Efficiency assessment in multiphase electric drives for high performance control strategies.

Abstract

La creciente preocupación por el cambio climático y las emisiones de gases de efecto invernadero ha impulsado a las industrias energéticas y de transporte a desarrollar soluciones más eficientes, limpias y económicas. Todos los procesos de conversión de energía involucrados en estos ámbitos incluyen accionamientos eléctricos: máquinas eléctricas y los dispositivos necesarios para su regulación. La búsqueda de la eficiencia de estos sistemas puede abordarse tanto de forma individual en cada uno de sus elementos como de forma global en su conjunto. Una solución popular en las últimas décadas son las máquinas eléctricas multifásicas, que cuentan con más de tres fases en su diseño. Estas se están incorporando a aplicaciones de conversión de potencia en aplicaciones como la energía eólica y los vehículos eléctricos debido a su alta fiabilidad y menor densidad de potencia por fase. Entre sus características más relevantes están la tolerancia al fallo, lo que permite continuar operando incluso en condiciones de falta, la disposición de modos especiales de conexión y el aprovechamiento de nuevos grados de libertad para el diseño de estrategias de control. Con el objetivo de mejorar la eficiencia también desde el punto de vista del control de estos accionamientos, se han extendido reguladores desarrollados en el ámbito trifásico como el control de campo orientado (FOC), por su simplicidad y capacidad para generar corrientes de alta calidad. Sin embargo, en las últimas décadas, el control predictivo (MPC) ha surgido como una potente alternativa debido a su flexibilidad para conjugar objetivos de control y mejor respuesta dinámica. En este TFG se comparan ambos métodos de control evaluando sus ventajas y desventajas. El objetivo es determinar cuál de ellos ofrece un mejor rendimiento en diversas condiciones operativas, maximizando la producción de par, minimizando la distorsión armónica, y garantizando un buen seguimiento de las variables de control.