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Title: Control del sistema generador de inducción auto excitado-turbina eólica, utilizando el método de optimización de perturbar y observar
Advisor(s): Luyo Kuong, Jaime Eulogio; Lescano Alvarado, Sergio Andreé
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.02
Issue Date: 2022
Institution: Universidad Nacional de Ingeniería
Abstract: Las propuestas de control para sistemas generador de inducción auto excitado (GIAE) turbina eólica, que controlan la velocidad de giro de la turbina eólica, regulando la inclinación de las palas; o las que regulan el voltaje del enlace de corriente continua, utilizando control de campo orientado; no capturan la máxima potencia proporcionada por el viento. Han surgido propuestas de control con algoritmos de rastreo del punto máximo de potencia (Maximum Power Point Tracking, MPPT, en inglés) de la curva de potencia de la turbina eólica usando generadores con suficiente potencia para controlar la velocidad angular del rotor del sistema eólico, de tal forma que operan a la velocidad angular en donde la turbina eólica alcanza el punto de máxima potencia, sin embargo, algunas veces no coincide con el punto de máxima potencia eléctrica del sistema. En esta tesis, se presenta el control MPPT del sistema GIAE - turbina eólica que extrae la máxima potencia activa generada por el GIAE, en un amplio rango de variación de la velocidad del viento. Para esto, se realiza el análisis del comportamiento dinámico del GIAE aislado y del sistema GIAE - turbina eólica, y finalmente el diseño y pruebas del algoritmo de MPPT. El control de MPPT desarrollado está basado en el método de Perturbar y Observar (P&O); usando, la velocidad angular de campo magnético como la variable perturbada y la potencia activa del generador como variable observada. Los resultados de las pruebas demuestran que el sistema GIAE - turbina eólica con el algoritmo MPPT desarrollado opera con perfiles de viento real. Además, se obtuvo el cono-cimiento científico avanzado del comportamiento dinámico del GIAE aislado y del sistema GIAE - turbina eólica, que permitió el diseño del algoritmo MPPT.

The control proposals for systems self-excited induction generator (SEIG) - wind turbine, which controls the rotation speed of the wind turbine, regulating the inclination of the blades; or those that regulate the voltage of the direct current link, using field-oriented control; they do not capture the maximum power provided by the wind. The maximum power point tracking (MPPT) control proposed for self-excited induction generator (SEIG) - wind turbine systems optimizes the power curve of the wind turbine, using generators with sufficient powers to control the speed of the wind system rotor, at which the wind turbine captures the maximum power from the wind. Although, for the generator, this speed is not always the maximum power point. In this work, the MPPT control of the SEIG - wind turbine system is presented, thus this new proposition allow to capture the maximum active power generated by the SEIG, in a wide range of variations of the wind speed. For this first, a detailed analysis of the dynamic behavior of the SIEG is carried out, followed by the analysis of the dynamic behavior of the GIAE - wind turbine system and finally the design and testing of the MPPT algorithm. The developed MPPT control is based on the Perturb and Observe (P&O) method. Thus, MPPT uses the angular velocity of the magnetic field as the perturbed variable and the active power of the generator as the observed variable. The test results show that the SEIG - wind turbine system with the developed MPPT algorithm operates with real wind profiles. In addition, advanced scientific knowledge of the dynamic behavior of the isolated GIAE and the SEIG - wind turbine system was obtained, which allowed the design of the MPPT algorithm.
Discipline: Doctorado en Ciencias con Mención en Energética
Grade or title grantor: Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Mecánica. Unidad de Posgrado
Grade or title: Doctor en Ciencias con Mención en Energética
Juror: Tello Ortiz, Elvis Richard; Núñez Zúñiga, Teresa Esther; Gamarra Chinchay, Hugo Eliseo; Cáceres Cárdenas, Félix Víctor
Register date: 27-Jun-2023



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