Áreas de oportunidad

A pesar de las aportaciones antes descritas, es evidente que existen una gran cantidad de áreas de oportunidad para trabajo futuro. Las turbinas a pequeña escala son productos aún en desarrollo y cada año se incorporan nuevas tecnologías en el mercado.

A continuación se hace un breve listado de algunas áreas de oportunidad detectadas y que tienen posibilidades de arrojar resultados interesantes.

En cuanto al subsistema eléctrico, se recomienda trabajar para lograr la modelación matemática del generador eléctrico desde principios básicos (es decir, desarrollar un modelo no empírico). Esto permitirá tener un mejor conocimiento de este componente y abrirá la oportunidad para diseños optimizados del generador. Igualmente es conveniente innovar en otros componentes para reducir las pérdidas eléctricas que ocurren al transmitir la energía de corriente alterna hasta su almacenamiento en baterías. Un rectificador sincrónico o un convertidor DC-DC para enviar la energía en alto voltaje por la línea de transmisión son ideas que podrían analizarse y desarrollarse en el futuro.

En el subsistema aerodinámico es recomendable continuar el diseño y prueba de aspas, modificando variables específicas. Sería muy conveniente el diseño de aspas que utilicen otro de los perfiles estudiados, o bien que utilicen un perfil diferente en la punta y la raíz. No obstante, es importante que estos nuevos diseños se prueben en campo para evaluar sus propiedades aerodinámicas en un plano experimental. También se recomienda continuar con el desarrollo del algoritmo genético para incluir nuevas variables o “genes” que permitan una mejor optimización. En particular, se recomienda agregar como variables la forma en que la cuerda, el ángulo de paso y el grosor cambian a lo largo del aspa, así como probar diferentes funciones a optimizar para lograr objetivos específicos con cada aspa.

Para futuros trabajos con el controlador de carga resistiva se recomienda ampliamente desarrollar un controlador electrónico de carga como el mostrado en la figura 4.11. Si se realiza un buen diseño preliminar y detallado, este componente podría permitir un aumento significativo de la captura de energía del sistema como se demostró en el capítulo IV.

En el futuro cercano es recomendable continuar con la caracterización aerodinámica de las aspas diseñadas en la presente tesis, permitiendo mayor tiempo de prueba en cada configuración para evitar el uso de variables instantáneas. Igualmente es conveniente construir las aspas nuevamente teniendo mayor cuidado en la manufactura (principalmente el grosor del borde de salida). También es indispensable colocar anillos deslizantes en la turbina, para evitar interferencia en el “yawing”.

Finalmente sería pertinente comentar que el consejo de mayor valor para el futuro es seguir innovando y probando diferentes soluciones ya sea para aumentar la captura de energía o para reducir su costo. Es importante ser creativos al buscar estas soluciones. Una sugerencia sería, por ejemplo, implementar nuevos sistemas de frenado, como un sistema de plegado controlado con electrónica o bien un sistema de “pitch” activo (es decir, acelerar la turbina para reducir su producción energética). Las áreas de oportunidad son ilimitadas, ya que existen innumerables posibilidades en el desarrollo tecnológico de las turbinas de viento a pequeña escala.

APENDICES

A1. Código de MATLAB del modelo electromecánico.

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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% PARAMETROS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% n = 270:10:600; % Velocidad rotacional

Rl = 0.5; % Carga resistiva en terminales

Rextra = 0; % Resistencia que se coloca ademas del voltaje

Vcont = 24; % Voltaje de voltaje que se fija con el controlador RlinAC = 0.05; % Resistencia en el cable antes de rectificar

RlinDC = 0.18; % Resistencia en el cable despues de rectificar

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% CONSTANTES %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% k0 = 0.0408; Ra = 0.1666; Lsd = 0.0086; Lsq = 0.0063; Ki = 1.2425; Kv = 1.3503; c = 145.9916; n0 = 400; tol = 0.1; %Tolerancia %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% CALCULOS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Rlo = Rl; %Variables

