Control Adaptativo de Redes Neuronales en Tiempo Finito para un Sistema de Turbina Eólica

La energía eólica es un recurso renovable ecológico, ampliamente considerado como uno de los medios más efectivos para lograr los objetivos de desarrollo sostenible. Un gran número de turbinas eólicas de velocidad variable (WT) en todo el mundo utilizan generadores de inducción de doble alimentación (DFIG). En la configuración típica de estos sistemas, el estator está conectado directamente a la red, mientras que el rotor bobinado se alimenta a través de un convertidor bidireccional. Esta configuración de DFIG-WT es efectiva para convertir la energía eólica debido a varias ventajas: opera a varias velocidades mientras mantiene la frecuencia del estator sincronizada con la red, admite modos de operación subsincrónicos y supersincrónicos, y presenta un convertidor de potencia minimizado en el lado del rotor. Controlar dicho sistema presenta un desafío ingenieril debido a sus modelos dinámicos no lineales e interconectados. El DFIG-WT debe operar bajo condiciones de funcionamiento severas, como variaciones estocásticas del viento y cambios en los parámetros. Se han desarrollado numerosos controladores robustos para DFIG-WT, centrándose en lograr la estabilidad asintótica en sistemas de control en lazo cerrado para asegurar la convergencia del error de seguimiento a lo largo del tiempo infinito. Asegurar la convergencia del error en tiempo finito es esencial en la práctica. Este documento presenta un nuevo enfoque de control en tiempo finito adaptativo basado en redes neuronales para un DFIG-WT de velocidad variable. El objetivo principal del control es maximizar la extracción de potencia mientras se mejora el rendimiento del sistema de energía eólica en cuanto a la tasa de convergencia, precisión de seguimiento y robustez ante incertidumbres. El enfoque de control propuesto utiliza sistemas de redes neuronales adaptativas para manejar eficazmente las incertidumbres del sistema. La estabilidad en tiempo finito del sistema de control en lazo cerrado se confirma y establece exhaustivamente a través de una verificación rigurosa utilizando el concepto de estabilidad de Lyapunov en tiempo finito de sistemas no lineales. La efectividad del controlador sugerido se valida en simulación numérica utilizando el software Matlab/Simulink.