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

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

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dc.contributor.author Muñoz-Palomeque, Eduardo es_ES
dc.contributor.author Sierra-García, Jesús Enrique es_ES
dc.contributor.author Santos, Matilde es_ES
dc.date.accessioned 2024-07-10T11:51:25Z
dc.date.available 2024-07-10T11:51:25Z
dc.date.issued 2024-06-30
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/205924
dc.description.abstract [EN] 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. es_ES
dc.description.abstract [ES] 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. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation info:eu-repo/grantAgreement/MCI/AEI/FEDER/PID2021-123543OBC21/ es_ES
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) es_ES
dc.subject Wind turbine es_ES
dc.subject Maximum power point tracking (MPPT) es_ES
dc.subject Intelligent Control es_ES
dc.subject Neural networks es_ES
dc.subject Fuzzy control es_ES
dc.subject Turbina eólica es_ES
dc.subject Seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) es_ES
dc.subject Control Inteligente es_ES
dc.subject Redes neuronales es_ES
dc.subject Control fuzzy es_ES
dc.title Técnicas de control inteligente para el seguimiento del punto de máxima potencia en turbinas eólicas es_ES
dc.title.alternative Intelligent control techniques for maximum power point tracking in wind turbines es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/riai.2024.21097
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Muñoz-Palomeque, E.; Sierra-García, JE.; Santos, M. (2024). Técnicas de control inteligente para el seguimiento del punto de máxima potencia en turbinas eólicas. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 21(3):193-204. https://doi.org/10.4995/riai.2024.21097 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/riai.2024.21097 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 193 es_ES
dc.description.upvformatpfin 204 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 21 es_ES
dc.description.issue 3 es_ES
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.relation.pasarela OJS\21097 es_ES
dc.contributor.funder Ministerio de Ciencia e Innovación es_ES


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