velocidad del viento dando mayor velocidad al rotor.

Para un optimizar el proceso se comparara entre 2 velocidades de referencia  una será la velocidad mínima admitida y otra la velocidad máxima alcanzada estas velocidades serán detectadas por sensores emitido una referencia al MPPT (Maximum power point tracking), el tiempo de respuesta será variado según la turbulencia que afecte el sistema de esto depende el buen o mal rendimiento del sistema

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Además de que se analizara el coeficiente de potencia producido  Cp depende del angulo de paso del aspa, β, y de la relacion de velocidad ´ de la punta, λ,

[pic 8]

SECCION I

PREDICCION

Los tiempos de predicción de datos se toman  de una serie de datos ya existentes y los valores predichos a futuro. Se  usa modelos estadísticos lineales para predecir el tiempo y a su vez se estudia la posibilidad de usar redes neuronales, las redes neuronales pueden ser estáticas y dinámicas. La estatica es un Open Loop, no tiene retrasos y se calcula la salida directamente de la entrada en cambio en las dinámicas la salida depende de la entrada. Las redes neuronales dinámicas son más apropiados para predecir los datos futuros.

Las redes neuronales se asemejan al cerebro humano en dos aspectos:

 ∙ Adquiere conocimiento de su medio ambiente a través de un proceso de aprendizaje

 ∙ Las interconexiones entre neuronas, se utilizadas para almacenar el conocimiento adquirido

Para esto se usara el modelo de red neuronal NARMA (Nonlinear Autoregressive Moving Average)  que identifica la actuación entre el rotor y el actuador

ESTADO DEL ARTE

Las turbinas a medida que ha pasado el tiempo se han vuelto una fuente de energía muy importante la energía eólica  ya que está en una energía renovable inicialmente usada para navegación marítima, luego muy usada en los campos alejados  es por esto que se estudia diferentes métodos, modelos para mejorar, se busca optimizar este proceso realizando un sistema para la turbina de viento.

En 1998 se realizó un modelo con un generador autoexitado para aplicaciones con características aisladas y con dos feedback para mantener el voltaje del estator y la frecuencia.

En 2003 se realizó un PID cambiando el ángulo de paso para compensar las pérdidas de viento

En el 2007 aparece el método de predicción de la velocidad a través del viento el cual se lo ha analizado hasta la actualidad ya que hay muchos parámetros que todavía siguen inconclusos como:

-Desarrollo de modelo de predicción que incorpore otras variables de entrada tales como la densidad del aire, la temperatura, presión, etc.

-Estudiar cómo se comporta el modelo cuando hay eventos climáticos tales como la lluvia.

-Con esto se pueden hacer correcciones al valor esperado de la velocidad del viento.

Para esto se estudia desde la estructura mecánica hasta la eléctrica ya que se prueba nuevos diseños para mejorar las falencias y hacer un sistema cada vez más robusto y confiable.

CONCLUSIONES

En la actualidad el estado en el que se encuentra el planeta es un estado crítico por el calentamiento global  por lo que se busca nuevas maneras de obtener fuentes de energía amigables con el medio ambiente y mejor aún si esta fuente es renovable es por esto que la energía eólica  es considerada una fuente potencial de electricidad ya que solo aprovecha el viento sin causar daños al ambiente

Este articulo presento uno de los modelos más usados para explotar al máximo esta fuente de energía como lo es el control de la turbina a través de redes neuronales y a su vez el control del ángulo de paso.

Se ha visto los avances y las consecuencias que puede ocasionar si se usa mal la turbina  o en caso de que no se efectúe un debido control ayudando a que este sistema sea robusto y haya la menor turbulencia posible tenga una estabilidad generando constantemente energía o prediciendo según el viento temporadas de bajo rendimiento.

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