Este documento describe un sistema de control híbrido eólico-diésel para una estación de telecomunicaciones basado en lógica difusa. Se propone implementar la automatización y control de un sistema híbrido que integre energía eólica y diésel para dar soporte a una estación, priorizando la energía renovable. Se explican conceptos de lógica difusa como conjuntos difusos, variables lingüísticas y reglas difusas, los cuales permiten modelar el conocimiento experto necesario para controlar sistemas complejos.

1. XXI Simposio Peruano de Energía Solar y del Ambiente (XXI- SPES), Piura, 10 -14.11.2014
SISTEMA DE CONTROL DE UN SISTEMA DE ENERGIA HIBRIDO
EOLICO-DIESEL PARA UNA ESTACION DE TELECOMUNICACIONES
BASADO EN LOGICA DIFUSA
Jafett Rolando Vergara Prado – jvergara@cime.com.pe
Hugo Rojas Espinoza – hrojas@cime.com.pe // hrojase@uni.pe
Christian Rene Rocca Martinez - crocca@cime.com.pe
CIME Comercial S.A. - Departamento de Ingeniería
Dirección: Av. Industrial 132, ATE. Lima-Perú
Resumen. Este trabajo muestra la implementación de la automatización y control de un sistema de energía híbrido
Eólico-Diesel para dar soporte a una estación de telecomunicaciones, que por la alta confiabilidad que requiere, debe
permitir su operación automática al ser alimentada por dos fuentes y dar prioridad a la renovable. Se describen los
criterios técnicos seguidos en el proceso de diseño para medición, los problemas presentados y la estrategia de control
para que opere el sistema de energía.
Palabras-clave: Energía Eólica, Diesel, Confiabilidad, Lógica Difusa, Estrategia, Control, Instrumentación,
Mediciones.
1. INTRODUCCION
Los sistemas de energía para sitios aislados que incluyan unidades de almacenamiento, paneles solares, sistemas
aerogeneradores y/o generadores Diesel necesitan de un sistema de control que permita su integración. La integración
de estos sistemas deberá darse en diferentes niveles desde líneas de potencia, acondicionamiento de potencia, hasta la
capacidad del usuario de monitorear y configurar parámetros y/o alarmas de los componentes que la conforman. Es así
que no disponer de un sistema de control coherente, que aproveche adecuadamente las diversas fuentes, traería graves
consecuencias si el sistema de comunicaciones que respalda es relevante. Es aquí donde la lógica difusa juega un rol
importante a como herramienta de control permitiendo integrar el conocimiento experto que requieren este tipo de
sistemas.
Las bases teóricas de la Lógica Difusa, en las que están basados los controladores difusos están mucho más cerca de la
manera de razonar de los humanos y del lenguaje natural, que los sistemas lógicos tradicionales. Básicamente,
proporciona un medio efectivo de captar más fácilmente la naturaleza inexacta del mundo real. La Lógica Difusa es una
herramienta moderna y una de sus aplicaciones más importantes es el Control de Procesos Industriales. Se sale del
tradicional esquema de control de lazo realimentado y del rígido modo de pensar de los programas de una
microcomputadora para comenzar a emplear variables lingüísticas muchas veces consideradas imprecisas. Una de las
principales metas en control inteligente de procesos industriales es la construcción de sistemas borrosos que controlen
con garantía sistemas complejos de alta dimensionalidad, mediante implementaciones generales, robustas y fácilmente
entendibles por el usuario. Lo que los sistemas industriales complejos tienen en común es la presencia de una elevada
incertidumbre que hace que las estrategias usuales basadas en modelos y principios de equivalencia cierta no sean
técnicamente aplicables.
2. CONCEPTOS GENERALES DE LA LÓGICA DIFUSA
La técnica esencial de la lógica difusa se basa estos conceptos fundamentales:
2.1. Conjuntos difusos.- Son conjuntos con fronteras uniformes o suaves.
2.2. Variables lingüísticas.- Son variables cuyos valores son descritos cualitativamente y cuantitativamente por un
conjunto difuso.
2.3. Distribuciones de posibilidad.- Restricciones impuestas en el valor de una variable lingüística al asignarle un
conjunto difuso.
2.4. Reglas difusas si-entonces.- Un esquema de representación del conocimiento para describir una proyección
funcional o una fórmula lógica que generaliza una implicación en la lógica de dos valores.
2.5. Universo: es una colección de objetos de los que se hablará en una lógica específica. Por ejemplo, el universo de
los números naturales o el universo de las edades.
2.6. Conjunto: en el universo es, desde un punto de vista intuitivo, una colección de objetos tal que sea posible decidir
cuándo un objeto del universo está o no en esa colección. Abstrayendo la noción de conjunto, se puede considerar
que un conjunto es exactamente una función del universo en el conjunto de valores 0,1 que asocia precisamente el
valor 1 a los objetos que estén en el conjunto y el valor 0 a los que no.

