Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias
Volumen 3, Número 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
DOI: https://doi.org/10.71112/ewqhm902
SIMULACIÓN DE UN AEROGENERADOR EN MATLAB-SIMULINK®, PARA EL
ANÁLISIS DE RESULTADOS ANTE VARIACIONES DE VIENTO
SIMULATION OF A WIND TURBINE IN MATLAB-SIMULINK®, FOR THE ANALYSIS
OF RESULTS BEFORE WIND VARIATIONS
Cristian Fernando Guamán Sánchez
César Armando Morales Molina
Ecuador
El Salvador
DOI: https://doi.org/10.71112/ewqhm902
221 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
Simulación de un aerogenerador en Matlab-Simulink®, para el análisis de
resultados ante variaciones de viento
Simulation of a wind turbine in Matlab-Simulink®, for the analysis of results
before wind variations
Cristian Fernando Guamán Sánchez
a,*
cristian.guaman@ucuenca.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-6670-6466
César Armando Morales Molina
b
cmorales@usonsonate.edu.sv
https://orcid.org/0009-0000-6716-1392
*
Autor de correspondencia: cristian.guaman@ucuenca.edu.ec,
a
Universidad de Cuenca, El
salvador,
b
Universidad de Sonsonate, Ecuador
RESUMEN
Diversos estudios han demostrado que la modelización y simulación de
aerogeneradores constituye una herramienta fundamental para el análisis dinámico, la
evaluación de estrategias de control y la integración de generación eólica en los sistemas
eléctricos modernos. Ackermann [9] establece las bases para el análisis de la energía eólica en
sistemas de potencia, mientras que Slootweg et al. [10] proponen modelos de representación
de aerogeneradores para simulaciones en frecuencia fundamental. Asimismo, Silva [11] analiza
la integración de parques eólicos basados en generadores de inducción doblemente
alimentados (DFIG) y sus estrategias de control. Por otra parte, investigaciones como las de
Kouadria et al. [3], Ovando et al. [5], Tammaruckwattana y Ohyama [6], Rocha [4] y Xie et al. [8]
evidencian la utilidad de los emuladores y simuladores de turbinas eólicas para la validación
experimental de algoritmos de control y conversión energética.
Palabras clave: Aerogenerador; Simulación; Matlab-Simulink®; Eólico; Aerodinámico.
DOI: https://doi.org/10.71112/ewqhm902
222 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
ABSTRACT
Numerous studies have demonstrated that the modeling and simulation of wind turbines
constitute essential tools for dynamic analysis, the evaluation of control strategies, and the
integration of wind power generation into modern electrical power systems. Ackermann [9]
establishes the fundamental framework for the analysis of wind energy in power systems,
whereas Slootweg et al. [10] propose wind turbine representation models suitable for
fundamental-frequency power system simulations. Likewise, Silva [11] investigates the
integration of wind farms based on doubly fed induction generators (DFIGs) and their
associated control strategies. Furthermore, studies conducted by Kouadria et al. [3], Ovando et
al. [5], Tammaruckwattana and Ohyama [6], Rocha [4], and Xie et al. [8] demonstrate the
effectiveness of wind turbine emulators and simulation platforms for the experimental validation
of control algorithms and energy conversion strategies.
Keywords: Wind turbine; Simulation; Matlab-Simulink®; Wind; Aerodynamic.
Recibido: 16 febrero 2026 | Aceptado: 17 septiembre 2026 | Publicado: 18 septiembre 2026
INTRODUCCIÓN
El incremento de la demanda mundial de energía, junto con la necesidad de reducir las
emisiones de gases de efecto invernadero y mitigar los efectos del cambio climático, ha
impulsado el desarrollo de tecnologías basadas en fuentes de energía renovable. Entre estas,
la energía eólica se ha consolidado como una de las alternativas más eficientes y competitivas
para la generación de electricidad debido a su bajo impacto ambiental, elevada madurez
tecnológica y continua reducción de los costos de instalación y operación.
De acuerdo con el Global Wind Report publicado por el Global Wind Energy Council
(GWEC), la capacidad instalada de generación eólica ha experimentado un crecimiento
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223 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
sostenido durante la última década, convirtiéndose en una de las tecnologías de generación
renovable de mayor expansión a nivel mundial. Este crecimiento responde tanto a los avances
tecnológicos en el diseño de aerogeneradores como a las políticas energéticas orientadas
hacia la descarbonización de los sistemas eléctricos y el incremento de la participación de
energías limpias en la matriz energética [1].
