Jesús Enrique Sierra García, Matilde Santos Peñas
El control del ángulo de las palas de las turbinas eólicas es complejo debido al comportamiento no lineal de los aerogeneradores, y a las perturbaciones externas a las que están sometidas debido a las condiciones cambiantes del viento y otros fenómenos meteorológicos. Esta dificultad se agrava en el caso de las turbinas flotantes marinas, donde también les afectan las corrientes marinas y las olas. Las redes neuronales, y otras técnicas del control inteligente, han demostrado ser muy útiles para el modelado y control de estos sistemas. En este trabajo se presentan diferentes configuraciones de control inteligente, basadas principalmente en redes neuronales y aprendizaje por refuerzo, aplicadas al control de las turbinas eólicas. Se describe el control directo del ángulo de las palas del aerogenerador y algunas configuraciones híbridas de control. Se expone la utilidad de los neuro-estimadores para la mejora de los controladores. Finalmente, se muestra un ejemplo de aplicación de algunas de estas técnicas en un modelo de turbina terrestre.
Pitch control of wind turbines is complex due to the intrinsic non-linear behavior of these devices, and the external disturbances they are subjected to related to changing wind conditions and other meteorological phenomena. This difficulty is even higher in the case of floating offshore turbines, due to ocean currents and waves. Neural networks and other intelligent control techniques have been proven very useful for the modeling and control of these complex systems. Thus, this paper presents different intelligent control configurations applied to wind turbine pitch control. Direct pitch control based on neural networks and reinforcement learning, and some hybrid control configurations are described. The usefulness of neuro-estimators for the improvement of controllers is also presented. Finally, some of these techniques are used in an application example with a land wind turbine model.
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