Control inteligente para optimizar la extracción de potencia y reducir vibraciones en sistemas eólicos offshore

• Muñoz Palomeque, Eduardo ^[1] ; Sierra García, Jesús Enrique ^[1] ; Santos, Matilde ^[2]
  1. [1] Universidad de Burgos

     Universidad de Burgos

     Burgos, España

     
  2. [2] Universidad Complutense de Madrid

     Universidad Complutense de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: XLIV Jornadas de Automática: libro de actas: Universidad de Zaragoza, Escuela de Ingeniería y Arquitectura, 6, 7 y 8 de septiembre de 2023, Zaragoza / coord. por José Manuel Andújar Márquez, Ramón Costa Castelló, Alejandro R. Mosteo, Vanesa Loureiro-Vázquez, Elisabet Estévez Estévez, David Muñoz de la Peña Sequedo, Carlos Vilas Fernández, Luis Enrique Montano Gella, Pedro Jesús Cabrera Santana, Raúl Marín, Eduardo Rocón de Lima, Manuel Gil Ortega Linares, Óscar Reinoso García, Luis Payá Castelló, 2023, ISBN 9788497498609, págs. 174-179
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Intelligent control to optimize power extraction and reduce vibrations in offshore wind systems
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    En esta investigación se analiza el desempeño de una estrategia de control híbrida en la región de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT), y el efecto en la reducción de vibraciones estructurales en un aerogenerador flotante offshore (FOWT) de 5MW. En estos sistemas eólicos, diferentes fuentes de perturbación influyen en la estabilidad del aerogenerador. Frente a estos elementos que alteran el eficiente funcionamiento del aerogenerador se incluyen la naturaleza no lineal de la máquina, los vientos turbulentos y las olas que alteran la estabilidad estructural del dispositivo. El controlador en este estudio utiliza una red neuronal de base radial (RBNN) adaptable para regular el torque electromagnético, que influye sobre sobre la velocidad y la potencia extraída. Además, este torque es complementado mediante la incorporación de un control PID convencional que se enfoca en reducir el movimiento de la torre. El controlador es optimizado con el uso de un algoritmo genético. El rendimiento del controlador se valida en contraste con el controlador de torque de OpenFast, logrando una energía de salida mayor y a la vez una disminución del efecto de las vibraciones.

  • English

    This research analyzes the performance of a hybrid control strategy in the maximum power point tracking (MPPT) region and the effect on structural vibration reduction in a 5MW floating offshore wind turbine (FOWT). In these wind systems, different disturbance sources influence the stability of the wind turbine. These elements that alter the efficient operation of the wind turbine, include the non-linear nature of the machine, turbulent winds, and waves that change the structural stability of the device. The controller in this study uses an adaptive radial basis function neural network (RBNN) to regulate the electromagnetic torque, which influences the speed and output power. In addition, this torque is complemented by incorporating a conventional PID control that focuses on reducing the tower motion. The controller is optimized with the use of a genetic algorithm. The performance of the controller is validated against the OpenFast torque controller, achieving a higher output power and at the same time a decrease in the effect of vibrations.