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Figura 1. Representación gráfica de la función de pertenencia del conjunto " caliente".
Para el ejemplo del conjunto “caliente” es imposible dar al conjunto una definición clásica, ya que su
correspondiente predicado no divide claramente el universo de las temperaturas en conjuntos “frío” o “caliente”. La
manera más apropiada de dar solución a este problema es considerar que la pertenencia o no pertenencia de un elemento
x al conjunto, no es absoluta sino gradual, definiéndose este conjunto como un Conjunto Difuso.
Figura 2.- Representación gráfica de la función de pertenencia del conjunto difuso "caliente”.
La función de pertenencia se establece de una manera arbitraria, lo cual es uno de los aspectos más flexibles de los
Conjuntos Difusos. Por ejemplo, se puede convenir que la temperatura de 900 ºC pertenece al conjunto con grado 1, la
de 500 ºC con grado 0.4 y la de 200 ºC con grado 0. Luego, cuanto mayor sea el valor de una temperatura, mayor es su
grado de pertenencia al conjunto “caliente”. Estos valores entre 0 y 1 son llamados grados de pertenencia. El grado de
pertenencia de un elemento a un conjunto va a venir determinado por su función de pertenencia.
3. FUNCIONES DE PERTENENCIA EN LOGICA DIFUSA
3.1. Función Singlenton
Sea a un punto del universo, la Función Singlenton
(solitaria) es aquella que toma valor 1 solo en a y 0 en
cualquier otro punto.






≠
=
=
axsi
axsi
x
0
1
)(µ
Figura 3
3.2. Función Triangular
Definido por sus límites (inferior a y superior b), y el
valor modal m, tal que a<m<b.
( ]
( ]














≥
∈
∈
≤
−−
−−
=
bxsi
bmxsi
maxsi
axsi
mbxb
amax
x
,
,
0
)/()(
)/()(
0
)(µ
Figura 4

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3.3. Función G (gamma):
Definida por su límite inferior a y el valor k>0.






>−
≤
= −−
axsie
axsi
x axk 2
)(
1
0
)(µ
Figura 5
Esta función se caracteriza por un rápido crecimiento a partir de a. Cuanto mayor es el valor de k, el crecimiento es
más rápido aún. Nunca toman el valor 1, aunque tienen una asíntota horizontal en 1. Se aproximan linealmente por:
ll
Figura 6
3.4. Función S
Definida por sus límites inferior a y superior b, y el valor
m, o punto de inflexión tal que a<m<b. Un valor típico es:
m = (a+b) / 2. El crecimiento es más lento cuanto mayor
sea la distancia a-b.
{ }
{ }
( ]
( ]














≥
∈
∈
≤
−−−
−−
=
bxsi
bmxsi
maxsi
axsi
abbx
abax
x
,
,
1
)/()(21
)/()(2
0
)( 2
2
µ
Figura 7
3.5. Función Gaussiana
Definida por su valor medio m y el valor k>0. Es la típica
campana de Gauss. Cuanto mayor es k, más estrecha es la
campana.
2
)(
)( mxk
ex −−
=µ
Figura 8
3.6. Función Trapezoidal
Definida por sus límites inferior a y superior d, y los
límites de su soporte, b y c, inferior y superior
respectivamente.
( ]
( ]














∈
∈
∈
≥≤
−−
−−
=
),(
,
,
)/()(
1
)/()(
0
)(
dbxsi
cbxsi
baxsi
dxoaxsi
cdxd
abax
xµ
Figura 9
La función Trapezoidal se adapta bastante bien a la definición de cualquier concepto, con la ventaja de su fácil
definición, representación y simplicidad de cálculos.










