Diagnóstico de fallos y control sostenible de aerogeneradores: Estrategias robustas basadas en datos y en modelos

Diagnóstico de fallos y control sostenible de aerogeneradores: Estrategias robustas basadas en datos y en modelos

Sobre el Libro

Diagnóstico de fallos y control sostenible de aerogeneradores: Estrategias robustas basadas en datos y en modelos (Fault Diagnosis and Sustainable Control of Wind Turbines: Robust Data-Driven and Model-Based Strategies) es un libro escrito porSilvio Simani y Saverio Farsoni. Fue publicado por la editorial Butterworth-Heinemann en el año 2018 en su primera edición.

Descripción del Libro

Diagnóstico de fallos y control sostenible de los aerogeneradores: Estrategias robustas basadas en datos y en modelos analiza el desarrollo de esquemas fiables y robustos de diagnóstico de fallos y de control tolerante a fallos (“sostenible”) mediante enfoques basados en datos y en modelos. Estas estrategias son capaces de hacer frente a sistemas no lineales desconocidos y a mediciones ruidosas. El libro también analiza soluciones más sencillas que dependen de metodologías basadas en datos y en modelos, que son clave cuando se consideran implementaciones en línea para los esquemas propuestos. El libro se dirige tanto a ingenieros profesionales que trabajan en la industria como a investigadores de instituciones académicas y científicas.

Para mejorar la seguridad, la fiabilidad y la eficiencia de los sistemas de turbinas eólicas, evitando así costosos mantenimientos no planificados, es fundamental la acomodación de los fallos en su aparición temprana. Para resaltar el potencial de los métodos propuestos en aplicaciones reales, se consideran instalaciones de prueba de hardware en bucle (que representan sistemas de aerogeneradores realistas) para analizar la implementación digital de las soluciones diseñadas. Los resultados obtenidos muestran que los esquemas desarrollados son capaces de mantener las prestaciones deseadas, validando así su fiabilidad y viabilidad en implementaciones en tiempo real.

Diferentes grupos de lectores -desde ingenieros industriales que desean conocer el potencial de las aplicaciones de los nuevos métodos de diagnóstico de fallos y control sostenible, hasta la comunidad académica de control que busca nuevos problemas que abordar- encontrarán mucho que aprender de este trabajo.

Reseña del Libro

Una guía completa para el modelado de sistemas de aerogeneradores, orientada al diagnóstico de fallos robusto y fiable y al control sostenible.

Sobre el autor

El Dr. Silvio Simani se licenció (cum laude) en Ingeniería Electrónica en el Departamento de Ingeniería de la Universidad de Ferrara, Italia, en 1996, y se doctoró en Ciencias de la Información (Control Automático) en el Departamento de Ingeniería de la Universidad de Ferrara y Módena, Italia, en 2000. Desde febrero de 2002 es profesor adjunto en el Departamento de Ingeniería de la Universidad de Ferrara. Ha publicado alrededor de 240 artículos en revistas y conferencias, varios capítulos de libros y 3 monografías. Sus intereses de investigación incluyen el diagnóstico de fallos y el control tolerante a fallos de procesos dinámicos lineales y no lineales, el modelado de sistemas, la identificación y el análisis de datos, las técnicas de filtrado lineal y no lineal, la lógica difusa y las redes neuronales para el modelado y el control, así como los problemas de interacción entre la identificación, el diagnóstico de fallos y el control tolerante a fallos.

Saverio Farsoni nació en Mirandola (MO, Italia) en 1987. En 2012 se graduó (cum laude) en Ingeniería Informática y de Automatización en la Universidad de Ferrara con una tesis de máster sobre simulaciones en entornos biomédicos. Desde 2013 es estudiante de doctorado en Ciencias de la Ingeniería y, junto con su supervisor, el Dr. Simani, trabaja en sistemas de control, lógica difusa, modelado y problemas de identificación. En particular, sus investigaciones tratan sobre el diagnóstico de fallos y el control tolerante a fallos para plantas eólicas, y ha publicado algunos artículos en conferencias sobre estos temas.

Tabla de Contenido

  • Capítulo 1 Introducción.
  • Capítulo 2 Modelización de sistemas y fallos.
  • Capítulo 3 Modelización e identificación basada en datos.
  • Capítulo 4 Diagnóstico de fallos y esquemas de control tolerantes a fallos.
  • Capítulo 5 Enfoque geométrico no lineal para el diagnóstico de fallos.
  • Capítulo 6 Simulaciones, experimentos y resultados.
  • Capítulo 7 Conclusiones.

