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Wind turbine yaw angle controller using artificial neural networks implemented on embedded system
En esta investigaci贸n, las redes neuronales artificiales (RNA) desarrolladas en python se comparan y luego se compilan en una Raspberry pi 4 para generar una se帽al predictiva de la direcci贸n del viento como aerogenerador Sistema de control de entrada, para maximizar la captaci贸n de energ铆a e贸lica.
Se utiliza un conjunto de 12 variables medidas de la estaci贸n meteorol贸gica para alimentar la red neuronal, incluido el tiempo, PM10, PM25 y ozono
como variables secundarias que permitir谩n enriquecer la capacidad predictiva
factores de la red neuronal, las variables NO, NO2, NOX,
y SO2, como variables auxiliares que permitir谩n fortalecer
la validaci贸n del comportamiento de la red y finalmente la
variables Velocidad del viento, temperatura, humedad relativa y viento
direcci贸n como principales variables que aumentar谩n la predicci贸n
eficiencia y con ello, completar la dependencia parcial
entre las variables se analiza para mejorar la RNA
tiempo de convergencia en el sistema embebido, como trabajo futuro, se
permitir谩 la prueba de un sistema de control incluyendo el control
actuadores para optimizar la redIn this research, artificial neural networks (ANN) developed in
python are compared and later compiled in a Raspberry pi 4 to
generate a predictive wind direction signal as wind turbine
control system input, to maximize the capture of wind power.
A set of 12 weather station measured variables are used to feed
the neural network, including time, PM10, PM25, and Ozone
as secondary variables that will allow enriching the predictive
factors of the neural network, the variables NO, NO2, NOX,
and SO2, as auxiliary variables that will allow strengthening
the validation of the behavior of the network and finally the
variables Wind Speed, temperature, relative humidity and wind
direction as main variables that will increase the prediction
efficiency and with this, to complete partial dependence
between the variables is analyzed to improve the ANN
convergence time on the embedded system, as future work, it
will allow the testing of a control system including control
actuators to optimize the networ