Realizaré el control mediante un controlador predictivo de modelos en Simulink

Este proyecto explora la aplicación del control predictivo de modelo (MPC) para optimizar generadores de inducción de doble alimentación (DFIG) en sistemas de aerogeneradores conectados a la red, abordando los desafíos planteados por la energía eólica dinámica y el flujo de energía bidireccional. Aprovechando las capacidades del MPC, el estudio busca mejorar la eficiencia y la calidad de la energía, centrándose en las complejidades del DFIG como velocidades variables del viento y sincronización continua con la red. Las preguntas de investigación apuntan a una aplicación efectiva del MPC, gestión del flujo de energía bidireccional, mejora de la calidad de la energía y eficiencia general en comparación con métodos convencionales. El proyecto también identifica brechas en la investigación, destacando la necesidad de explorar más en áreas como evaluación de funciones en línea, reducción de ripples de torque y métodos de optimización para MPC en sistemas DFIG. La validación experimental y las evaluaciones teóricas buscan contribuir a estrategias de control más robustas y eficientes para sistemas de energía renovable.