% Vcont: voltaje que fija el controlador en baterias

% Vbat: voltaje en baterias

% RlinDC y RlinAC: resistencias en los cables de transmision

% Ia: Corriente de linea AC

% Vt: Voltaje en terminales AC a la salida del generador

% Vt2: Voltaje en terminales AC a la entrada del rectificador

% Vd: voltaje en diodos

% Idc: Corriente despues de rectificar

% Vdc: Voltaje despues de rectificar

% Pac: Potencia electrica a la salida del generador

% Pmisc: Potencia por perdidas miscelaneas

% Pmec: Potencia mecanica

% Pdc: Potencia electrica a la salida del rectificador

% PlinDC: Potencia por perdidas en linea de transmision en DC

% Pextra: Potencia perdida en la resistencia extra

% Pbat: Potencia que llega a las baterías

for i = 1:length(n) Rl(i) = Rlo; Vdc(i) = 0; Vbat(i) = 0; Rlr(i) = 0;

%El "while" se desactiva en configuración de resistencia constante

while abs(Vcont - Vbat(i)) > tol

Ia(i) = k0*n(i)*sqrt((Rl(i)+Rlin+Ra)^2 + ((n(i)*pi/30)*Lsq)^2)/((Rl(i)+Rlin+Ra)^2 + ((n(i)*pi/30)^2)*Lsd*Lsq);

Vt(i) = Rl(i)*Ia(i);

Pmisc(i) = c*(n(i)/n0)^(2)/(Rl(i)+Rlin); Pac(i) = 3*Ia(i)*Vt(i);

Pmec(i) = Pac(i) + Pmisc(i);

PlinAC(i) = RlinAC*Ia(i)^2;

Vt2(i) = Vt(i) - (PlinAC(i)/Ia(i));

Vd(i) = 0.07*Ia(i) + 0.708;

Idc(i) = Ki*Ia(i);

Vdc(i) = Kv*sqrt(3)*Vt2(i) - 2*Vd(i); Pdc(i) = Idc(i)*Vdc(i);

PlinDC(i) = RlinDC*Idc(i)^2; Pextra(i) = Rextra*Idc(i)^2;

Pbat(i) = Pdc(i) - PlinDC(i) - Pextra(i); Vbat(i) = Pbat(i)/Idc(i);

Rlr(i) = Vbat(i)/Idc(i);

%El "if" se desactiva en configuración de resistencia constante if Vbat(i) > Vcont Rl(i) = Rl(i)-0.001; else Rl(i) = Rl(i)+0.001; end end end

A2. Codigo de MATLAB del algoritmo genético.

% Esta rutina aplica un algoritmo genetico para optimizar la

% aerodinamica de un aspa.

% Se usa cuerda lineal, angulo de paso exponencial,

% grosor esponencial

% Se crean al azar los N individuos iniciales a partir de las cotas que se

% escriben en el archivo interfaz en hoja con nombre "optimizacion"

clear all

global c beta gamma lambda CP mu R n

ADQUIERE(1); channel = ddeinit('excel','Interfaz.xls:Optimizacion') l_inf_ci = ddereq(channel,'r6c6'); l_sup_ci = ddereq(channel,'r7c6'); l_inf_cf = ddereq(channel,'r14c6'); l_sup_cf = ddereq(channel,'r15c6'); l_inf_bi = ddereq(channel,'r8c6'); l_sup_bi = ddereq(channel,'r9c6'); l_inf_bf = ddereq(channel,'r16c6'); l_sup_bf = ddereq(channel,'r17c6'); l_inf_gi = ddereq(channel,'r10c6'); l_sup_gi = ddereq(channel,'r11c6'); l_inf_gf = ddereq(channel,'r18c6'); l_sup_gf = ddereq(channel,'r19c6'); cantidad = ddereq(channel,'r6c2'); for i = 1:cantidad

Ci = (l_sup_ci - l_inf_ci)*rand + l_inf_ci; Cf = (l_sup_cf - l_inf_cf)*rand + l_inf_cf; Bi = (l_sup_bi - l_inf_bi)*rand + l_inf_bi; Bf = (l_sup_bf - l_inf_bf)*rand + l_inf_bf; Gi = (l_sup_gi - l_inf_gi)*rand + l_inf_gi; Gf = (l_sup_gf - l_inf_gf)*rand + l_inf_gf;