El desarrollo de aerogeneradores de velocidad variable, especialmente aquellos
basados en generadores de inducción doblemente alimentados (Doubly Fed Induction
Generator, DFIG), ha permitido mejorar significativamente la eficiencia en la captación de
energía del viento, optimizar el control de potencia activa y reactiva y aumentar la estabilidad
durante la conexión a la red eléctrica. Estas características han convertido a esta tecnología en
una de las más empleadas en parques eólicos de mediana y gran potencia.
En este contexto, la simulación computacional constituye una herramienta fundamental
para analizar el comportamiento dinámico de los sistemas eólicos antes de su implementación
física. El empleo de plataformas como Matlab-Simulink® permite representar de forma
detallada los fenómenos aerodinámicos, mecánicos y eléctricos involucrados en la conversión
de la energía del viento en energía eléctrica, facilitando el diseño, la validación y la optimización
de estrategias de control bajo diferentes condiciones de operación.
El presente trabajo desarrolla la simulación dinámica de un aerogenerador de velocidad
variable basado en un generador de inducción doblemente alimentado mediante Matlab-
Simulink®. El modelo integra los subsistemas aerodinámico, mecánico y eléctrico, permitiendo
evaluar el comportamiento del sistema frente a variaciones en la velocidad del viento utilizando
registros históricos del parque eólico Minas de Huascachaca, ubicado al sur del Ecuador. Los
resultados obtenidos permiten analizar la respuesta dinámica del aerogenerador y constituyen
una herramienta de apoyo para estudios relacionados con el diseño, la operación y el control
de sistemas de generación eólica.
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224 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
METODOLOGÍA
Descripción Del Sistema
A continuación, se dará una breve descripción del sistema y se introducirá brevemente
en su principio teórico. Con el objetivo de clasificar mejor los componentes se han agrupado en
3 grandes grupos: modelo aerodinámico, modelo mecánico y modelo eléctrico.
Figura 1.
Esquema simplificado de una góndola genérica de una turbina de velocidad variable. [2].
Los modelos están fuertemente relacionados entre ellos, a continuación, se da una
pequeña introducción a estas relaciones.
Los datos de viento disponibles se modelan matemáticamente y se envía la información
al control de alto nivel que calcula las referencias de par electromagnético y potencia reactiva
óptimas de la máquina para esa cantidad de viento, además de establecer el ángulo de
cabeceo requerido.
El viento y el ángulo de cabeceo se procesan en el modelo aerodinámico, dando como
resultado el par mecánico de la turbina. El modelo mecánico da como resultado la velocidad de
rotación del eje, lo cual a su vez afecta de vuelta al módulo aerodinámico. Esta magnitud
también es enviada al generador y la medición de la velocidad es enviada al control del
convertidor.
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225 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
Utilizando las referencias de par electromagnético y potencia reactiva que calculó
anteriormente el control de alto nivel, la velocidad del eje del generador, la medida de
corrientes y tensión de la red, el control del convertidor impone una tensión en el rotor del
generador.
El modelo de generador conectado a la red y al convertidor recibe todas estas
magnitudes y proporciona un par que en el modelo mecánico se traducirá en una velocidad de
rotación determinada.
Estos flujos de datos entre modelos están representados en la Figura 2. Las flechas
azules representan magnitudes físicas mientras que las negras representan mediciones o
información.
Figura 2.
Diagrama simplificado de bloques del sistema del aerogenerador simulado. [4].
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226 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
Modelo Aerodinámico
La parte aerodinámica está compuesta por las palas que aprovechan la energía cinética
del viento y el sistema de orientación de las palas o mecanismo de cabeceo para regular la
cantidad de energía absorbida por las palas. En un aerogenerador real también sería posible
cambiar la orientación o “guiñada” utilizando la información recibida mediante los aparatos de
medida como la veleta, pero en este caso no se ha considerado, suponiendo que la turbina
está perfectamente orientada hacia viento de manera constante.
El diseño de la turbina tiene una influencia significativa en la cantidad de energía que es
captada del viento. El diseño debe considerar los medios de limitar la potencia y la velocidad de
rotación para mantenerlos dentro de los márgenes de operación, esto se hace variando el
ángulo de cabeceo como se verá en los párrafos siguientes, aunque se podría hacer mediante
otros sistemas como el stall control, o control por perdida aerodinámica, ya sea pasivo o activo.
La teoría del disco actuador da una explicación sencilla para el proceso de extracción de
la energía cinética del viento, basada en el balance de energía y la ecuación de Bernoulli.
