Metodologías utilizadas en la determinación de los parámetros de la maquina síncrona: una aplicación en línea

Ante la necesidad de emular el comportamiento de la máquina síncrona mediante modelos matemáticos se han utilizado metodologías clásicas que permiten determinar su comportamiento en estado estable y transitorio. A medida que se han propuesto nuevas técnicas que involucran algoritmos con metodologías adaptivas, de inteligencia artificial, entre otros, surge la posibilidad de obtener modelos más precisos y confiables para un medio cambiante como el de un sistema eléctrico de potencia. En este artículo se reseña brevemente algunos de los trabajos más representativos, en cuanto a la determinación de los parámetros de la máquina síncrona. Adicionalmente, se presentan los resultados de una implementación realizada en línea sobre una micro máquina en el laboratorio

Desarrollo de un estabilizador de potencia para una máquina síncrona usando técnicas de auto-sintonización

Entre los problemas que afectan la calidad de la energía eléctrica se encuentra la inestabilidad oscilatoria de las máquinas síncronas. Para mantener la estabilidad se usan controles suplementarios de excitación, entre ellos los Estabilizadores del Sistema de Potencia (PSS). Este artículo presenta la implementación de un PSS mediante la utilización de una técnica adaptiva, para superar algunos de los problemas de inestabilidad ante perturbaciones causadas por la variación en la carga o en el voltaje de referencia. Como resultado, se describen las pruebas realizadas en un prototipo real que permiten observar el buen comportamiento del PSS. La aplicabilidad y eficiencia del método aquí propuesto se muestran mediante la validación experimental de los postulados teóricos

Reducción del tamaño de la zona bajo falla para determinar el desempeño de un localizador de fallas basado en vectores de soporte y aplicado a sistemas de distribución

Este artículo presenta una nueva alternativa para resolver el problema de localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica, a partir de la utilización de los algoritmos de aprendizaje representados por los clasificadores. Se analiza el desempeño de un localizador de fallas basado en una técnica de clasificación con vectores de soporte; el desempeño se prueba mediante la variación de la exigencia del clasificador para reconocer cada vez una zona de falla más pequeña. Un ejemplo de aplicación con el modelo de un sistema real muestra que el localizador propuesto es altamente efectivo para resolver el problema, por lo que se obtienen aciertos superiores al 97% en la localización del nodo en falla, en el caso más exigente

Metodologías utilizadas en la determinación de los parámetros de la maquina síncrona: una aplicación en línea

Ante la necesidad de emular el comportamiento de la máquina síncrona mediante modelos matemáticos se han utilizado metodologías clásicas que permiten determinar su comportamiento en estado estable y transitorio. A medida que se han propuesto nuevas técnicas que involucran algoritmos con metodologías adaptivas, de inteligencia artificial, entre otros, surge la posibilidad de obtener modelos más precisos y confiables para un medio cambiante como el de un sistema eléctrico de potencia. En este artículo se reseña brevemente algunos de los trabajos más representativos, en cuanto a la determinación de los parámetros de la máquina síncrona. Adicionalmente, se presentan los resultados de una implementación realizada en línea sobre una micro máquina en el laboratorio

Desarrollo de un estabilizador de potencia para una máquina síncrona usando técnicas de auto-sintonización

Entre los problemas que afectan la calidad de la energía eléctrica se encuentra la inestabilidad oscilatoria de las máquinas síncronas. Para mantener la estabilidad se usan controles suplementarios de excitación, entre ellos los Estabilizadores del Sistema de Potencia (PSS). Este artículo presenta la implementación de un PSS mediante la utilización de una técnica adaptiva, para superar algunos de los problemas de inestabilidad ante perturbaciones causadas por la variación en la carga o en el voltaje de referencia. Como resultado, se describen las pruebas realizadas en un prototipo real que permiten observar el buen comportamiento del PSS. La aplicabilidad y eficiencia del método aquí propuesto se muestran mediante la validación experimental de los postulados teóricos

Reducción del tamaño de la zona bajo falla para determinar el desempeño de un localizador de fallas basado en vectores de soporte y aplicado a sistemas de distribución

Este artículo presenta una nueva alternativa para resolver el problema de localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica, a partir de la utilización de los algoritmos de aprendizaje representados por los clasificadores. Se analiza el desempeño de un localizador de fallas basado en una técnica de clasificación con vectores de soporte; el desempeño se prueba mediante la variación de la exigencia del clasificador para reconocer cada vez una zona de falla más pequeña. Un ejemplo de aplicación con el modelo de un sistema real muestra que el localizador propuesto es altamente efectivo para resolver el problema, por lo que se obtienen aciertos superiores al 97% en la localización del nodo en falla, en el caso más exigente

Redes neuronales artificiales aplicadas al modelado de la máquina síncrona: una revisión

En este artículo se presenta una revisión bibliográfica de la utilización de computación suave o inteligencia artificial en el modelado e identificación de los parámetros de la máquina síncrona. Específicamente, se enfatiza en la aplicación de las redes neuronales artificiales (RNA), las cuales han sido muy utilizadas debido a su alta capacidad para establecer una correlación entre conjuntos de datos de entrada/salida para sistemas no lineales. De acuerdo con la revisión, las RNA han sido aplicadas en sistemas de identificación de los parámetros de la máquina, en sistemas de control y en el análisis de estabilidad de estado estable y transitorio. Como complemento, en la parte final del artículo se presentan brevemente otras metodologías de las cuales se han reportado resultados satisfactorios relacionados con el área de modelado e identificación de parámetros de la máquina

Redes neuronales artificiales aplicadas al modelado de la máquina síncrona: una revisión

En este artículo se presenta una revisión bibliográfica de la utilización de computación suave o inteligencia artificial en el modelado e identificación de los parámetros de la máquina síncrona. Específicamente, se enfatiza en la aplicación de las redes neuronales artificiales (RNA), las cuales han sido muy utilizadas debido a su alta capacidad para establecer una correlación entre conjuntos de datos de entrada/salida para sistemas no lineales. De acuerdo con la revisión, las RNA han sido aplicadas en sistemas de identificación de los parámetros de la máquina, en sistemas de control y en el análisis de estabilidad de estado estable y transitorio. Como complemento, en la parte final del artículo se presentan brevemente otras metodologías de las cuales se han reportado resultados satisfactorios relacionados con el área de modelado e identificación de parámetros de la máquina