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Abstract
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.
期刊介绍:
La Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial (RIAI) es el órgano de expresión del Comité Español de Automática (CEA), miembro de la Federación Internacional de Control Automático (IFAC). La revista se desarrolla en el marco de la comunidad iberoamericana, y en general, en los entornos en los que el español constituye el idioma básico y no excluyente de comunicación. RIAI engloba las siguientes temáticas:
• Teoría de control y sistemas.
• Ingeniería de control de procesos e instrumentación.
• Técnicas de control avanzado.
• Automatización y control de sistemas de producción.
• Robótica y sistemas robotizados.
• Arquitecturas de control y tecnología de computadores aplicada al control automático de sistemas.
• Sistemas de tiempo real e informática industrial aplicados al control automático de sistemas.
• Filtrado, estimación y análisis y tratamiento de señales e imágenes aplicados al control automático de sistemas.
• Visión por computador aplicada al control automático de sistemas.
• Modelado, identificación, simulación y optimización de sistemas.
• Inteligencia computacional y técnicas de supervisión y detección de fallos aplicados al control automático de sistemas.
• Historia de la automática. La automática en sistemas sociales, económicos y empresariales.
• Cuestiones docentes y de formación en automática.
• Control de sistemas en red y complejos a gran escala.
• Control automático de procesos industriales, sistemas energéticos, mineros, ingeniería civil y edificios.
• Control automático de sistemas de transporte y vehículos.
• Control automático en bioingeniería, biología, agricultura, ecología y medicina.
• Control automático de máquinas y motores y mecatrónica.