El comportamiento dinámico de las palas y las cargas aerodinámicas asociadas han
sido ampliamente estudiados en la literatura. Thresher et al. [12] desarrollaron modelos
computacionales para analizar las cargas dinámicas sobre las palas de aerogeneradores,
demostrando la influencia de las variaciones del viento sobre el rendimiento y la estabilidad
estructural de la turbina.
El disco actuador, también conocido como disco poroso, provoca una reducción en la
velocidad del flujo de aire lo cual provoca una diferencia de presión entre ambos lados del
disco.
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227 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
Figura 3.
Esquema del flujo de aire a través del disco actuador. [3].
La potencia basada en la energía cinética presente en el viento viene dada por la
ecuación (1).
(1)
Dónde: Pv es la potencia mecánica extraída por la turbina eólica (W), ρ es la densidad
del aire (1.225 kg/m^3 a nivel del mar), A es el área barrida (m^2), Vw es la velocidad del viento
(m/s).
En la práctica no será posible aprovechar la totalidad de la potencia del viento. La
potencia aprovechada en la turbina sería:
La relación entre la potencia presente en el viento y la potencia aprovechada por la
turbina es conocido como coeficiente de potencia 𝐶𝑝, cuyo límite teórico establecido por Betz
se sitúa en 𝐶𝑝𝐵𝑒𝑡𝑧=16/27=0,593. La potencia aprovechada por las palas será:
(2)
El coeficiente de potencia se da a menudo en función del “tip seed ratio” (que es la
relación entre la velocidad lineal de las puntas de la pala y la velocidad del viento), el ángulo de
cabeceo y unos coeficientes determinados que vienen dado para cada tipo de palas.
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228 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
(3)
(4)
(5)
Tabla 1.
Coeficientes de cálculo del coeficiente de potencia para diferentes tipos de pala
Parámetros
Velocidad fija
Velocidad variable
C1
0,44
0,73
C2
125
151
C3
0
0,58
C4
0
0,002
C5
0
2,14
C6
6,94
13,2
C7
16,5
18,4
C8
0
-0,02
C9
-0,002
-0,003
Es posible ver en la Tabla 1 que las palas de velocidad fija tienen los coeficientes
número 3, 4, 5 y 8 iguales a 0, por lo cual si se substituyen estos en las ecuaciones (4) y (5)
elimina la influencia del ángulo de cabeceo, con lo cual no es posible variar la potencia de las
palas mediante un sistema activo de control de cabeceo. Para la simulación del sistema se
tomarán los valores correspondientes a la velocidad variable ya que es este el tipo de turbina a
simular.
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229 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
Figura 4.
Diagrama de bloques del cálculo de la potencia obtenida por la turbina]
Modelo Mecánico
La parte mecánica está compuesta por el eje lento de la turbina, la caja reductora y el
eje rápido del generador con sus inercias asociadas.
El rotor de una turbina de tres palas de grandes dimensiones opera normalmente en un
rango de velocidades de entre 6 y 10 rpm lo cual es mucho más lento que un generador
estándar de 2 o 3 pares de polos que girará dentro de un margen de un 25-30% alrededor de
1500 o 1000 rpm (con redes de 50 Hz). Por ello se hace necesaria una caja reductora que
acople los 2 elementos, el generador (eje rápido) y la turbina (eje lento).
Para el modelado de la transmisión, es posible aplicar modelos de varias masas a la
transmisión, pero, por simplicidad se ha aplicado el modelo de 1 masa. En el modelo de 1
masa, la dinámica mecánica del conjunto de la turbina, la transmisión multiplicadora y el eje del
generador se modelan como una inercia mecánica sobre la que actúan 2 pares de inercia, el de
la turbina Γ𝑡 y el del generador Γ𝑚. Las expresiones que definiría el sistema serían las
siguientes:
(6)
(7)
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230 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
Dónde: ωm es la velocidad angular del eje rápido, ωt es la velocidad angular del eje lento,
N es la relación de transmisión de la reductora, Γt es el par en el eje lento, Γm es el par en el eje
rápido y Jt es la inercia total del conjunto vista desde el eje lento.
La utilización de modelos simplificados de una masa es una práctica ampliamente
aceptada en estudios de simulación dinámica cuando el objetivo principal es analizar la
interacción entre la turbina y el generador sin incrementar significativamente la complejidad
computacional. Este enfoque ha sido empleado en diversos trabajos de representación de
aerogeneradores para estudios de estabilidad y control de sistemas eléctricos [10].
El conjunto queda como:
Figura 5.
Diagrama de bloques en el que se implementan las ecuaciones mecánicas del sistema.