≥
∈
≤
−−=
mxsi
maxsi
axsi
amaxx ),(
1
)/()(
0
)(µ

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3.7. Función Peuso-Exponencial
Definida por su valor medio m y el valor k>1. Cuanto
mayor es el valor de k, el crecimiento es más rápido aún y
la “campana” es más estrecha.
2
)(1
1
)(
mxk
x
−+
=µ
Figura 10
3.8. Función Trapecio Extendido
Definida por los cuatro valores de un trapecio [a, b, c,
d], y una lista de puntos entre a y b, o entre c y d, con su
valor de pertenencia asociado a cada uno de esos
puntos.
En casos particulares, el Trapecio Extendido puede ser
de gran utilidad. Éste permite gran expresividad
aumentando su complejidad.
Figura 11
4. OPERACIONES BÁSICAS ENTRE CONJUNTOS DIFUSOS
Los Conjuntos Difusos se pueden operar entre sí del mismo modo que los conjuntos clásicos. Puesto que los
primeros son una generalización de los segundos, es posible definir las operaciones de intersección, unión,
complemento y otras. Como la función de pertenencia es su componente fundamental, las operaciones con tales
conjuntos se definen a través de ellas. A continuación se describen algunas de las operaciones básicas:
4.1. Contención o Subconjunto
Se dice que A es subconjunto de B si todo elemento de A es también elemento de B, o sea, µ(A)≤ µ(B).Se define
como:
A⊆B ⇔ µ(A)≤ µ(B)
4.2. Suma Algebraica
La suma algebraica de los conjuntos difusos A y B se define como:
C = A + B Su función de pertenencia viene dada por:
µ(A+B) = µ(A) + µ(B) -µ(A) µ(B)
4.3. PRODUCTO ALGEBRAICO
El producto algebraico de los conjuntos difusos A y B se define como C = A .B
Su función de pertenencia viene dada por:
µ(A+B) = µ(A) . µ(B)
4.4. Potencia De Orden M
La potencia de orden m de un conjunto difuso A es un conjunto difuso cuya función de pertenencia viene dada
por: µ(Am
) = [µ(A)]m
4.5. Unión
Sean A y B dos intervalos difusos. La unión entre estos dos intervalos es el conjunto difuso C y se escribe como:
C = A ∪ B ó C = A or B ⇔ µ(C) = µ(A) ∪ µ(B) y su función de pertenencia es:
Figura 12.- Operación Unión

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4.6. INTERSECCIÓN
Se considera que un elemento pertenece al conjunto intersección de dos conjuntos si pertenece a ambos. La
intersección de los conjuntos difusos A y B es el conjunto difuso C y se escribe como: C = A ∩B ó C = A and
B B ⇔ µ(C) = µ(A) ∩ µ(B) y su función de pertenencia es:
Figura 13.- Operación Intersección
4.7. COMPLEMENTO O NEGACIÓN
Dado un conjunto A, el complemento del conjunto difuso A, denotado por Ā, está formado por los elementos del
universo que no pertenecen a A. Se define como: µ(Ā) = 1-µ(A)
Su función de pertenencia sería la siguiente:
Figura 14.- Operación Complemento
5. CONTROL DE FUENTES EN SISTEMAS DE ENERGÍA HIBRIDOS
Los sistemas de energía híbridos son aquellos que proveen energía en áreas remotas y que por lo alejado y/o
dificultades de acceso no están conectadas a la red. Un sistema de energía híbrido integra una o más fuentes de energía
con el propósito de cubrir cierta demanda de energía. Estos sistemas eliminan los problemas asociados con sistemas
solares fotovoltaicos puros y sistemas diesel aislados.
Figura 1. Diagrama de un sistema de energía híbrido fotovoltaico/eólico/diesel.
Aquellos sistemas son inherentemente confiables debido a las múltiples fuentes de energía y generalmente usan
conjuntos con generación diesel, como segunda fuente, capaces de proveer el total de la energía a demanda. Estos son

