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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8210Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | CASTILLO HERNANDEZ, VICTOR HUGO | - |
| dc.creator | CASTILLO HERNANDEZ, VICTOR HUGO%1239308 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-09-25T18:01:09Z | - |
| dc.date.available | 2024-09-25T18:01:09Z | - |
| dc.date.issued | 2024-09-01 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8210 | - |
| dc.description | El presente trabajo de tesis, titulado "Optimización de la Extracción de Potencia Eólica Basada en un Controlador Híbrido Inteligente," aborda el desarrollo y la implementación de un sistema avanzado de control para maximizar la eficiencia de los aerogeneradores. El objetivo principal es optimizar la extracción de energía eólica mediante un controlador híbrido que combina técnicas de inteligencia artificial y métodos de control clásico. El sistema propuesto utiliza una red neuronal artificial para modelar el comportamiento dinámico del aerogenerador y un algoritmo de control basado en lógica difusa para ajustar las variables operativas en tiempo real. Este enfoque híbrido permite una respuesta adaptativa a las variaciones en la velocidad del viento, mejorando la estabilidad y la eficiencia del sistema. Además, se incorporaron técnicas de interpolación cúbica para suavizar las transiciones y evitar comportamientos erráticos en los límites operativos de la turbina. Se realizaron simulaciones extensivas utilizando Matlab/Simulink para validar el rendimiento del controlador propuesto. Los resultados mostraron una mejora significativa en la capacidad de la turbina para mantener el setpoint deseado de velocidad angular bajo diferentes condiciones de viento, reduciendo las pérdidas y maximizando la generación de energía. Las pruebas dinámicas demostraron que el sistema es capaz de adaptarse rápidamente a los cambios en la velocidad del viento, alcanzando la potencia máxima en un tiempo óptimo. El estudio concluye que la integración de técnicas de inteligencia artificial con métodos tradicionales de control puede ofrecer mejoras sustanciales en la operación de sistemas de energía eólica, proporcionando una solución robusta y eficiente para la extracción de potencia en aplicaciones reales | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.title | OPTIMIZACIÓN DE LA EXTRACCIÓN DE POTENCIA EÓLICA BASADA EN UN CONTROLADOR HÍBRIDO INTELIGENTE | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | GONZALEZ HERNANDEZ, JOSE GENARO%321142 | - |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Instituto Tecnológico de Ciudad Madero | es_MX |
| Appears in Collections: | Maestría en Ingeniería Eléctrica | |
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|---|---|---|---|---|
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