Entrenamiento de un modelo ANFIS basado en un controlador neuronal en turbinas eólicas marinas

Resumen

Este estudio presenta la aplicación de un sistema de inferencia neuro-difuso adaptativo (ANFIS) para el aprendizaje de la respuesta de control de una turbina eólica marina flotante en la región de operación de Seguimiento del Punto de Máxima Potencia (MPPT). El modelo ANFIS se entrena utilizando datos generados por un controlador neuronal previamente desarrollado, con el objetivo de evaluar su capacidad para replicar el comportamiento del controlador neuronal y su viabilidad para implementarlo como alternativa de control. Los resultados muestran que ANFIS puede aproximar la estrategia de control neural a diferentes cambios en las condiciones de viento, dentro de los límites de la región de carga parcial, aunque presenta limitaciones ante perturbaciones significativas, que requieren optimización. La respuesta del modelo se evalúa en términos de errores de variabilidad con datos de operación del sistema, así como señales de eficiencia en la generación de energía, con lo que se valida la línea de aplicación del modelo de soft computing y sus implicaciones para el diseño de sistemas de control en turbinas eólicas marinas flotantes.