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independientes de la capacidad, red eléctrica centralizada e incorpora más de una tipo de fuente de energía. Los
sistemas de energía aislados en corriente alterna incluyen como siguiente: sistemas convencionales de generación diesel
en AC, un sistema eléctrico de distribución y consumos en AC distribuidos. Un sistema híbrido de energía podría
también incluir fuentes adicionales de energía como fuentes renovables (aerogeneradores, módulos fotovoltaicos) y
almacenamiento.
6. ESTRATEGIAS DE DESPACHO Y CONTROL DEL SISTEMA DE ENERGÍA
La estrategia de despacho de energía es el criterio que el controlador utiliza para decidir cuando el generador
diesel de un sistema híbrido es encendido, a que factor de carga operará este último y cuando será apagado. En híbridos
pequeños las estrategias de despacho son simples, el generador diesel se enciende automáticamente cuando el nivel de
bajo voltaje configurado ha sido alcanzado y opera hasta que cierto voltaje de batería se haya alcanzado, el banco de
baterías se cargue completamente o cuando se haya sobrepasado un mínimo de tiempo de operación pre-configurado de
varias horas. En la mayoría de los sistemas híbridos el generador diesel opera a su máximo factor de carga y la energía
no requerida por la demanda es utilizada contribuye a la recarga de las baterías. El funcionamiento a carga parcial del
generador diesel ocurre cuando la batería está logrando completar su carga y no puede aceptar la corriente máxima del
generador diesel. En algunos sistemas, sin embargo, el generador diesel solamente se enciende si la demanda se
incrementa razonablemente y entonces opera sobre la demanda lo cual provee la energía necesaria para evitar la
descarga del banco de baterías (es decir, alimenta con la energía equivalente a la demanda menos la potencia disponible
desde otros generadores).
Una estrategia óptima de despacho es aquella que minimiza el costo del ciclo de vida del sistema de energía
híbrido y las estrategias de despacho afectan el costo asociado con el uso de combustible, el mantenimiento del
generador diesel y el tiempo de vida de la batería pero la influencia de estas últimas dos es difícil de cuantificar.
También se debería notar que el funcionamiento global del sistema depende de la estrategia de despacho.
6.1. Modos de Operación
Los modos de operación están relacionados con el control continuo y bidireccional de múltiples fuentes de energía
en sistemas híbridos. Debido a la naturaleza de la demanda, lo fluctuante de la energía proveniente de un sistema solar
fotovoltaico o una turbina de viento y la variación resultante del estado de carga (SOC) de la batería, el controlador del
sistema de energía híbrido tiene que responder continuamente a las condiciones cambiantes. La siguiente figura muestra
los diferentes modos de operación de un sistema híbrido fotovoltaico-diesel utilizando una estrategia de despacho típica
(Ver Average Load Strategy, Baring-Gould, 1996)1
. El siguiente ejemplo de un sistema híbrido paralelo ha sido
escogido para ilustrar las tareas que son requeridas para dirigir el flujo de la energía del sistema, aún más para sugerir
cual es la más eficiente estrategia de control. Un resumen de los métodos más comunes ha sido presentado por
Barley(1996).
Modo I: La demanda base, la cual se presenta generalmente en las noches y durante las primeras horas de la mañana,
es alimentada por la energía almacenada en las baterías. La energía solar no está disponible y el generador
diesel no se enciende.
Modo II: La energía solar es complementada con la energía almacenada para así alimentar la demanda media. Para
maximizar la eficiencia del sistema la parte fotovoltaica es enviada directamente a la carga a través del
inversor, antes de pasar a través de la batería lo cual resultaría en pérdidas por conversión.
Modo III: Existe un excedente de energía disponible en el sistema fotovoltaico, el cual es almacenado en la batería. La
demanda de nivel medio es alimentada directamente desde el sistema fotovoltaico.
Modo IV: El generador diesel es iniciado y opera a su capacidad nominal para alimentar la demanda nocturna. En este
ejemplo, la contribución del generador fotovoltaico es pequeño comparado con la demanda de energía total
durante este periodo. El exceso de energía disponible desde el generador diesel es utilizado para recargar las
baterías.
Modo V: La potencia del generador diesel es insuficiente para alimentar el pico de demanda. Potencia adicional es
suministrada desde las baterías sincronizando la onda de salida del inversor AC con la onda de salida del
generador diesel. Esta es la principal ventaja de los sistemas de energía híbridos paralelos sobre las
topologías convencionales, donde los picos pueden ser cubiertos por múltiples fuentes operando en paralelo.
Modo VI: La potencia del generador diesel excede la demanda pico, pero este se mantiene operando hasta que las
baterías son recargadas hasta un nivel de carga pre-definido. La capacidad de las baterías debería ser
suficiente para alimentar la demanda base durante la noche sin necesidad que el generador diesel opere.
1
Baring-Gould, E. I. (1996). Hybrid 2 -The hybrid system simulation model (V.1.0). National Renewable Energy
Laboratory, Colorado, U.S.A.