A(:,:,i) = [Ci,Cf; Bi,Bf; Gi, Gf; 1, 0]; %Individuo i. end

cond = 0;

while (cond == 0) % Condicion de terminado de optiizacion

n = length(mu); xi = mu(1); xf = mu(n);

for cont = 1:cantidad for cont2 = 1:n x = mu(cont2); yf = A(1,2,cont); yi = A(1,1,cont);

c(cont2,cont) = (yf - yi)/(xf - xi)*(x - xi) + yi; yi = A(2,1,cont); yf = A(2,2,cont); beta(cont2,cont) = ((yi)/(xi^(log(yi/yf)/log(xi/xf))))*x^(log(yi/yf)/log(xi/xf))*pi/180; yi = A(3,1,cont); yf = A(3,2,cont); gamma(j,cont) = ((yi)/(xi^(log(yi/yf)/log(xi/xf))))*x^(log(yi/yf)/log(xi/xf)); end c2 = c; beta2 = beta;

BEM2(cont); %Se corre el modelo BEM de evaluación f = exp(-0.1*(lambda-6.5).^2)-0.1*exp(-0.1*(lambda-3).^2); CP_0(cont) = sum(CP.*f)/sum(f); ADQUIERE(1); n = length(mu); c = c2; beta = beta2; end

% Despues de calcular el parámetro a optimizas, los cinco individuos se ordenan for cont = 1:cantidad

[m1,m2] = max(CP_0); A(4,2,m2) = CP_0(m2); CP_0(m2) = 0; M(cont) = m2; end

A2 = A;

% Ahora se crean nuevos individuos dando mayor peso genetico a los

% individuos anteriores que generaron una CP_0 mayor.

sel(1) = 2/(cantidad*(cantidad+1)); for cont = 2:cantidad

sel(cont) = 2*cont/(cantidad*(cantidad+1))+sel(cont-1); end

A(4,1,:) = A(4,1,:)+1; % Se indica que es la siguiente generación k1(1) = 1; k2(1) = 1; k3(1) = 1; k4(1) = 1;

for cont = 2:cantidad k1(cont) = 1; k2(cont) = 1; k3(cont) = 1; k4(cont) = 1; r1 = rand; r2 = rand; r3 = rand; r4 = rand; while (sel(k1(cont)) < r1) k1(cont) = k1(cont)+1; end while (sel(k2(cont)) < r2) k2(cont) = k2(cont)+1; end while (sel(k3(cont)) < r3) k3(cont) = k3(cont)+1; end while (sel(k4(cont)) < r4) k4(cont) = k4(cont)+1; end k1(cont) = cantidad-k1(cont)+1; k2(cont) = cantidad-k2(cont)+1; k3(cont) = cantidad-k3(cont)+1; k4(cont) = cantidad-k4(cont)+1; end

for cont = 1:cantidad A(1,1,cont) = A(1,1,M(k1(cont))); A(1,2,cont) = A(1,2,M(k2(cont))); A(2,1,cont) = A(2,1,M(k3(cont))); A(2,2,cont) = A(2,2,M(k4(cont))); end

% Se activan las mutaciones el 5 de cada 100 ocaciones.

if (rand < 0.05) mut1 = (cantidad)/(int8(rand)+int8(rand)+int8(rand)+int8(rand)+ 1); A(1,1,mut1) = l_sup_ci; A(1,2,mut1) = l_inf_cf; A(2,1,mut1) = l_sup_bi; A(2,2,mut1) = l_inf_bf; end

$ Se verifica si se cumplen el criterio de finalización.

if (max(CP_0) > 0.43)&(max(CP) > 0.4785)), cond = 1; else cond = 0; end end figure(2); plot(mu,beta*180/pi) figure(3); plot(lambda,CP) figure(4); plot(mu,c)

A3. Imágenes en CAD a detalle de los esfuerzos en la raíz del aspa.

Las siguientes imágenes muestran el resultado del análisis de elemento finito descrito en el capítulo V. Las imágenes muestran los esfuerzos y deformaciones en la raíz del aspa.

• Estrés en MPa:

REFERENCIAS

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