[ca] El següent treball final de grau té com a objectiu proporcionar una manera d'identificar fallades en aerogeneradors basats en generadors d'inducció doblement alimentats (DFIG, per les seves sigles en anglès), un dels tipus de generadors més utilitzats actualment en el camp dels aerogeneradors de mida industrial. A causa de les severes condicions en les quals operen els aerogeneradors DFIG, la detecció de fallades és un tema de gran preocupació i importància. L'enfocament proposat simula l'aerogenerador utilitzant el programari MATLAB/Simulink, una eina molt comuna per a modelar sistemes dinàmics. L'aerogenerador, inclosos els convertidors del costat del rotor i l'estator a més del sistema de control del DFIG, es modelen amb precisió en el model de simulació. El model de generador utilitzat per a la simulació s'ha modificat per a simular amb major precisió el comportament de l'aerogenerador. L'enfocament que ha pres el treball consisteix a combinar mètodes d'aprenentatge automàtic i tècniques de processament de senyals per a trobar errors en el convertidor del costat del rotor i l'estator, a més de la xarxa. L'anàlisi wavelet s'utilitza per a examinar els senyals del DFIG amb la finalitat d'identificar les característiques indicadores de fallades. A continuació, les característiques recopilades s'utilitzen per a entrenar classificadors d'aprenentatge automàtic com Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN) i Arbres de Decisió per a trobar errors en el DFIG. Per a avaluar la tècnica proposada, es realitzen simulacions amb diversos tipus de fallades, com a curtcircuits i baixades i de tensió. L'estudi ofereix una eina pràctica perquè els operadors d'aerogeneradors i enginyers puguin trobar defectes del DFIG i evitin llargs períodes d'inactivitat, que poden resultar costosos.

[en] The following bachelor's thesis has the objective of providing a way to identify faults in doubly fed induction generators (DFIG) based wind turbines, one of the most widely used types of wind turbines in the field of industrial-sized wind turbines currently. Due to the severe conditions that DFIG wind turbines are operating in, fault detection becomes a topic of big concern. The suggested approach simulates the wind turbine using MATLAB/Simulink software, a very common and well-liked tool for modelling dynamic systems. The wind turbine, including the rotor-side and stator-side converters and the control system for the DFIG, are all precisely modelled in the simulation model. The approach studied combines machine learning methods and signal processing techniques to find errors in the rotor-side, stator-side and grid. Wavelet analysis is used to examine the DFIG signals in order to identify fault-indicating characteristics. The collected characteristics are then used to train machine learning classifiers like Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbours (KNN) and Decision Trees to find errors in the DFIG. Simulations with several fault types, such as short circuits and voltage rise and drop are used to assess the suggested technique. The study offers a practical tool for wind turbine staff and engineers to find DFIG defects and prevent long periods of downtime, which could be expensive.