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Los sistemas de energía híbridos parelelos eliminan la necesidad de operación del generador diesel con reserva
rotante2
adicional. El inversor bi-direccional es sincronizado con el generador diesel siempre que múltiples fuentes de
energía son requeridas para cubrir los picos de demanda. En principio, la operación más eficiente es alcanzada si la
energía generada es suministrada directamente a los consumos (demanda) desde todas las fuentes de energía, lo cual
también reduce el ciclado del banco de baterías. No obstante, como la operación del generador diesel para cubrir
demanda de iluminación es ineficiente por naturaleza (debido a los bajos factores de carga que requiere este tipo de
consumos), es una práctica común operar el generador diesel a su capacidad nominal y recargar las baterías con el
exceso de energía producida. La selección del algoritmo de control más eficiente depende del consumo de combustible,
costo de mantenimiento y reemplazo de componentes, la configuración del sistema, condiciones ambientales, así como,
constantes impuestas en la operación del sistema de energía. Además la investigación es necesaria para que se puedan
desarrollar líneas de acción generales para la selección del método más apropiado de todas las estrategias de despacho
posibles.
Figura 2. Modos de operación del sistema de energía híbrido
La inclusión de Inteligencia Artificial como parte de la manejo de los sistemas de energía permite la operación
óptima de los sistemas de energía híbridos. Estudios recientes indican que la Lógica Difusa resulta más conveniente
para estas aplicaciones debido a las incertidumbres introducidas a través de las variables del sistema tales como;
pronóstico de la demanda, del recurso renovable o la predicción del estado de carga de la batería. Las normas que se
acercan a describir los problemas de control adoptados por los Controladores de Lógica Difusa es conveniente para
caracterizar una amplia variedad de sistemas híbridos. La aplicación de modernos métodos de control de sistemas de
energía híbridos permite que el uso de las fuentes renovables sea optimizada, mientras que se reduce el el consumo de
combustible del generador diesel.
7. IMPLEMENTACIÓN DE PROYECTO
7.1. Diseño del Sistema
En el sitio se tenía como existente; un Generador Diesel, una planta de rectificadores de 6kW y un banco de
baterías en 48VDC de 1000Ah@C100 cuya operación permite el uso eficiente – en cierta medida – del generador
diesel. Es por ello que para la operación el combustible debe ser repuesto de forma periódica e implica un costo.
Además del costo de mantenimiento periódico necesario del generador diesel. Para reducir este costo de Operación y
Mantenimiento, se busca reducir el consumo de combustible y en el futuro el retiro del generador para ello se ha
propuesto implementar un sistema eólico-solar que reemplazará al generador Diesel existente.
Así, por las condiciones propicias del entorno de instalación, se ha previsto implementar un aerogenerador de 6kW
e incrementar el banco de baterías hasta los 2000Ah@C100, para lo cual se ha realizado una estimación previa de la
producción de energía de acuerdo al registro de datos para la ubicación geográfica de la estación Vesique, ingresando
datos relacionados con la geografía y el promedio de viento (4.74 m/s) se estima la producción de energía diaria a través
de la distribución de Weibull. Para la demostración y cumplimiento de criterios de éxito se ha previsto un sistema de
monitoreo y principalmente un sistema de control para la operación del sistema híbrido de energía.
7.2. Necesidad de una estrategia de control del sistema de energía
Como parte de este proyecto, un sistema de control centralizado ha sido desarrollado el cual permite alimentar los
consumos desde cualquiera de las fuentes de energía (eólica, baterías o el generador diesel). Inicialmente se esperaba
que la unidad de control esté basada en un algoritmo de optimización de la operación, el cual tomaría en cuenta la
demanda de los equipos de telecomunicaciones y el pronóstico de viento mientras que considera constantes técnicas y
ambientales. El resultado esperado de esta optimización es la reducción de los costos operativos del sistema lo cual será
2
La reserva rotante es la capacidad rotacional extra en línea que cubre incrementos de demanda repentinos.

