desarrollo de una metodología para reducir el efecto flicker generado por un horno de arco eléctrico

Este documento presenta un modelo de horno de arco considerando la naturaleza no−lineal y altamente variable que exhibe este tipo de carga. A partir de la ecuación diferencial no lineal que describe la característica voltaje − corriente del arco eléctrico, se establecen fluctuaciones en el dominio del tiempo de la longitud del arco, suponiendo variaciones periódicas, aleatorias y caóticas simultáneamente. El modelo se desarrolla en el software de simulación SimulinkTM de MATLAB® usando una configuración típica para el circuito eléctrico de potencia. Los parámetros del modelo se dividen en dos grupos: deterministas y dinámicos. Se muestra el procedimiento de calibración de los parámetros del modelo usando diferentes enfoques. Inicialmente, se calibran los parámetros deterministas y luego los dinámicos. Se presentan tres métodos diferentes para calibrar los parámetros deterministas: regresión Bayesiana lineal, máxima verosimilitud y regularización de Tikhonov. Para calibrar los parámetros de la fase dinámica se utilizan dos enfoques: redes neuronales y máquinas de soporte vectorial. La red neuronal se utiliza como emulador del modelo, la cual ha sido entrenada con datos de simulación obtenidos del modelo del horno implementado en el entorno SimulinkTM. Una vez entrenada la red, los parámetros de interés se obtienen resolviendo un problema inverso. La máquina de soporte vectorial se utiliza para resolver el problema de regresión en el caso de múltiples salidas. Luego de obtener el modelo de regresión multidimensional del modelo del horno de arco usando datos generados en simulación, los parámetros del modelo se obtienen resolviendo el problema inverso tomando como entradas las señales reales. Al final, se muestra una comparación de resultados obtenidos con las técnicas utilizadas.This document presents a model for AC electric arc furnace considering the highly nonlinear and time varying characteristics of this type of load. Using the nonlinear differential equation that describes the voltage – current characteristic, both voltage fluctuations in the time domain and the arc length are established assuming periodic, stochastic and chaotic variations. The model is developed using MATLAB® & SimulinkTM with parameters from a typical steel company. The model parameters are divided into two groups: deterministic and dynamic. Estimation of model parameters is accomplished using different techniques. Initially, the deterministic parameters are calibrated using three different methods: Bayesian linear regression, Tikhonov regularization and maximum likelihood. To calibrate the dynamic parameters two approaches were used: neural network and support vector machines (SVMs). The multilayer neural network is used an emulator of the electric arc furnace model. The neural network is trained using data obtained from the simulator of the electric arc furnace model implemented in SimulinkTM. Once the network is trained, the parameters of interest are obtained by solving an inverse problem. The support vector machines were used to solve regression problem in the case of multiple variables. After obtaining the multidimensional regression model of arc furnace using simulation, the model parameters of interest are obtained by solving the inverse problem taking as input the real signals. Finally, a comparison of results obtained with neural networks and SVMs is shown

CONTROL DE CORRIENTE DEAD-BEAT PARA FILTROS ACTIVOS DE POTENCIA

El objetivo de este documento es presentar el modelo de un Filtro Activo de Potencia en simulación para mitigar los armónicos de corriente introducidos por la operación de una carga no-lineal. Utilizando el programa de simulación MATLAB-SIMULINK, se implementa el modelo del Filtro Activo Paralelo, considerando la teoría de la potencia reactiva instantánea para determinar las consignas de corriente y un controlador no lineal de corriente de banda adaptativa Dead-Beat para mantener la frecuencia de conmutación del inversor casi constante

Aplicación del control inteligente en oscilaciones usando FACTS (STATCOM y SVC)

