[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.

[es] El siguiente trabajo final de grado tiene como objetivo proporcionar una forma de identificar fallos en aerogeneradores basados en generadores de inducción doblemente alimentados (DFIG, por sus siglas en inglés), uno de los tipos de aerogeneradores más utilizados actualmente en el campo de los aerogeneradores de tamaño industrial. Debido a las severas condiciones en las que operan los aerogeneradores DFIG, la detección de fallos es un tema de gran preocupación e importancia. El enfoque propuesto simula el aerogenerador utilizando el software MATLAB/Simulink, una herramienta muy común para modelar sistemas dinámicos. El aerogenerador, incluidos los convertidores del lado del rotor y estator además del sistema de control del DFIG, se modelan con precisión en el modelo de simulación. El enfoque que ha tomado el trabajo consiste en combinar métodos de aprendizaje automático y técnicas de procesamiento de señales para encontrar errores en el convertidor del lado del rotor, estator y en la red. El análisis wavelet se utiliza para examinar las señales del DFIG con el fin de identificar las características indicadoras de fallos. A continuación, las características recopiladas se utilizan para entrenar clasificadores de aprendizaje automático como Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN) y Árboles de Decisión para encontrar errores en el DFIG. Para evaluar la técnica propuesta, se realizan simulaciones con varios tipos de fallos, como cortocircuitos y subidas y bajadas de tensión. El estudio ofrece una herramienta práctica para que los operadores de aerogeneradores e ingenieros puedan encontrar defectos en el DFIG y eviten largos periodos de inactividad, que podrían resultar costosos.