Aplicación de control predictivo basado en modelo para reducir cargas estructurales en grandes aerogeneradores.

159 p.Hoy en día, la energía eólica se ha convertido en una de las fuentes de energía renovable más prometedoras de la última década, con una capacidad total instalada de aerogeneradores, a nivel mundial, de 205 GW en el 2019. En los últimos años, con la intención de aumentar la capacidad nominal de generación de potencia de los aerogeneradores, el tamaño de la torre, así como el de la turbina (especialmente el diámetro del rotor y el tamaño de las palas) han ido aumentando. Este aumento estructural tiene como consecuencia una mayor flexibilidad de los componentes y, por tanto, el incremento de vibraciones en el sistema. Ello, a su vez, produce grandes tensiones en dichos componentes, ocasionando la reducción de la vida útil de los mismos. Es por esto que, el sistema de control del aerogenerador llega a adquirir gran importancia, debido a que, con su aplicación, se pueden reducir notablemente dichas cargas estructurales.En este sentido, el control predictivo basado en modelo (MPC, Model Predictive Control) es una técnicade control avanzada que viene siendo utilizada desde hace mucho tiempo en el ámbito industrial. Estatécnica incorpora la solución en tiempo real a un problema del control óptimo, en el espacio de losestados, sobre un horizonte finito y con restricciones, haciendo del MPC una herramienta muy poderosapara la gestión de sistemas con múltiples entradas y salidas, que incluyan en su formulación restriccionesy predicciones futuras en las perturbaciones y/o referencias.Si se considera la naturaleza altamente no lineal de la aerodinámica de un aerogenerador en el diseño deun controlador MPC, se plantea la necesidad de linealizar su comportamiento en múltiples puntos deoperación, o bien utilizar un modelo no lineal simplificado. Desafortunadamente, si se consideran laslimitaciones técnicas de las plataformas de control disponibles en la actualidad y los márgenes deseguridad requeridos para estas máquinas, ambas opciones tienen serios problemas de implementaciónpráctica.En esta Tesis se propone un controlador MPC que utiliza un único modelo interno lineal (SMPC),facilitando así su implementación práctica. Este controlador tiene como objetivo reducir la cargaestructural en el tren de transmisión y/o en el rotor del aerogenerador.La primera parte de la Tesis está dedicada al estudio del estado del arte. En particular, se describen losprincipales elementos que componen un aerogenerador y sus principios de funcionamiento. Además, seanalizan las fuentes de carga que provocan que el sistema vibre, con especial atención al tren detransmisión. Finalmente, se presenta una breve descripción de los diferentes métodos que se utilizan paramitigar vibraciones actualmente.Con la finalidad de estudiar los diferentes controladores propuestos, se ha implementado un entorno desimulación numérica y otro de experimentación en tiempo real. Para el estudio en el entorno desimulación numérica, en la segunda parte de esta Tesis, se ha utilizado un modelo de aerogenerador dereferencia de grandes dimensiones basado en el NREL de 5 MW. Por otra parte, para el análisisexperimental se ha utilizado un banco de ensayos diseñado y construido específicamente para esta Tesis.Este banco de ensayos consta de un simulador Hardware-in-the-loop (HiL), que reproduce fielmente elcomportamiento dinámico del tren de transmisión de la turbina sobre una bancada a escala de máquinaseléctricas. Sobre el generador de dicha bancada se aplican los algoritmos de control diseñados, utilizandotécnicas de prototipado rápido de controladores que utilizan como base los mismos esquemas desimulación del primer estudio.En la tercera parte de la Tesis, se presenta el diseño de un SMPC, su modelo interno, función de coste, asícomo una prueba de estabilidad basada en la teoría de Lyapunov. También se describe el diseño de dosversiones del nuevo controlador, dichas versiones no utilizan ninguna previsualización de la perturbaciónde entrada en su planteamiento. Las simulaciones numéricas, así como las pruebas experimentalesrealizadas muestran la e_cacia de los controles SMPC propuestos, llegando a reducir en una tercera parteel par torsional que sufre el eje de baja velocidad de la turbina.Finalmente, en la cuarta parte de la Tesis, se presenta una tercera versión del SMPC diseñado, en el cual,mediante el uso de un sensor LIDAR, se calcula con antelación la perturbación entrante. Después,incorporando dicha previsualización en la predicción que hace el modelo interno del SMPC, se posibilitaque la señal de control se adelante a la aparición de alteraciones en el par del eje debidas al vientoincidente. Ello permite reducir hasta un 80% la carga en el tren de transmisión, sin apenas incrementar elesfuerzo de control. Más tarde, se estudia la sensibilidad que presenta el rendimiento del SMPC a lacalidad de la previsualización obtenida del sensor LIDAR. Los resultados de la experimentación entiempo real sobre el banco de ensayos indican que es necesario que la previsualización presente un anchode banda de, al menos, 0.75 - 1 Hz con suficiente calidad, para que la reducción de carga estructuraljustifique la instalación del sistema LIDAR. Estos anchos de banda pueden requerir del preprocesamientode las medidas LIDAR, utilizando técnicas bien descritas ya en la literatura de control deaerogeneradores