Context: Reducing the oscillations of the electrical power systems is an important task in order to maintain their stability. This paper presents a methodology for adjusting the parameters of a fuzzy oscillations controller with a Static Var Compensator (SVC) and a Static Synchronous Compensator (STATCOM).Methodology: The methodology consists of tuning a fuzzy controller to dampen oscillations in an electrical power system, with different optimization techniques such as: Genetic Algorithms (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), and Chaotic Optimization Algorithm (COA).Results: The voltage and speed oscillations of a system composed of a synchronous machine connected to an infinite bus bar (SMIB) are obtained through simulations. There is data before and after connecting a SVC and a STATCOM, installed independently and in different operating conditions. The results obtained show that using a technique for adjusting parameters in the fuzzy controller is better than the adjustment of trial and error.Conclusion: With the obtained results, it is possible to verify the effectiveness of the fuzzy controller using Flexible AC Transmissions Systems (FACTS).Contexto: Reducir las oscilaciones de un sistema eléctrico de potencia es necesario para mantener la estabilidad del mismo. En este trabajo se presenta una metodología para la sintonización de un controlador de oscilaciones de tipo difuso, un compensador de Volts Ampere Reactive, (VAR, por sus siglas en inglés), uno estático (Static Var Compensator, SVC, por sus siglas en inglés), y un compensador estático síncrono (Static Synchronous Compensator, STATCOM, por sus siglas en inglés), por métodos inteligentes.Método: Consiste en sintonizar un controlador de tipo difuso para amortiguar las oscilaciones de un sistema eléctrico de potencia por medio de un STATCOM o un SVC, a través de diferentes técnicas de optimización tales como: algoritmos genéticos (GA, Genetic Algorithm), optimización por enjambre de partículas (PSO, Particle Swarm Optimization) y algoritmo de optimización caótica (COA, Chaotic Optimization Algorithm).Resultados: A través de simulación se obtienen las oscilaciones en el voltaje y la velocidad de un sistema compuesto por una máquina sincróna conectada a un barraje infinito (SMIB, Single Machine Infinite Bus) antes y después de conectar un SVC y un STATCOM, ambos instalados independientemente y en diferentes condiciones de operación. Los resultados muestran las ventajas de utilizar métodos de ajuste para el controlador difuso comparados con el ajuste a ensayo y error.Conclusión: A partir de los resultados obtenidos, se comprueba la efectividad del controlador difuso utilizado en el control de oscilaciones con dispositivos Flexible AC Transmissions Systems (FACTS, por sus siglas en inglés) tanto en el SVC como en el STATCOM

Modulación por Vector Espacial aplicada a un Filtro Activo de Potencia

Este documento presenta una metodología para reducir los armónicos generados por un rectificador trifásico no controlado, en el marco de la teoría de compensación del sistema de referencia síncrono dq0. Se ha utilizado la técnica de modulación de banda fija de histéresis junto con la modulación por vector espacial para controlar la corriente inyectada por el filtro. Los resultados obtenidos muestran una reducción en la distorsión de la corriente a un valor menor a 5 %

Modelos de horno de arco eléctrico para estudios del efecto flicker

Objective: The aim of this paper is to evaluate voltage fluctuations or flicker of two electric arc furnace models through comparison with real data.Method: The first proposed model is founded on the energy conservation principle, which generates a non-linear differential equation modelling the electric arc voltage – current characteristics. Voltage fluctuations are generated using a chaotic circuit that modulates the amplitude of arc voltage. The second model is based on the empirical relationship between the arc diameter or length as well as voltage and electrical current on the arc. Voltage fluctuations are considered adding a random signal in the arc length. Both models are implemented in PSCADTM.Results: The results of both models are compared with real data taken at the most critical stage of the operation of the furnace, and they show that the model based on energy conservation has a lower average mean square error in the voltages and currents 5.6 V and 1.7 kA against 27,2 V y 3.38 kA obtained with the second model.Conclusions: Both models consider the nonlinearity and random behavior present in this type of load, validating their inclusion in computer models of electric power systems.Objetivo: El objetivo de este artículo es evaluar las fluctuaciones de voltaje o flicker de dos modelos de un horno de arco eléctrico a través de la comparación con datos reales.Método: El primer modelo se fundamenta a partir del principio de conservación de la energía, de la cual se obtiene una ecuación diferencial no lineal que captura la característica voltaje – corriente del arco eléctrico. Las fluctuaciones de voltaje se generan con un circuito de caos que modula la amplitud del voltaje del arco eléctrico. El segundo modelo está basado en las relaciones empíricas entre la longitud de arco, la tensión y la corriente a través del arco. Las fluctuaciones de voltaje se obtienen agregando una señal aleatoria a la longitud del arco eléctrico. Ambos modelos son implementados en PSCADTM.Resultados: Los resultados de ambos modelos son comparados con mediciones reales tomadas en la etapa más crítica de la operación del horno, y muestran que el modelo basado en la conservación de la potencia presenta un menor error medio cuadrático promedio en los voltajes y corrientes de 5,6 V y 1.7 kA frente a 27,2 V y 3.38 kA obtenidos con el segundo modelo.Conclusiones: Ambos modelos consideran la no linealidad y comportamiento aleatorio que exhibe este tipo de carga, validando su inclusión en modelos computacionales de sistemas eléctricos de potencia

Estudio comparativo de cinco estrategias de compensación de armónicos en filtros activos de potencia