Modelo Eléctrico
La parte eléctrica del sistema está compuesta por el generador, el convertidor back-to-
back de potencia parcial, el crowbar, el filtro de red y la red.
Figura 6.
Esquema eléctrico simplificado de una turbina de velocidad variable basada en un generador
de inducción doblemente alimentado. [7]
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231 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
La red viene definida como una fuente de tensión trifásica simétrica y equilibrada de
amplitud |vg| y pulsación ωg definida por la ecuación (8):
(8)
El modelo de convertidor de potencia parcial que se utilizará en las simulaciones será el
llamado “average model based VSC” el cual básicamente se diferencia de un convertidor real
en 2 aspectos: utiliza un factor de modulación de referencia en lugar de una serie de pulsos
que controlen los interruptores estáticos y, lo más importante, no produce armónicos debido a
la conmutación de los interruptores por lo que no será necesario filtrar las señales para obtener
unos resultados claros.
Figura 7.
Esquema del convertidor back-to-back
Uno de estos convertidores de potencia se conectará a la red mientras que el otro se
conectará al rotor del generador, unidos mediante un bus de corriente continua el cual se
mantiene relativamente constante gracias a la energía acumulada en un condensador. La tensión
en el bus de continua se define mediante las ecuaciones (9) y (10).
(9)
(10)
Dónde: Cbus es la capacidad del condensador, ic es la corriente que circula por el
condensador, iDCr es la corriente del convertidor del rotor en el lado de continua y iDCl es la
corriente del convertidor de red en el lado de continua.
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232 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
El crowbar es un elemento de protección que cortocircuita el rotor del generador de
inducción doblemente alimentado. Al hacer esto, el crowbar absorbe la corriente del rotor del
generador lo cual permite desconectar el convertidor de red para protegerlo de corrientes
elevadas que aparecen durante una falta en la red. Cuando está activado las tensiones del
rotor son aproximadamente iguales a 0.
El generador utilizado será un generador de inducción doblemente alimentado a partir
de ahora DFIG por sus siglas en inglés. Este generador se diferencia de un generador de jaula
de ardilla en que el rotor este bobinado y tiene sus arrollamientos accesibles por lo cual se
puede inyectar una corriente en el rotor que controla el funcionamiento de este.
Los generadores de inducción doblemente alimentados se han consolidado como una
de las tecnologías más utilizadas en aerogeneradores de velocidad variable debido a su
capacidad para controlar de forma independiente la potencia activa y reactiva mediante
convertidores de potencia parcial. Diversos estudios han analizado su comportamiento
dinámico, estrategias de control e integración a la red eléctrica [10], [11].
RESULTADOS
Figura 8.
Potencia de la turbina respecto a la velocidad del generador para diferentes velocidades de
viento y área de trabajo de la turbina.
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233 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos en la simulación del aerogenerador de velocidad variable
basado en la máquina de inducción doblemente alimentada (DFIG) evidencian un
comportamiento coherente con los principios teóricos del sistema y con los hallazgos
reportados en la literatura revisada. El modelo dinámico desarrollado en Matlab-Simulink®
permitió reproducir de manera satisfactoria la respuesta del sistema ante variaciones de
velocidad del viento, así como la influencia del control de los convertidores back-to-back en la
estabilidad del bus de continua y en la regulación del par electromagnético.
En primer lugar, la respuesta del sistema frente a cambios en la velocidad del viento
demostró que el modelo aerodinámico propuesto describe con precisión la conversión de
energía cinética en potencia mecánica. Las curvas de potencia obtenidas son congruentes con
el límite teórico de Betz y reflejan el comportamiento esperado de una turbina de velocidad
variable, en la cual el control del ángulo de cabeceo permite mantener la potencia dentro de los
márgenes operativos. Estos resultados confirman la validez del modelo aerodinámico
implementado, que integra adecuadamente los parámetros del tip speed ratio y del coeficiente
de potencia 𝐶𝑝
En el ámbito mecánico, la aproximación mediante un modelo de una sola masa resultó
apropiada para analizar la dinámica global del sistema sin incrementar significativamente la
complejidad del software. El acoplamiento entre el eje lento de la turbina y el eje rápido del
generador, a través de la caja reductora, permitió evidenciar la transferencia de par mecánico y
la influencia de la inercia total en la estabilidad de la velocidad del generador. La respuesta
transitoria obtenida confirma que el sistema mantiene un comportamiento estable, incluso ante
variaciones abruptas del viento.
