Mejora de la performance del generador de inducción accionado por turbina eólica basado en el diseño de un controlador de multifrecuencia de muestreo adaptativo

Abstract

Hoy en día la búsqueda de energías renovables se ha incrementado por el aumento de los gases de efecto invernadero, por el aumento de los precios de los hidrocarburos y también porque se busca reducir los costos en la generación de la electricidad. La turbina eólica cobra importancia al permitir extraer la energía proveniente del viento de forma limpia y renovable, y convertirla en electricidad mediante un generador, razón por la cual todos los gobiernos buscan su desarrollo y promueven la inversión en parques eólicos. En las turbinas de viento, las mejores condiciones para extraer la energía del viento se obtienen cuando se logra una tasa óptima entre la velocidad de la punta del álabe y la velocidad del viento, tasa llamada lambda λ, la cual influye directamente en la potencia de la turbina y que permite obtener una consigna óptima de torque para el generador. La adaptabilidad del controlador que se propone en la investigación se consigue gracias a los pesos que dan mayor o menor jerarquía a estrategias de control independientes, cada una sintonizada para manejar un rango de velocidad y aceleración del viento, pesos que son calculados por técnicas de control de lógica difusa. Ante la presencia de cambios abruptos en la velocidad del viento, las estrategias que tienen mayor frecuencia de muestreo cobran mayor valor, y ante vientos suaves las de menor frecuencia aumentan. Para controlar el torque del generador se utiliza un controlador de campo orientado en cascada, el cual regula el campo magnético y el torque del generador. El trabajo de investigación trata sobre el desarrollo de un controlador para la mejora de la performance de un generador de inducción accionado por una turbina eólica. Su meta es el modelado, el diseño y el análisis de un algoritmo para la búsqueda de un punto de operación óptimo que mejore la extracción de la energía del viento. Para el algoritmo de control se presenta un método de multi frecuencias de muestreo adaptivo, con una estructura formada por un grupo de controladores PIDs, cada una con tiempo de muestreo distinto y teniendo un peso o jerarquía variable en la consigna de torque que mantiene el generador. La investigación probará que el controlador de multi frecuencia de muestreo puede extraer mayor energía de viento comparada con un algoritmo de control tradicional como el PID.

Nowadays the search for renewable energy has increased due to the increment in greenhouse gases, due to the increment in hydrocarbon prices and seeks to reduce the costs of electricity generation. The wind turbine becomes importance by allowing to extract the energy from the wind in a clean and renewable way, and convert it into electricity through a generator, which is the reason why all governments seek its development and promote investment in wind farms. In wind turbines like aerogenerators, the best power condition for harvesting the energy is obtained when an optimal rate of the tip blade speed and the wind speed called lambda λ is achieved, which has an important influence on the turbine power and allows to calculate the optimal torque as a set point. The adaptability of the controller proposed in the research is achieved due to the weights that give greater or lesser hierarchy to independent control strategies, each tuned to handle a range of speed and wind acceleration, weights that are calculated by fuzzy logic control techniques. In the presence of abrupt changes in wind speed, strategies that have a higher sampling frequency gain greater value, and in the face of mild winds those with lower frequency increase. A field-oriented torque controller in cascade is used for the generator, regulating the magnetic field and the torque. This research deals with the development of a controller for improving the performance of an induction generator, driven by a wind turbine. Its goal is the modeling, design, and analysis of an algorithm in search for an optimal operating point that improves the extraction of wind energy. For the control algorithm, an adaptive multi-frequency sampling method is presented, with a structure formed by a group of PID controllers, each one with a different sampling time and having a different weight or hierarchy in the torque set maintained by the generator. The research will prove that the multi-frequency sample controller can extract more wind energy compared to a traditional control algorithm such as PID.