Control avanzado de motores de Inducción:

 

En las aplicaciones de motorización de sistemas y equipos son de sobra conocidas las ventajas que comporta la utilización de motores asíncronos de corriente alterna (también llamados motores de inducción) en cuanto a robustez, sencillez, coste y mantenimiento se refiere. El motor de inducción es más robusto, compacto y de menor volumen, peso y precio que un motor de continua de la misma potencia. Además a diferencia de éste, carece de colector por lo que requiere un mínimo mantenimiento.

Por ello en la última década los motores de inducción alimentados a través de convertidores de frecuencia han ido desplazando paulatinamente a los motores de corriente continua. Sin embargo, los motores de inducción presentan una seria desventaja con respecto a los motores de corriente continua en las aplicaciones que requieren una velocidad de funcionamiento variable, debido al fuerte acoplamiento que existe entre las variables de las ecuaciones dinámicas del motor.

 

 

La regulación de la velocidad del motor de inducción se puede realizar variando la frecuencia de alimentación, pero estas variaciones de frecuencia provocan también una variación en el flujo del motor, debido al acoplamiento de las variables, lo cual deriva en cambios no deseados en el par.

El llamado control escalar tensión/frecuencia constante, donde el valor eficaz de la tensión de alimentación varía proporcionalmente a la frecuencia, tiene en cuenta dicho acoplamiento. Su objetivo es mantener el flujo constante en el rotor para que el motor pueda suministrar par máximo a cualquier velocidad. El control escalar es una buena aproximación para trabajar en régimen permanente o para regular la velocidad cuando las exigencias del control no son estrictas. La regulación se lleva a cabo sobre variables externas del motor (tensión y frecuencia). Cuando se provoca un cambio en las variables externas, para cambiar el punto de funcionamiento, las variables internas tardan un tiempo en adecuarse a la nueva situación, lo cual produce una respuesta dinámica lenta e imprecisa.

Una mejora importante en la respuesta dinámica el motor de inducción se puede obtener mediante la aplicación de técnicas de control vectorial, que permiten desacoplar el par y la velocidad, con lo que, en teoría, se obtienen unas prestaciones dinámicas equiparables a las del motor de continua. En estas técnicas vectoriales la regulación se realiza a través de ciertas variables internas del motor, con lo cual se posibilita la mejora de la respuesta dinámica y la precisión respecto al control escalar.

 

 

El principal inconveniente del control vectorial se encuentra en el hecho de que las variables internas, ni son medibles, ni se puede actuar sobre ellas de forma directa. Esto obliga a trabajar con un modelo matemático del motor, para lo cual es necesario conocer con exactitud el valor de los parámetros dinámicos del motor. De no conocerse de forma precisa dichos parámetros, aparecen problemas de imprecisión que deterioran, en gran medida, el funcionamiento del control.

El problema surge debido a que algunos de los parámetros dinámicos no se pueden medir directamente, y además su valor puede cambiar a lo largo del tiempo, debido, por ejemplo, a las variaciones en la temperatura del motor.

Para solucionar estos inconvenientes, en los últimos años se están proponiendo esquemas de control adaptativo que estiman los parámetros internos del motor con lo cual se evita la necesidad de conocer su valor. Además los algoritmos adaptativos permanecen activos durante el proceso de regulación, de forma que tendrán en cuenta los cambios que se puedan producir en los parámetros dinámicos durante el funcionamiento del control. El problema de los algoritmos adaptativos es que no presentan un funcionamiento adecuado bajo ciertas condiciones no ideales como pueden ser la dinámica no modelada o el ruido.

Para solucionar este problema se podrían utilizar los algoritmos de control adaptable junto con técnicas de control robusto que el grupo de investigación ha estado desarrollando. Estos algoritmos se han validado mediante diferentes simulaciones pero será de gran interés comprobar su funcionamiento sobre un motor de inducción de tipo industrial, dado que las simulaciones sólo proporcionan una primera aproximación del comportamiento real del sistema físico.

 

 

Control de Aerogeneradores:

 

Durante la última década hemos asistido a una gran revolución tecnológica en el campo de las energías renovables, y más en concreto en el desarrollo de la energía eólica, debido en gran medida al impacto sobre el medioambiente de las fuentes de energía tradicionales y así como al progreso tecnológico de los aerogeneradores. Sin embargo, aunque la contribución de energía eólica en la red es cada vez más importante en las zonas con mucho viento, el coste de la energía eólica es todavía demasiado elevado para competir con las fuentes tradicionales, sobre todo en las zonas con menos viento

En este contexto, el presente grupo de investigación está trabajando en tanto en el desarrollo de las fuentes de energía no convencionales como en el ahorro energético y en la calidad de la energía eléctrica.

