Identificación de un generador de inducción doblemente alimentado basado en el filtro de Kalman en presencia de datos espurios

Abstract

Este documento presenta una metodología de identificación de un generador de inducción doblemente alimentado (DFIG) en presencia de datos espurios. El DFIG es ampliamente usado en la producción de energía eléctrica a partir del viento; un problema en el control de estas máquinas, es el cambio en los parámetros del sistema, haciendo que el esquema de control no tenga un óptimo desempeño. Además, si el sistema sensorial no es confiable, se puede incurrir en que las mediciones contengan datos espurios. Para llevar a cabo la identificación se emplea tres filtros de Kalman secuenciales, dos de ellos corresponden al filtro de Kalman dual, el otro corresponde al filtro de Kalman de estadística robusta. La metodología se implementó en Matlab, mostrando que la técnica no se ve afectada por datos espurios, obteniendo errores residuales menores al 1.2% para la identificación del DFIG en presencia de estos datos.