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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Juvenal Rodríguez Reséndiz es_ES
dc.creator Hugo Torres Salinas es_ES
dc.date 2018-05
dc.date.accessioned 2019-03-02T03:49:34Z
dc.date.available 2019-03-02T03:49:34Z
dc.date.issued 2018-05
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1185
dc.description 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. es_ES
dc.description 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. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso Español es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Viento es_ES
dc.subject aerogenerador es_ES
dc.subject energía limpia es_ES
dc.subject PID es_ES
dc.subject red neuronal es_ES
dc.subject control es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Control inteligente como método de ajuste de velocidad en un aerogenerador de eje horizintal es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid curp es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador TOSH890710HQTRLG03 es_ES
dc.contributor.identificador RORJ840929HQTDSV02 es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control) es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Nombre: RI004275.pdf
Tamaño: 2.266Mb
Formato: PDF
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