Por otro lado, el modelo eléctrico demostró una capacidad adecuada de conversión de
energía y control de potencia activa y reactiva. El desempeño del convertidor back-to-back
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234 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
evidenció una regulación efectiva de la tensión del bus de continua alrededor de los 1500 V,
garantizando la estabilidad del sistema durante el arranque y las variaciones de carga.
Asimismo, la respuesta del convertidor del lado del rotor (RSC) mostró una rápida capacidad de
seguimiento de las referencias de par y potencia reactiva, manteniendo el par electromagnético
en torno a los −10 000 Nm y la potencia reactiva en valores próximos a cero, lo que respalda la
eficiencia del control indirecto de velocidad implementado.
De manera complementaria, la simulación de fallas en la red confirmó la robustez del
sistema frente a perturbaciones, evidenciando la efectividad del circuito crowbar para proteger
los convertidores ante sobrecorrientes transitorias. Este comportamiento concuerda con los
requisitos de conexión a red establecidos por los operadores eléctricos y demuestra que el
modelo puede reproducir de forma fiel las condiciones de operación reales de un
aerogenerador conectado al sistema eléctrico.
Los resultados obtenidos también son consistentes con investigaciones previas
relacionadas con la simulación de aerogeneradores y sistemas de conversión eólica. Bernardes
[14] reporta comportamientos similares en sistemas basados en generadores síncronos de
imanes permanentes, mientras que Dolan y Lehn [13] demuestran la influencia de
perturbaciones aerodinámicas como la sombra de torre y la cizalladura del viento sobre el par
electromagnético. De igual forma, Tielens et al. [15] destacan la importancia de los
aerogeneradores modernos en el soporte de frecuencia de sistemas eléctricos aislados con alta
penetración de generación renovable.
Finalmente, el análisis global del modelo muestra que la integración de los subsistemas
aerodinámico, mecánico y eléctrico en Matlab-Simulink® constituye una herramienta útil para el
estudio del comportamiento dinámico de aerogeneradores DFIG, permitiendo evaluar
escenarios de operación y estrategias de control sin necesidad de recurrir a prototipos físicos.
Los resultados obtenidos fortalecen la hipótesis de que la modelización en entornos de
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simulación constituye un paso fundamental para el diseño y la validación de sistemas eólicos
en contextos académicos y de ingeniería aplicada.
CONCLUSIONES
En este documento se ha presentado la modelización de los componentes de un
aerogenerador de velocidad variable basado en la máquina de inducción doblemente
alimentada o DFIG. También se ha estudiado el control del sistema, desde el control de las
referencias de potencia como el del convertidor back-to-back VSC poniendo especial énfasis en
el control del rotor del generador.
Según los resultados obtenidos de la simulación del GSC (convertidor de lado de la red)
se puede concluir que es muy buena la robustez del control de la tensión del bus de continua
frente a cambios en la corriente de entrada en el bus por parte del RSC (convertidor del lado
del rotor), dándonos una estabilidad de voltaje en 1500V a los 0,375 segundos de la puesta en
marcha de la simulación y una potencia reactiva de 0VAr. De igual forma con el control del RSC
(convertidor del lado del rotor) con un tiempo máximo de paso de 5e-5s, y con una velocidad
máxima de 158 rad/s nos brinda una estabilidad de control a los -10.000 Nm, del par
electromagnético y una potencia reactiva de 0Var.
También se ha comprobado la eficacia del control de alto nivel y se ha presentado en
los resultados las características de funcionamiento en las distintas zonas de operación,
mostrándonos el par electromagnético en el generador y la potencia reactiva en la conexión a
la red, con velocidades de viento de 14m/s en la zona 4 y 4m/s en la zona 1, mostrándonos el
cumplimiento de los límites de velocidad impuestos y de potencia activa en el convertidor back-
to-back que demuestra el flujo de potencia a través del rotor fluye desde el rotor para
velocidades hiper sincrónicas y hacia el rotor para velocidades sub sincrónicas, probando el
funcionamiento teórico del sistema.
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236 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre, Edición Especial
Declaración de conflicto de interés
Los autores declaran no tener ningún conflicto de interés relacionado con esta
investigación.
Declaración de contribución a la autoría
Cristian Guamán Sánchez: Análisis formal, investigación, metodología, redacción del
borrador original, revisión y edición de la redacción.
César Armando Morales: Análisis formal, investigación, metodología, redacción del
borrador original, revisión y edición de la redacción.
Declaración de uso de inteligencia artificial
Los autores no utilizaron inteligencia artificial en ninguna parte del manuscrito.
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