Search Space Calculation to Improve Parameter Estimation of Excitation Control Systems

En este artículo se presenta un método para calcular el espacio de búsqueda de cada parámetro del modelo de un sistema de control de excitación. Con el espacio de búsqueda calculado se pretende reducir el número de conjuntos de parámetros solución que pueden ser encontrados por el algoritmo de estimación, reduciendo su tiempo de procesamiento. El método considera un rango de la constante de tiempo del generador sincrónico entre 4s y 10s, un índice de desempeño del sistema de control de excitación, una técnica de diseño de controladores y la estructura del modelo del sistema de control de excitación. Cuando se usa el espacio de búsqueda obtenido para estimar los parámetros, el algoritmo toma menos tiempo de procesamiento y los parámetros estimados son cercanos a los parámetros de referencia.A method to calculate the search space for each parameter in an excitation control system is presented in this paper. The calculated search space is intended to reduce the number of parameter solution sets that can be found by an estimation algorithm, reducing its processing time. The method considers a synchronous generator time constant range between 4s and 10s, an excitation control system performance index, a controller design technique, and the excitation control system model structure. When the obtained search space is used to estimate the parameters, less processing time is used by the algorithm. Also the estimated parameters are closer to the reference ones

Recommendations to Select Indices for Model Validation

En este artículo se presentan recomendaciones para seleccionar índices de error para validar modelos. Las recomendaciones se basan en la comparación de los índices usados para validar sistemas dinámicos. Se presentan y definen matemáticamente nueve índices de error y un índice de ajuste. Con base en el tipo de datos reportados en la literatura para validar modelos, se seleccionan la función escalón y la función seno, como señales patrón, para evaluar los resultados de los índices. Como resultado relevante de este artículo se presentan recomendaciones para seleccionar e interpretar índices de error cuando se validan modelos de sistemas físicos.A set of recommendations to select error indices to model validation is presented in this paper. The recommendations are based on the comparison of indices used to validate dynamic systems. Nine error indices and one fit index are presented and mathematically defined. Based on the data reported in literature to validate models, step function and sine function are selected, as patron signals, to evaluate the index results. As a relevant contribution of this paper, recommendations to select and interpret error indices during the validation of physical system models are given

Modeling of the Direct Current Generator Including the Magnetic Saturation and Temperature Effects

En este artículo se propone la inclusión del efecto de la temperatura sobre la resistencia de campo al modelo del generador de corriente directa DC1A valido para estudios de estabilidad. Se parte del modelo lineal del generador, luego se incluye el efecto de la saturación magnética y por último el cambio en la resistencia de campo debido a la temperatura producida por la corriente de campo. La metodología aplicada para validar el modelo es la comparación de resultados experimentales y simulaciones de los modelos. La comparación visual de los resultados simulados con resultados experimentales muestra el acierto del modelo propuesto, puesto que presenta el menor error de los modelos comparados. El acierto del modelo propuesto se observa a través del índice Suma Normalizada de Errores Cuadráticos Modificada igual a 3.8979%.In this paper the inclusion of temperature effect on the field resistance on the direct current generator model DC1A, which is valid to stability studies is proposed. First, the linear generator model is presented, after the effect of magnetic saturation and the change in the resistance value due to temperature produced by the field current are included. The comparison of experimental results and model simulations to validate the model is used. A direct current generator model which is a better representation of the generator is obtained. Visual comparison between simulations and experimental results shows the success of the proposed model, because it presents the lowest error of the compared models. The accuracy of the proposed model is observed via Modified Normalized Sum of Squared Errors index equal to 3.8979%

Reconfiguration of photovoltaic panels for reducing the hydrogen consumption in fuel cells of hybrid systems

La generación eléctrica híbrida combina las ventajas de las celdas de combustible con sistemas de generación difíciles de predecir, como los fotovoltaicos y eólicos. El principal objetivo en este tipo de sistemas híbridos es minimizar el consumo de hidrógeno reduciendo costos e incrementando la autonomía del sistema. Este articulo propone un algoritmo de optimización, conocido como algoritmo de aprendizaje incremental basado en población, el cual tienen como objetivo maximizar la potencia producida por un generador fotovoltaico. Esta maximización reduce el consumo de hidrógeno combustible del sistema basado en hidrógeno. Adicionalmente, la velocidad de convergencia del algoritmo permite la computación en tiempo real de la mejor configuración para el sistema fotovoltaico, permitiendo una optimización dinámica del consumo de hidrógeno de la celda de combustible. Finalmente, se presenta una validación experimental del sistema considerando 6 paneles fotovoltaicos y una celda de combustible NEXA de 1.2 KW. Esta validación, demuestra la efectividad del algoritmo propuesto para la reducción del consumo de hidrógeno en este tipo de sistemas híbridos.Hybrid generation combines advantages from fuel cell systems with non-predictable generation approaches, such as photovoltaic and wind generators. In such hybrid systems, it is desirable to minimize as much as possible the fuel consumption, for the sake of reducing costs and increasing the system autonomy. This paper proposes an optimization algorithm, referred to as population-based incremental learning, in order to maximize the produced power of a photovoltaic generator. This maximization reduces the fuel consumption in the hybrid aggregation. Moreover, the algorithm's speed enables the real-time computation of the best configuration for the photovoltaic system, which also optimizes the fuel consumption in the complementary fuel cell system. Finally, a system experimental validation is presented considering 6 photovoltaic modules and a NEXA 1.2KW fuel cell. Such a validation demonstrates the effectiveness of the proposed algorithm to reduce the hydrogen consumption in these hybrid systems

Reconfiguración de paneles fotovoltaicos para reducción del consumo de hidrógeno en las celdas de combustible de sistemas híbridos

Hybrid generation combines advantages from fuel cell systems with non-predictable generation approaches, such as photovoltaic and wind generators. In such hybrid systems, it is desirable to minimize as much as possible the fuel consumption, for the sake of reducing costs and increasing the system autonomy. This paper proposes an optimization algorithm, referred to as population-based incremental learning, in order to maximize the produced power of a photovoltaic generator. This maximization reduces the fuel consumption in the hybrid aggregation. Moreover, the algorithm's speed enables the real-time computation of the best configuration for the photovoltaic system, which also optimizes the fuel consumption in the complementary fuel cell system. Finally, a system experimental validation is presented considering 6 photovoltaic modules and a NEXA 1.2KW fuel cell. Such a validation demonstrates the effectiveness of the proposed algorithm to reduce the hydrogen consumption in these hybrid systems.La generación eléctrica híbrida combina las ventajas de las celdas de combustible con sistemas de generación difíciles de predecir, como los fotovoltaicos y eólicos. El principal objetivo en este tipo de sistemas híbridos es minimizar el consumo de hidrógeno reduciendo costos e incrementando la autonomía del sistema. Este articulo propone un algoritmo de optimización, conocido como algoritmo de aprendizaje incremental basado en población, el cual tienen como objetivo maximizar la potencia producida por un generador fotovoltaico. Esta maximización reduce el consumo de hidrógeno combustible del sistema basado en hidrógeno. Adicionalmente, la velocidad de convergencia del algoritmo permite la computación en tiempo real de la mejor configuración para el sistema fotovoltaico, permitiendo una optimización dinámica del consumo de hidrógeno de la celda de combustible. Finalmente, se presenta una validación experimental del sistema considerando 6 paneles fotovoltaicos y una celda de combustible NEXA de 1.2 KW. Esta validación, demuestra la efectividad del algoritmo propuesto para la reducción del consumo de hidrógeno en este tipo de sistemas híbridos