Sintonización basada en datos de un control difuso mediante técnicas de optimización evolutiva en turbinas eólicas flotantes
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http://hdl.handle.net/2183/31381
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Sintonización basada en datos de un control difuso mediante técnicas de optimización evolutiva en turbinas eólicas flotantesTítulo(s) alternativo(s)
Data-driven tuning of fuzzy control using evolutionary optimisation techniques in floating wind turbinesFecha
2022Cita bibliográfica
Hernández-Hernández, C., Sierra-García, J., Santos, M. (2022) Sintonización basada en datos de un control difuso mediante técnicas de optimización evolutiva en turbinas eólicas flotantes. XLIII Jornadas de Automática: libro de actas, pp.208-215 https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498418.0208
Resumen
[Resumen] En este trabajo se presenta un método de sintonía de un control PI de pitch y un control difuso de pitch para turbinas eólicas flotantes con la finalidad de maximizar la producción de energía y reducir las vibraciones. Debido a la complejidad del sistema, se han aplicado diversas técnicas de control para encontrar soluciones eficientes con el fin de mejorar la productividad de estos dispositivos de energía renovable. El control PI es sintonizado por generación aleatoria de las ganancias KP y KI a través de múltiples simulaciones, y se presenta también un ajuste basado en datos de un control difuso utilizando dos algoritmos de optimización: enjambre de partículas y búsqueda de patrones. Los controladores propuestos se ha aplicado al aerogenerador flotante tipo barcaza de 5 MW de NREL. Ambos controladores se han comparado con el controlador integrado en FAST, un controlador PI de ganancia programada (GS-PI), dando mejores resultados en términos de error de potencia nominal y menor desplazamiento de la torre y de las oscilaciones de la plataforma. [Abstract] This paper presents a method for tuning a PI pitch control and a fuzzy pitch control for floating offshore wind turbines in order to maximise energy production and reduce vibrations. Due to the complexity of the system, several control techniques have been applied to find efficient solutions to improve the productivity of these renewable energy devices. The PI control is tuned by random generation of the gains KP and KI through multiple simulations, and a data-driven tuning of a fuzzy control using optimisation algorithms: particle swarm optimization and patter search optimization, is also presented. The proposed controllers have been applied to NREL’s 5 MW barge-type floating wind turbine. Both controllers have been compared with the controller integrated in FAST, a gain-scheduled PI (GS-PI) controller, giving better results in terms of rated power error and lower tower displacement and platform oscillations.
Palabras clave
Optimización por enjambre de partículas
Optimización por búsqueda de patrones
Control borroso
Control PID
Turbina eólica marina flotante
Sintonía
Particle swarm optimization
Patter search optimization
Fuzzy control
PID control
Floating offshore wind turbine
Tuning
Optimización por búsqueda de patrones
Control borroso
Control PID
Turbina eólica marina flotante
Sintonía
Particle swarm optimization
Patter search optimization
Fuzzy control
PID control
Floating offshore wind turbine
Tuning
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https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es
ISBN
978-84-9749-841-8
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