Context: One of the functions of an Active Power Filter (APF) is to calculate current set points (i.e. harmonic reduction, power factor correction and current and voltage balancing) that compensate the power source. There are several algorithms in the literature that perform this function, so the objective in this article is to present the results obtained from the implementation of five algorithms proposed in the literature, under conditions of distorted voltages.Method: The methodology consists of the implementation of the following algorithms: Instantaneous reactive power; unit power factor; perfect harmonic compensation; PQR algorithm; and synchronous frame of reference in the MATLAB simulation program. Then, we calculate the total harmonic distortion (THD), the effective value of the line current and its fundamental component, and the power factor (PF) at the three-phase source, using an electrical system composed of linear and non-linear loads with similar characteristics to a real circuit. We will take values before and after the connection to the network of the active power filter, considering each of the algorithms separately and maintaining the same conditions in the system for each of them. Other quantities are also calculated in the power system to make the comparison.Results: The main currents before and after the active power filter connection are displayed, in addition to the harmonic distortion of the currents and the power factor. We also present the waveform of the inverter continuous voltage with each of the algorithms used, in order to evaluate the performance of a voltage controller that requires filter.Conclusions: In operating conditions with distorted voltages in the power supply network, the algorithm with the best performance is the perfect harmonic compensation algorithm, since it uses a low-pass filter to mitigate the effects of the harmonics of the voltages on the calculation of the currents of compensation.Contexto: Una de las funciones de un filtro activo de potencia es calcular las consignas de corriente (i.e.: reducción de armónicos, corrección del factor de potencia, balancear las corrientes y voltajes) que compensen la fuente de alimentación. Existen en la literatura varios algoritmos que realizan esta función. El objetivo de este artículo es presentar los resultados obtenidos sobre el funcionamiento de cinco algoritmos propuestos en la literatura, bajo condiciones de voltajes distorsionados.Método: Consiste en la implementación de los siguientes algoritmos: potencia reactiva instantánea; factor de potencia unitario; compensación perfecta de armónicos; algoritmo pqr; y marco de referencia síncrono, en el programa de simulación Matlab – Simulink. Luego, usando un sistema eléctrico compuesto por cargas lineales y no lineales con características similares a un circuito real, se calcula la distorsión armónica total, el valor eficaz de la corriente de línea y de su componente fundamental, y el factor de potencia en la fuente trifásica. Se tomarán valores antes y después de la conexión a la red del filtro activo de potencia, considerando cada uno de los algoritmos por separado y manteniendo las mismas condiciones en el sistema para cada uno de ellos. También se calculan otras cantidades en el sistema de potencia para realizar la comparación. Resultados: Se muestran las corrientes de la red de alimentación antes y después de la conexión del filtro activo de potencia, además de la distorsión armónica de las corrientes y el factor de potencia. También se presenta la forma de onda del voltaje de continua del inversor con cada uno de los algoritmos utilizados, para evaluar el desempeño de un controlador de tensión que requiere el filtro.Conclusiones: En condiciones de funcionamiento con voltajes distorsionados en la red de alimentación, el algoritmo con mejor desempeño es el de compensación perfecta de armónicos, ya que este utiliza un filtro pasa bajo para mitigar los efectos de los armónicos de los voltajes sobre el cálculo de las corrientes de compensación

Design and construction of a Boost type dc / dc converter with adjustable PWM

For the design of the experimental prototype of the boost converter with adjustable PWM, this project was divided into 4 stages, the first stage of a study modules oriented teaching power converters in the second design of the converter is performed is performed in the third stage the experimental module (construction adjustable PWM is constructed, whose purpose is to make changes in real time on the circuit, frequency and variable duty cycle, construction of the power circuit with the specifications given finally designs converter housing) in the fourth stage the theoretical and practical module values are analyzed.For the design of the experimental prototype of the boost converter with adjustable PWM, this project was divided into 4 stages, the first stage of a study modules oriented teaching power converters in the second design of the converter is performed is performed in the third stage the experimental module (construction adjustable PWM is constructed, whose purpose is to make changes in real time on the circuit, frequency and variable duty cycle, construction of the power circuit with the specifications given finally designs converter housing) in the fourth stage the theoretical and practical module values are analyzed

Modulación por Vector Espacial aplicada a un Filtro Activo de Potencia

Este documento presenta una metodología para reducir los armónicos generados por un rectificador trifásico no controlado, en el marco de la teoría de compensación del sistema de referencia síncrono dq0. Se ha utilizado la técnica de modulación de banda fija de histéresis junto con la modulación por vector espacial para controlar la corriente inyectada por el filtro. Los resultados obtenidos muestran una reducción en la distorsión de la corriente a un valor menor a 5 %