Título :	Control inteligente como método de ajuste de velocidad en un aerogenerador de eje horizintal
Sustentante:	Hugo Torres Salinas
Palabras clave :	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	may-2018
metadata.dc.degree.department:	Facultad de Ingeniería
metadata.dc.degree.name:	Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)
Descripción :	Actualmente, la búsqueda de formas eficientes de generar electricidad a través de la energía renovable es uno de los objetivos perseguidos en muchas áreas de estudio. El uso de un aerogenerador para transformar la energía cinética del viento en energía mecánica, que a su vez se transformará en energía eléctrica, es una de las formas más populares de lograr este objetivo.En los aerogeneradoresde eje horizontal se usa un método de control llamado pitch control, que consiste en modificar el ángulo en el que el viento afecta las palas de la turbina eólica, pudiendo así controlar la velocidad de rotación en el generador y la potencia de salida cuando está conectado a la red.En este trabajo comparamos el rendimiento de un control de tono usando un PID convencional y una combinación de PID con redes neuronales. El objetivo de la comparación es saber cuál de los dos controladores ofrece los mejores resultados. Currently finding efficient ways to generate electricity through renewable energy is one of the objectives pursued in many areas of study. The use of a wind turbine to transform the kinetic energy of the wind to mechanical energy which in turn will be transformed into electrical energy is one of the most popular ways to achieve this goal.In horizontal axis wind turbines a control method called pitch control is used, which consists in modifying the angle at which the wind affects the blades of the wind turbine, thus being able to control the speed of rotation in the generator as well as the output power when is connected to the mains.In this workwe compare the performarce of a pitch control using a conventional PID and a combination of PID with neural networks. The objective of the comparison is to know which of the two controllers delivers the best results.
URI :	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1185
Otros identificadores :	Viento aerogenerador energía limpia PID red neuronal control
Aparece en las colecciones:	Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)

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