Resumen

Este trabajo propone una programación óptima de la ganancia para el marco de control del regulador cuadrático lineal (LQR) con el fin de mejorar el rendimiento del generador de inducción doblemente alimentado (DFIG) basado en turbinas eólicas. El desacoplamiento de potencia activa y reactiva se realiza mediante el control vectorial orientado al campo, que se utiliza para simplificar la no linealidad del DFIG y derivar un modelo compacto de espacio de estados linealizado. El rendimiento del controlador óptimo representado por un regulador lineal cuadrático se mejora aún más utilizando el algoritmo de optimización de ballena en un entorno de optimización multiobjetivo. La adaptabilidad frente a la variación de la velocidad del viento se consigue en un proceso de entrenamiento fuera de línea en un dominio de velocidad del viento discretizado. Se utilizan tablas de consulta para almacenar el parámetro óptimo del controlador y se recurre a ellas durante la implementación en línea. El marco de control integra además los efectos del mecanismo de control del ángulo de cabeceo para los servicios auxiliares de potencia activa y posibles mejoras en el soporte de potencia reactiva. Los resultados del marco de control propuesto mejoran el rendimiento global del sistema en comparación con el controlador PI convencional. La comparación se realiza utilizando la plataforma MATLAB Simulink.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Procesamiento de señales asistido por computador Informática Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Signal processing computer-assisted Computing Data processing
• Palabras claves:regulador lineal cuadrático, marco de control, generador de inducción doblemente alimentado, dominio discretizado de la velocidad del viento, mecanismo de control del ángulo de cabeceo, plataforma matlab simulink, controlador pi convencional, entorno de optimización multiobjetivo, proceso de entrenamiento offline, parámetro óptimo del controlador.
• Keywords:linear quadratic regulator, control framework, doubly fed induction generator, discretized wind speed domain, pitch angle control mechanism, matlab simulink platform, conventional pi controller, multiobjective optimization environment, offline training process, optimal controller parameter