Sistema de control auto-optimizable (SOC) para maximizar la extracción de potencia y minimizar las cargas en las aspas de un aerogenerador de pequeña escala
La energía eólica es la tecnología de mayor crecimiento en cuanto a participación en el mercado y eficiencia. Los sistemas de conversión de energía eólica (WECS) transforman la energía cinética del viento en energía eléctrica mediante una combinación de aerogeneradores o turbinas eólicas (WT) y g...
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| Other Authors: | |
| Format: | bachelorThesis |
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| Published: |
Universidad de Cuenca
2022
|
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| author | Malo Méndez, Gilson Daniel Rivas Vásquez, Carlos Eduardo |
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| description | La energía eólica es la tecnología de mayor crecimiento en cuanto a participación en el mercado y
eficiencia. Los sistemas de conversión de energía eólica (WECS) transforman la energía cinética del
viento en energía eléctrica mediante una combinación de aerogeneradores o turbinas eólicas (WT)
y generadores eléctricos. Existen varias configuraciones posibles de turbinas eólicas y generadores
eléctricos, las cuales permiten diferentes enfoques de control para regular la salida de energía de
los WECS que son principalmente: control por régimen de pérdida (stall) y control del ángulo de
paso (pitch). En cualquiera de estos casos, se han aplicado con éxito varios enfoques basados en el
control clásico y en el control moderno con el único objetivo de mejorar la captación de energía de
los WECS, dejando, en la mayoría de los casos, desatendidas otras variables de funcionamiento
importantes, como el estrés o esfuerzo mecánico de las aspas.
Este trabajo de investigación propone una metodología de diseño y prueba de un algoritmo de
control de auto-optimización (SOC) para maximizar la potencia de salida de un WECS mientras se
reduce el estrés mecánico de las aspas del WT. Esta mejora en el funcionamiento del WECS se
consigue minimizando una función de costo multiobjetivo que relaciona la potencia de salida y el
factor de estrés. El cálculo de la función de costo se realiza utilizando un modelo combinado de los
enfoques del momento de los elementos de las aspas (BEM) y de la viga de pared delgada (TWB).
Dado que el despliegue del SOC implica un bajo costo computacional debido a una reducción del
espacio de optimización a través de una proyección matricial aplicada a un vector de medidas, el
diseño de este algoritmo requiere el cálculo off-line de esta matriz de proyección, H. El esquema
SOC optimiza el funcionamiento del WECS en presencia de una incertidumbre o perturbación, que
se asume como la variación de la velocidad del viento, controlando una combinación de mediciones
cuidadosamente elegidas hasta un punto de referencia constante. El rendimiento del WECS cuando
funciona con el SOC se compara con un controlador clásico de línea base (BCS) y con un algoritmo
de control predictivo (NMPC). Los resultados de la simulación muestran la viabilidad del controlador
para el funcionamiento en tiempo real, así como una mejora del funcionamiento en comparación
con el controlador de línea base. |
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| spelling | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789-396562022-09-12T08:01:13Z Sistema de control auto-optimizable (SOC) para maximizar la extracción de potencia y minimizar las cargas en las aspas de un aerogenerador de pequeña escala Malo Méndez, Gilson Daniel Rivas Vásquez, Carlos Eduardo Minchala Avila, Luis Ismael Electrónica Viento Aerodinámica de aspas Potencia Energía eólica La energía eólica es la tecnología de mayor crecimiento en cuanto a participación en el mercado y eficiencia. Los sistemas de conversión de energía eólica (WECS) transforman la energía cinética del viento en energía eléctrica mediante una combinación de aerogeneradores o turbinas eólicas (WT) y generadores eléctricos. Existen varias configuraciones posibles de turbinas eólicas y generadores eléctricos, las cuales permiten diferentes enfoques de control para regular la salida de energía de los WECS que son principalmente: control por régimen de pérdida (stall) y control del ángulo de paso (pitch). En cualquiera de estos casos, se han aplicado con éxito varios enfoques basados en el control clásico y en el control moderno con el único objetivo de mejorar la captación de energía de los WECS, dejando, en la mayoría de los casos, desatendidas otras variables de funcionamiento importantes, como el estrés o esfuerzo mecánico de las aspas. Este trabajo de investigación propone una metodología de diseño y prueba de un algoritmo de control de auto-optimización (SOC) para maximizar la potencia de salida de un WECS mientras se reduce el estrés mecánico de las aspas del WT. Esta mejora en el funcionamiento del WECS se consigue minimizando una función de costo multiobjetivo que relaciona la potencia de salida y el factor de estrés. El cálculo de la función de costo se realiza utilizando un modelo combinado de los enfoques del momento de los elementos de las aspas (BEM) y de la viga de pared delgada (TWB). Dado que el despliegue del SOC implica un bajo costo computacional debido a una reducción del espacio de optimización a través de una proyección matricial aplicada a un vector de medidas, el diseño de este algoritmo requiere el cálculo off-line de esta matriz de proyección, H. El esquema SOC optimiza el funcionamiento del WECS en presencia de una incertidumbre o perturbación, que se asume como la variación de la velocidad del viento, controlando una combinación de mediciones cuidadosamente elegidas hasta un punto de referencia constante. El rendimiento del WECS cuando funciona con el SOC se compara con un controlador clásico de línea base (BCS) y con un algoritmo de control predictivo (NMPC). Los resultados de la simulación muestran la viabilidad del controlador para el funcionamiento en tiempo real, así como una mejora del funcionamiento en comparación con el controlador de línea base. Wind energy is the fastest growing technology in market sharing and efficiency. Wind energy conversion systems (WECS) transform kinetic energy from wind to electric energy through a combination of wind turbines (WT) and electrical generators. There are several possible configurations of wind turbines and electric generators, which allow different control approaches to regulate the energy output of WECS that mainly are: stall control, and pitch angle control. For any case, several approaches based on classic control and modern control have been successfully applied to the solely objective of improving the power capture of WECS, while, in most cases, leaving unattended other important operating variables, such as the blades’ mechanical stress. This research work proposes a methodology of design and testing of a self-optimizing control (SOC) algorithm to maximize the power output of a WECS while reducing the mechanical stress of the blades of the WT. This improved operation of the WECS is achieved by minimizing a multi objective cost function that relates the output power and the stress factor. The cost function calculation is performed by using a combined model of the blade element momentum (BEM) and thin wall beam (TWB) approaches. Since the SOC deployment implies low computational cost due to an optimization space reduction via a matrix projection applied to a measurement vector, the design of this algorithm requires off-line calculation of this projection matrix, H. SOC optimizes operation of the WECS in the presence of uncertainty or disturbance, which is assumed to be the variation of the wind speed, by controlling a carefully chosen combination of measurements to a constant set point. The performance of the WECS when operating with the SOC is compared with a baseline classic controller (BCS), and a predictive control algorithm (NMPC). Simulation results show the feasibility of the controller for real-time operation, as well an improved operation in comparison with the baseline controller. Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones Cuenca 2022-09-08T12:29:40Z 2022-09-08T12:29:40Z 2022-09-07 bachelorThesis http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/39656 spa TET;125 Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ openAccess application/pdf 89 páginas application/pdf Universidad de Cuenca |
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