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<edm:ProvidedCHO rdf:about="https://hdl.handle.net/10259/10841">
<dc:contributor>Sierra Garcia, Jesús Enrique</dc:contributor>
<dc:contributor>Santos Peñas, Matilde</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Burgos. Departamento de Digitalización</dc:contributor>
<dc:creator>Muñoz Palomeque, Eduardo Gabriel</dc:creator>
<dc:date>2025</dc:date>
<dc:description>En el contexto del aprovechamiento de energías renovables y producción sostenible, esta&#xd;
investigación presenta el diseño y aplicación de estrategias de control avanzadas para mejorar el&#xd;
rendimiento de aerogeneradores, tanto terrestres como marinos flotantes. El objetivo principal&#xd;
es optimizar la producción de energía eólica y mitigar el impacto de las vibraciones estructurales&#xd;
en la región subóptima de operación, donde se busca asegurar el seguimiento del punto de&#xd;
máxima potencia (MPPT). Para ello, se desarrollan sistemas de control basados en técnicas de&#xd;
inteligencia artificial, particularmente redes neuronales de base radial, complementadas con&#xd;
algoritmos de aprendizaje no supervisado que permiten la adaptación del sistema a condiciones&#xd;
variables. Además, se proponen enfoques híbridos que integran estas estrategias con&#xd;
controladores clásicos como el Proporcional-Integral-Derivativo (PID). La investigación incluye la&#xd;
optimización de hiperparámetros y la validación de los controladores propuestos, demostrando&#xd;
mejoras significativas en la eficiencia energética y en la estabilidad estructural del&#xd;
aerogenerador.</dc:description>
<dc:description>In the context of renewable energy utilization and sustainable production, this research presents&#xd;
the design and implementation of advanced control strategies to enhance the performance of&#xd;
both onshore and floating offshore wind turbines. The objective is to optimize wind energy&#xd;
generation and mitigate structural vibrations in the suboptimal operating region, where the&#xd;
system is designed to operate along the maximum power point tracking (MPPT) curve at wind&#xd;
speeds below the rated value. To achieve this, control systems based on artificial intelligence&#xd;
techniques are developed, particularly radial basis function neural networks, complemented by&#xd;
unsupervised learning algorithms that allow the system to adapt to changing dynamic&#xd;
conditions. Furthermore, hybrid approaches are proposed, integrating these soft computingbased strategies with classical control schemes, such as the Proportional-Integral-Derivative&#xd;
(PID) controller. The research includes hyperparameter optimization and validation of the&#xd;
proposed control schemes, demonstrating significant improvements in energy efficiency and&#xd;
structural stability of wind turbines.</dc:description>
<dc:format>application/pdf</dc:format>
<dc:identifier>https://hdl.handle.net/10259/10841</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:subject>3311.02 Ingeniería de Control</dc:subject>
<dc:subject>3322.02 Generación de Energía</dc:subject>
<dc:subject>3304.11 Diseño de Sistemas de Cálculo</dc:subject>
<dc:subject>1203.04 Inteligencia Artificial</dc:subject>
<dc:title>Diseño de estrategias de control híbridas inteligentes para maximizar la extracción de potencia y reducir vibraciones mecánicas en sistemas de generación de energía eólica</dc:title>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
<dcterms:alternative>Design of hybrid intelligent control strategies to maximize power&#xd;
extraction and reduce mechanical vibrations in wind power&#xd;
generation systems</dcterms:alternative>
<edm:type>TEXT</edm:type>
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<edm:dataProvider>RIUBU. Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos</edm:dataProvider>
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