El grupo pretende comenzar una nueva línea de investigación en el campo de la energía eólica. En este sentido se el grupo pretende comenzar su investigación desarrollando unos modelos mejorados para los generadores eólicos que permitan simular de manera más realista y con mayor precisión las características de estos sistemas. Por otro lado, también se van a desarrollar y aplicar sobre estos modelos, nuevas técnicas de control avanzado que permitan una mejora, tanto del rendimiento del proceso de generación de energía eléctrica a partir de la energía eólica, como de la calidad de la energía eléctrica suministrada a la red. Cabe indicar que tanto el desarrollo de modelos mejorados que contemplen fielmente la dinámica del sistema como el desarrollo de controladores avanzados para estos sistemas presenta un importante reto científico y tecnológico dada la fuerte no linealidad que presentan los aerogeneradores.

 

Energía fotovoltaica: Oscar Barambones.

 

La energía solar fotovoltaica es una energía limpia y renovable, con una larga vida útil y una alta fiabilidad. A pesar de ello, el aporte energético producido mundialmente está muy por debajo del resto de fuentes de energía. Sin embargo, debido al progreso tecnológico y al compromiso medioambiental de los países desarrollados, se pronostica un rápido y significativo crecimiento de su aportación energética. Los sistemas fotovoltaicos están formados por un conjunto de dispositivos mecánicos, eléctricos y electrónicos cuya funcionalidad principal es captar la energía solar disponible y transformarla en energía eléctrica útil. Estos sistemas se pueden dividir en dos categorías: sistemas autónomos o aislados y sistemas conectados a la red eléctrica.

 

De todos los elementos que incluye una instalación de este tipo, el inversor es el componente más problemático. Representa alrededor del 66% de los problemas producidos. Sin embargo, el número de problemas disminuye continuamente con el tiempo, como resultado de una maduración de la tecnología. Los inversores se están beneficiando de los avances en la industria de los semiconductores. Gracias a ello, estos componentes son más fiables. Además, los instaladores de sistemas tiene cada vez más experiencia en la realización de estas instalaciones. La fiabilidad del sistema comienza antes de la instalación. Una buena planificación y diseño van a aumentar el rendimiento del sistema. Por ello, los sistemas construidos en los últimos años muestran un mayor rendimiento que, los de los años anteriores.

 

En esta línea de investigación se pretende desarrollar unos modelos de simulación de estas instalaciones, que integrados en la red eléctrica de distribución permitan hacer un análisis detallado de la forma de operación, así como permitir un propuesta de mejora de los sistemas de control de las instalaciones fotovoltaicas. Se estudiarán los modelos matemáticos de los generadores fotovoltaicos, así como su comportamiento dependiendo de las condiciones ambientales.

 

 

Modelado y control de redes inteligente:

 

Aunque existen herramientas de software específicas para el modelado de muchos sistemas de energía, para el conocimiento de los autores aún no existe un software de simulación para redes inteligentes. Por ello, debido al incesante cambio que se está produciendo en la red eléctrica, con nuevos dispositivos en sistema de generación distribuída, almacenamiento de energía y sistemas de comunicación, la posibilidad de obtener modelos detallados de este ripo de redes se presenta como un gran desafío y una gran oportunidad para un futuro muy próximo.

 

La forma en que las compañias eléctricas vienen trabajando es mediante la integración los simuladores de red eléctrica clásicos y ampliamente utilizados por las compañias eléctricas, con paquetes a través de una interfaz diseñada al efecto entre ellos. Pensamos que estos métodos no son los más adecuados, ya que se basan en modelos centralizados de la  

red, cuando sin embargo la red actual es totalmente descentralizada.   

Por ello, nuestro grupo viene trabajando desde hace años en modelos también descentralizados, basados en agentes. Este tipo de modelos permite incorporar los nuevos elementos de la red inteligente, tales como la generación a partir de energías renovables, los contadores inteligentes y las redes de comunicación, y otros que puedan aparecer en el futuro, de una manera bastante simple, incluso aunque aún no hayan aparecido en el mercado, ya que el modelado que se realiza es independiente de la tecnología utilizada.

 

Todo tipo de experimentos virtuales se pueden realizar, lo que permite simular algunas tecnologías avanzadas como por ejemplo, infraestructuras de medición avanzada, equipos de respuesta automática a los clientes, sistemas de recarga de vehículos eléctricos, sistemas de gestión de distribución en la red, dispositivos para la integración con energías renovables,  recursos de energía distribuida (generación y almacenamiento) y dispositivos de protección y seguridad. También todo tipo de políticas, incentivos y actuaciones a nivel de gestión y supervisión de la red podrían abordarse.

 

El principal objetivo es la obtención de un modelo válido para la red inteligente del futuro, Smart Grid, con la suficiente capacidad como para poder dar respuesta a todos estos problemas indicados y algunos más que pudieran aparecer. Se han realizado ya algunos progresos en la línea de microgrids inteligentes que pueden ser como un primer paso para tratar de alcanzar dicho objetivo principal.