A continuación se muestra un extracto del libro:

Capítulo 1 Introducción

1.1 Introducción

Ante la creciente preocupación por el cambio climático y el agotamiento de los combustibles fósiles, las energías renovables se han convertido en un área de investigación de actualidad. Hasta la fecha, se ha producido una importante penetración de, por ejemplo, los sistemas de generación de electricidad eólica y solar, en un esfuerzo por complementar la energía térmica y otros modos tradicionales de generación de electricidad. Sin embargo, los costes asociados a estas tecnologías en desarrollo son elevados y se suelen emplear tarifas de alimentación favorables para fomentar el desarrollo. Además, la variabilidad de la producción de estas energías renovables intermitentes conlleva costes adicionales de integración en la red. Sin embargo, la energía eólica y otras tecnologías renovables menos maduras, como la energía de las olas, son necesarias para satisfacer la creciente demanda mundial de energía de forma rentable y sin impacto sobre el clima. Por lo tanto, es imperativo reducir el coste de las energías renovables para poder competir con un número significativo de plantas de generación de electricidad convencionales y llegar a desplazarlas.

Con este objetivo económico en mente, es importante que los convertidores de energía renovable incorporen suficiente inteligencia para permitirles convertir la energía disponible de la manera más eficiente posible para una inversión de capital dada. al tiempo que se prolonga la vida útil de los sistemas de conversión y sus componentes. Está claro que la tecnología de los sistemas de control tiene un papel importante que desempeñar en la optimización del funcionamiento de estos sistemas de conversión. En particular, esta monografía presenta una selección de enfoques y metodologías de modelado, sistemas de control y supervisión en el área de aplicación eólica como muestra del espectro de posibilidades. Además, dado que esta área de aplicación y la aplicación de la tecnología de control en ella han crecido de forma relativamente independiente, ofrece la oportunidad de examinar algunos aspectos clave tanto de los retos de modelado y control de esta área de aplicación como de la naturaleza de los sistemas de control que se están desarrollando. Además, existe una oportunidad de polinización cruzada entre dominios. especialmente teniendo en cuenta que la energía eólica está ahora relativamente madura desde el punto de vista del modelado, mientras que presenta aspectos desafiantes en los campos de control. supervisión, diagnóstico de fallos y tolerancia a fallos.

La monografía cubre diferentes aspectos de los sistemas de conversión eólica, abarcando también el área de aplicación de la energía eólica.

En primer lugar, la monografía intenta ofrecer una introducción a los sistemas de conversión eólica, presentando una visión general de los sistemas y principios de conversión. los modelos matemáticos que se utilizan para describirlos y los recursos eólicos que los impulsan, y algunas posibilidades de control. Una característica importante de esta monografía son las comparaciones y contrastes que se hacen entre las diferentes técnicas y tecnologías en este ámbito de aplicación.

En segundo lugar, la monografía se centra en los enfoques basados en modelos y en datos para el modelado y el control de las turbinas eólicas. Se consideran diferentes esquemas basados en datos para la monitorización y la detección de fallos en los aerogeneradores, que utilizan las mediciones ya disponibles en los aerogeneradores, evitando así la introducción de costosos módulos auxiliares de monitorización de la condición, La principal ventaja con respecto a los enfoques basados en modos es que sólo se explotan los datos del comportamiento del sistema. Por otra parte, las estrategias basadas en modelos, que pueden requerir descripciones analíticas precisas de los sistemas investigados, pueden proporcionar una regulación más eficaz y una reacción y recuperación más rápidas frente a las perturbaciones y la incertidumbre que afectan al sistema, con respecto a los esquemas basados en datos disponibles en la literatura.

La monografía abarca enfoques de modelado, supervisión y control que van desde las técnicas más tradicionales que suelen encontrarse en los sistemas de regulación por retroalimentación hasta métodos más avanzados, que también aparecen en las soluciones de control óptimo y no lineal. Las metodologías óptimas y subóptimas se consideran enfoques viables para maximizar la captación de energía de los dispositivos eólicos, pero también se centran en la importante cuestión de la disponibilidad del sistema.

Finalmente. por un lado. las simulaciones consideradas en la monografía adoptan un enfoque estadístico estándar. donde la excitación del viento y la incertidumbre que afecta al sistema se modelan como una perturbación estocástica gaussiana. Por otro lado, los resultados experimentales se obtienen considerando simuladores de alta fidelidad o herramientas hardware-in-the-doop que exhiben comportamientos complejos y no lineales realistas de los sistemas de turbinas eólicas. Las consideraciones clave se refieren al cálculo de soluciones óptimas, que tienen en cuenta los efectos no ideales y las características del modelo de realidad de los sistemas de conversión de energía.

En resumen, los temas abordados en esta monografía, incluidos varios estudios generales, ayudan a mostrar el grado relativo en que la tecnología de control en la energía eólica refleja el mayor desarrollo comercial de la misma. Aparte de maximizar la potencia convertida teniendo en cuenta las limitaciones físicas del sistema y la necesidad de maximizar la vida útil de los componentes de los dispositivos, es evidente el valor de las estrategias avanzadas de modelado, supervisión y control.

Fin del extracto.

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