Detección de prefallos en componentes del tren de potencia en generadores de energía eléctrica a partir de la energía eólica

Laburpena

Las máquinas eléctricas de inducción forman parte de un gran porcentaje de los procesos industriales, debido a sus altos niveles de disponibilidad. Las nuevas técnicas de diagnóstico de las máquinas eléctricas de inducción están basadas en el análisis de las variables: corrientes, flujo, potencia activa y reactiva…etc. Pero siempre deben de captarse dichas variables on-line y con carácter no invasivo. Los diagnósticos de las señales se comenzaron a realizar con la transformada de Fourier. Su principal desventaja es que no puede utilizarse en procesos y operaciones en régimen transitorio como es el caso de la generación eólica. Por dichos motivos se empezaron a estudiar y aplicar herramientas de descomposición de la señal en tiempo-frecuencia como la transformada de Wavelet. En concreto, en la presente tesis se aplica dicha transformada para detectar prefallos en el generador de inducción doblemente alimentado (Doubly Fed Induction Generator, DFIG), componente del tren de potencia de los aerogeneradores. Para ello se realizan varias simulaciones comparando entre si los valores obtenidos mediante la transformada de Wavelet con los obtenidos mediante fórmulas teóricas. Destacar que en las simulaciones se ha tenido en cuenta la variación del viento en el tiempo, como en la realidad ocurre. Se obtiene la conclusión de que, independientemente de la variable estudiada, ya sea corriente de estator, corriente de rotor o flujo de estator, se obtienen mayor número de valores y más significativos los obtenidos mediante Wavelet que los obtenidos mediante las fórmulas teóricas. Por último se estudian entre los valores obtenidos, por Wavelet y por fórmulas, los más reiterados.