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demostrado a través del sistema de adquisición de datos que se ha instalado. El sistema de control de energía tiene los
siguientes objetivos relacionados con la operación:
Maximizar la eficiencia del sistema
Minimizar el uso de combustible del generador diesel
Maximizar el uso de la fuente renovable
Maximizar el tiempo de vida de los componentes
Asegurar la confiabilidad de la operación del sistema
Considerar restricciones operacionales, tales como consumos prioritarios, restricciones de operación nocturna
del generador diesel o el mínimo estado de carga de la batería.
Inicialmente también se consideró introducir un control avanzado que tuviera incluidas las siguientes funciones:
Pronóstico de recurso renovable
Pronóstico de la demanda a corto y mediano plazo
Versatilidad en el modelo de la batería para medir y predecir con precisión el estado de carga de la batería.
Introducir constantes definidas por el usuario, por ejemplo, horas permitidas de operación del generador diesel,
mínimo estado de carga, “aceptación de pérdida de suministro”, etc.
Monitoreo avanzado de la batería
Detección automática e indicación de condiciones de falla del sistema
Gestión de consumos a través de un sistema de control automatizado e interacción en tiempo real con el
usuario.
Sin embargo, incluir este tipo de funciones conlleva costos adicionales y no requería de este nivel de complejidad
de control ya que el sistema de energía soportaba una aplicación de acceso que no requería monitoreo y no contemplaba
partidas para sistemas de control con estas funciones.
7.3. Sistema de Adquisición de Datos
Para verificar el éxito del algoritmo de operación se instaló un sistema de adquisición de datos, el mismo que está
formado por una serie de sensores junto un anemómetro que registra la magnitud y dirección del viento. Estos datos
eran almacenados cada 10 minutos en una memoria externa. El equipo utilizado es un Campbell Scientist CR1000 junto
a un multiplexor AM16/32 y una memoria flash. El siguiente esquema muestra la distribución de los sensores en el
sistema de energía. El sistema de adquisición registra los valores de energía generador en el sistema.
Los parámetros medidos son las entradas y salidas al bus principal donde toda la energía (potencia, voltajes y
corrientes) es integrada y su suma será cero. Se han colocado sensores a la entrada y salida de los equipos de
acondicionamiento de potencia (regulador eólico, controlador de descarga, rectificador) para verificar su eficiencia
durante la operación. Estos valores finalmente serán utilizados para revisar y verificar la operación del sistema de
control y la generación global del sistema de energía. Además, confirmar que el diseño y la filosofía se ajustan a los
modelos previamente considerados.
Figura 3. Distribución de sensores de adquisición de datos

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Fotografía 1 y 2: Sensores de Corriente y Voltaje
Fotografía 3 y 4.- Izquierda: Multiplexor y distribución de Señales analógicas. Derecha: Equipo CR1000 junto a tarjeta
de memoria y tarjeta de integración a Ethernet.
8. SISTEMA DE CONTROL
8.1. Estrategia de control
Una característica dentro de los sistemas de control es la estabilidad, se dice que un sistema está en estado
estacionario cuando las salidas sigue a la entrada (tiene la misma forma). Un sistema es estable cuando estando en el
estado estacionario cambia la entrada después de un tiempo finito el sistema vuelve a un estado estacionario. El sistema
de control debe regular la salida de generación de las fuentes de energía y controlar su inyección a la unidad de
almacenamiento. Así debe controlar los niveles de conexión de las fuentes de energía y desconexión de los consumos
para proteger el banco de baterías de sobre-descargas y optimizar el tiempo de reposición del banco de baterías. Como
se muestra en la gráfica siguiente el sistema controla la conexión y desconexión para el nivel de carga (umbrales o
tensiones de carga), el nivel inferior muestra los umbrales de conexión y reconexión de los consumos o demanda. Estos
umbrales son fijados por el usuario y dependerán del tipo de aplicación en que opera el sistema de energía
(Telecomunicación, Industria petrolera, hospitales, electrificación rural, etc).
Figura 4. Distribución de sensores de adquisición de datos

