Técnicas de control inteligente para el seguimiento del punto de máxima potencia en turbinas eólicas

• 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: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), ISSN-e 1697-7920, Vol. 21, Nº. 3, 2024, págs. 193-204
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Intelligent control techniques for maximum power point tracking in wind turbines
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    El seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) es una etapa esencial en la operación de las turbinas eólicas para garantizar una generación de energía eficiente. En los últimos años se han diseñado y aplicado técnicas de control avanzadas para lograr este objetivo, solventando algunas de las limitaciones de los métodos clásicos. Este artículo proporciona una visión general de las estrategias existentes y describe con más detalle algunas configuraciones de control específicas, explicando su utilidad y proporcionando una base para futuros desarrollos. En concreto incluye técnicas de control basadas en inteligencia artificial para el estudio del control MPPT en aerogeneradores. Se ejemplifican dos estrategias de control inteligente: una red neuronal y un controlador de lógica borrosa. Estos enfoques se enmarcan en la regulación del par electromagnético del generador y, en consecuencia, de la velocidad angular del sistema, mejorando la generación de potencia. Los resultados evidencian los beneficios de estos controladores inteligentes para maximizar la potencia y mejorar el proceso de conversión de energía.

  • English

    Maximum power point tracking (MPPT) is an essential stage in the operation of wind turbines to ensure efficient power generation. In recent years, advanced control techniques have been designed and applied to achieve this objective, solving some of the limitations of classical methods. This article provides an overview of existing strategies and describes some specific control configurations in more detail, explaining their usefulness and providing a basis for future developments. Specifically, it includes control techniques based on artificial intelligence for the study of MPPT control in wind turbines. Two intelligent control strategies are exemplified: a neural network and a fuzzy logic controller. These approaches are framed in the regulation of the electromagnetic torque of the generator and, consequently, the angular velocity of the system, improving power generation. The results show the benefits of these intelligent controllers to maximize power and improve the energy conversion process.