• Director: Ph.D Alexander Molina Cabrera
• Grupo: Campos Electromagnéticos y Fenómenos Energéticos - CAFE
• Compañeros: Sergio Velarde - Sebastian Guarín

A partir del generador eléctrico que se está construyendo en otra tesis, se propone construir un aerogenerador axial (eje vertical) de bajo costo a partir de impresión 3D.

Aerogenerador

El generador propuesto es a base de impresión 3D y construido a mano, es trifásico y está diseñado para una posible capacidad de 600 W.

La caracterización consiste en determinar ciertos datos de la máquina, así como su comportamiento bajo diferentes escenarios.

Para esto se está construyendo un sistema de adquisición, transmisión, acondicionamiento y visualización de datos de interés de la máquina a partir de Internet de las cosas (IoT) con proyección a enlace con GCP.

• Voltajes
• Corrientes
• Potencia
• Velocidad del viento
• RPM’s
• Temperatura
• Presión atmosférica
• Altitud
• Humedad
• Lluvia
• Etc

• El modulo permite obtener la lectura de las variables de interés bajo las condiciones que se determinen, permitiendo almacenar y generar análisis masivos de los datos. Y lo mejor: ¡De manera remota y automática!

• Lo anterior permitirá obtener relaciones que son de interés V(t) = f(Vviento(t)), altitud, temperatura.

• Con esta caracterización podremos determinar el comportamiento de la máquina, del recurso energético en la zona de estudio y en un futuro hacer estimaciones de la generación de energía.

• La máquina es completamente escalable, pueden proyetarse interconexiones. En este caso, se pretende al menos analizar el comportamiento de 2 turbinas axiales diferentes.

• Sistema Embebido: Beagle Bone Black
• Captación y transmisión de datos: Python
• Almacenamiento en servidor: Python - MySQL
• Almacenamiento en nube: Git, Github - (GCP, AWS, Azure)
• Análisis de datos: Rstudio
• Impresión 3D

• Se propone generar la integración de un pequeño aerogenerador axial construido a partir de impresión 3D con otras tecnologías de las industrias 4.0 como sensórica inteligente, IoT, Big Data, Cloud Computing, Data Science.

• Se pretende generar un aporte que sea open hardware, open source y a partir de software libre.

• Se busca generar mayor interés por la implementación e integración de pequeñas soluciones energéticas.