Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/86632
Título : Proyecto de Sistema distribuido de control inteligente en parques eólicos y plantas fotovoltaicas
Autor : Navarro Ocón, Jaime
Díez Llovet, Teresa
Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)
Fecha de publicación : 2024
Resumen : El proyecto aborda el desarrollo y simulación de un Sistema Distribuido de Control (DCS) aplicado a plantas de energía renovable, específicamente en parques eólicos y plantas fotovoltaicas. Este sistema es una plataforma automatizada que utiliza elementos de control distribuidos a lo largo de una planta o proceso industrial, permitiendo la toma de decisiones en tiempo real y mejorando tanto la eficiencia como la seguridad de los procesos complejos. El objetivo principal es optimizar la operación y el mantenimiento de las instalaciones de energía renovable mediante tecnologías avanzadas de control automático. Se busca evaluar el rendimiento del DCS bajo diferentes escenarios operativos y condiciones ambientales, realizar simulaciones y análisis de coste-beneficio, y proporcionar una visión completa de cómo la integración de un DCS puede mejorar la eficiencia y fiabilidad de los sistemas fotovoltaicos y eólicos. El trabajo se divide en una parte teórica y otra práctica. En la parte teórica, se presenta la base conceptual de los DCS, explicando su papel en la automatización y control de procesos industriales complejos. Se describe cómo el diseño de un DCS permite la distribución de controles a lo largo de una planta, facilitando la toma de decisiones en tiempo real y mejorando la eficiencia y seguridad de los procesos. En la parte práctica, se realiza un diseño esquemático de la arquitectura de control para sistemas fotovoltaicos y eólicos. Se definen los parámetros críticos a controlar y las medidas correctivas en caso de que estos parámetros se salgan de los rangos normales. Posteriormente, se lleva a cabo una simulación de una planta eólica utilizando la herramienta SIMULINK-MATLAB, obteniendo resultados de la potencia generada en función de variables como la velocidad del viento. Las simulaciones realizadas muestran que el DCS es efectivo en la optimización de la operación de plantas renovables. En el caso de las turbinas eólicas, el DCS puede detener la turbina en condiciones de velocidad del viento muy bajas o altas para evitar daños. En sistemas fotovoltaicos, el DCS puede ajustar los parámetros de los inversores y modificar los ángulos de los paneles solares para maximizar la captación solar y estabilizar el voltaje de salida. En conclucsión, la implementación de un DCS en plantas de energías renovables mejora significativamente la eficiencia operativa y la seguridad, permitiendo una gestión más sostenible y confiable de estas fuentes de energía. Este sistema facilita la toma de decisiones en tiempo real, mejora la eficiencia y la seguridad de los procesos, y permite una gestión óptima bajo diversas condiciones operativas y ambientales, contribuyendo a una operación más sostenible y eficiente de las plantas de energía renovable y alineándose con los objetivos de desarrollo sostenible y la mitigación del cambio climático. Se sugiere investigar la integración de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en los sistemas de control distribuidos para mejorar aún más la eficiencia y la toma de decisiones en tiempo real, además de explorar la aplicación de DCS en otras formas de energías renovables como la geotérmica y la hidroeléctrica.
The project addresses the development and simulation of a Distributed Control System (DCS) applied to renewable energy plants, specifically in wind farms and photovoltaic plants. This system is an automated platform that utilizes distributed control elements throughout a plant or industrial process, allowing real-time decision-making and enhancing both the efficiency and safety of complex processes. The main objective is to optimize the operation and maintenance of renewable energy facilities using advanced automatic control technologies. The aim is to evaluate the performance of the DCS under different operational scenarios and environmental conditions, conduct simulations and cost-benefit analyses, and provide a comprehensive view of how the integration of a DCS can improve the efficiency and reliability of photovoltaic and wind systems. The work is divided into a theoretical part and a practical part. In the theoretical part, the conceptual basis of DCS is presented, explaining its role in the automation and control of complex industrial processes. It describes how the design of a DCS allows for the distribution of controls throughout a plant, facilitating real-time decision-making and improving the efficiency and safety of processes. In the practical part, a schematic design of the control architecture for photovoltaic and wind systems is carried out. Critical parameters to be controlled and corrective measures in case these parameters go out of normal ranges are defined. Subsequently, a simulation of a wind farm is conducted using the SIMULINK-MATLAB tool, obtaining results of the generated power based on variables such as wind speed. The simulations conducted show that the DCS is effective in optimizing the operation of renewable plants. In the case of wind turbines, the DCS can stop the turbine under very low or high wind speed conditions to prevent damage. In photovoltaic systems, the DCS can adjust inverter parameters and modify the angles of solar panels to maximize solar capture and stabilize output voltage. In conclusion, the implementation of a DCS in renewable energy plants significantly improves operational efficiency and safety, allowing for more sustainable and reliable management of these energy sources. This system facilitates real-time decision-making, enhances the efficiency and safety of processes, and enables optimal management under various operational and environmental conditions, contributing to a more sustainable and efficient operation of renewable energy plants and aligning with sustainable development goals and climate change mitigation. It is suggested to investigate the integration of emerging technologies such as artificial intelligence and machine learning into distributed control systems to further enhance efficiency and real-time decision-making. Additionally, exploring the application of DCS in other forms of renewable energy, such as geothermal and hydroelectric energy, would be beneficial.
Descripción : Máster Universitario en Ingeniería Industrial
URI : http://hdl.handle.net/11531/86632
Aparece en las colecciones: H62-Trabajos Fin de Máster

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TFM Diez Llovet, Teresa.pdfTrabajo Fin de Máster5,36 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
Anexo I firmado.pdfAutorización576,8 kBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.