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En la figura anterior se muestra la operación esperada del sistema de energía durante una semana, se han fijado
valores para el ingreso del sistema diesel en 50% de SOC. Este sistema de control tiene los algoritmos distribuidos.
Equipos de control para la línea de fuerza y equipos de control para líneas de comando que obtienen información de los
equipos de potencia.
Fotografía 5.- Sistema de control implementado.
En este sistema se ha incluido baterías para mejorar la eficiencia y permitir utilizar el generador a un factor de
carga conveniente. La capacidad del grupo deberá permitir la recarga del grupo y la alimentación del consumo en
paralelo. Sin embargo, debido al crecimiento de la demanda la operación del GE no hace conveniente su
mantenimiento.
9. RESULTADOS
Las siguientes figuras muestran la operación del sistema de energía híbrido eólico-diesel. La figura 5 muestra el
comportamiento de los valores durante la puesta en servicio donde se prueban los inicios/parada automáticos y la
correcta adquisición de datos de los sensores. Los valores de operación en alterna y continua son utilizados luego para
comparar los valores de salida en continua. De esta manera podemos estimar inicialmente la eficiencia de rectificación
de los acondicionadores de potencia.
Figura 5. Gráficos de operación del sistema de energía durante la puesta en servicio.
Figura 6. Potencias de salida (debajo del eje de abscisas) y entrada (sobre el eje de abscisas) Izquierda: Para el día
18 de Mayo. Solo Producción eólica. Derecha: para el día 20 de mayo. Día de operación combinada.

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En las figuras anteriores se muestran las potencias de generación del generador diesel y el generador eólico así
como la potencia de salida e ingreso del banco de baterías. El ciclo de trabajo es, considerando el promedio de los
primeros seis meses de operación, 48 horas de operación con generación eólico y respaldo de baterías y 10 horas de
operación diesel para recargar y alimentar el consumo existente en la estación.
Fotografía 6.- Sistema de generación eólica para telecomunicaciones instalada.
10. CONCLUSIONES
10.1.El sistema de control difuso implementado opera correctamente permitiendo la autonomía y optimización de la
vida útil de los componentes.
10.2.El sistema de generación eólica opera a un factor de planta de aproximadamente 28%.
10.3.La media de viento de diseño fue 4.38 m/s y el calculado con los datos de la estación de medición instalada nos da
una media de 4.03 m/s lo que afectó la estimación inicial de producción de energía.
REFERENCIA
Rojas Espinoza, Hugo, Vergara Prado, Jafett, 2010. Sistemas Solares Fotovoltaicos de Gran Capacidad y Alta
Confiabilidad, Artículo, IV Conferencia Latino Americana de Energía Solar (IV ISES_CLA) y XVII Simposio
Peruano de Energía Solar (XVII-SPES), Cusco, 1-5.11.2010
King Fahd University of Petroleum and Minerals, Arabia Saudi Luque, Antonio and Hedegus Steven, C. 2003.
Handbook of Photovoltaic Science and Engineering, Instituto de Energía Solar, Universidad Politécnica de Madrid
- Spain, Institute of Energy Conversion, university of Delaware –USA, John Wiley & Sons.
Rodolfo Dufo-López, José L. Bernal-Agustín, Design and Control Strategies of PV-Diesel Systems Using Genetic
Algorithms, Department of Electrical Engineering – University of Zaragoza. Calle María de Luna, 2004.
Sandee-Subhash-Kamdi, Optimal sizing of Autonomous Wind-PV hybrid system by Genetic Algorithm with LPSP
technology, Dept.of Electronics and Power ,R.C.E.R.T Chandrapur,RTM Nagpur,India, 2007.
Abstract. This article shows the implementation, automation and control of a power system Wind-Diesel Hybrid to
support telecommunications station with high reliability required. Also, the automatic operation including control of
two sources (wind and diesel) and prioritize renewable. Technical criteria used in the design process for measurement
are described, and the problems presented control strategy to operate the power system.
Key-words: Wind Energy, Diesel Generator, Technical, Automation, Strategic, Control, Reliability, Safety.