INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Sandra Milena Pérez Londoño

12 horas

CODIGO CIE

6-07-12

Juan Jose Mora Florez

Coinvestigador

0 Horas

Ana María Pérez Londoño

Estudiante

0 Horas

Henry Giovanny Valdes Jaramillo

Estudiante

0 Horas

Yimy Alexander Romero Ramírez

Estudiante

0 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2006. Cuarta Convocatoria

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Desarrollar algoritmos basados en técnicas inteligentes para el control de la excitación e identificación de los parámetros de la máquina síncrona, de viable implementación y útiles para estudios de estabilidad dinámica. Las técnicas a utilizar son redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y algoritmos de identificación en línea.

RESUMEN

A medida que se han propuesto nuevas técnicas que involucran algoritmos con metodologías adaptativas, y/o de inteligencia artificial, surge la posibilidad de aplicarlos sobre los sistemas eléctricos, teniendo en cuenta que ante su cambiante dinámica, se torna complejo obtener modelos y sistemas de control, que abarquen todas las posibles condiciones de operación del sistema. En este documento se reseña brevemente algunos de los resultados del trabajo desarrollado con el proyecto "Utilización de metodologías inteligentes sobre la máquina síncrona para el estudio de estabilidad de pequeña señal", inscrito ante la Vicerrectoría de Investigaciones. Innovación y Extensión, en cuanto a la aplicación de metodologías de identificación y control en línea, para la determinación de un modelo matemático de la máquina síncrona válido para el análisis de pequeña señal y el diseño de controladores utilizados en la maquina síncrona, como el regulador automático de tensión y el estabilizador del sistema de potencia PSS. Como resultados del trabajo realizado se obtuvieron: la aplicación de dos metodologías de identificación de parámetros de la máquina síncrona, que permiten obtener un modelo simplificado pero muy útil en cuento al análisis de estabilidad y dinámica del mismo. Un algoritmo de control implementado con técnicas de inteligencia artificial (Máquinas de soporte vectorial), para la excitación de la maquina síncrona, el cual fue comparado con las metodologías (PI, neuronal), permitiendo obtener una mejor respuesta de la máquina ante perturbaciones en sus condiciones de operación, con la ventaja de no depender de los parámetros de la máquina, permitiendo con ello, optimizar el desempeño de la misma ante condiciones de operación adversas bajo el análisis de estabilidad de pequeña señal.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

01/01/2007

FECHA DE FINALIZACION

01/07/2008

PRODUCTOS

Control de oscilaciones en una máquina síncrona usando un PSS neuronal

Revista especializada

Determinación de las reactancias para un generador síncrono manteniendo la continuidad del servicio

Ponencia en evento especializado

Determinación de las reactancias xD, Xq y Xd para un generador síncrono manteniendo la continuidad del servicio

Ponencia en evento especializado

Estimador neuronal del ángulo del rotor de la máquina síncrona a partir de medidas en terminales

Revista especializada

Estrategia de re-entrenamiento de redes neuronales para mejorar el control de la excitación de una máquina síncrona

Revista especializada

Identificación de los parametros de un modelo de tercer orden para una máquina síncronautilizando mediciones en línea

Revista especializada

Maintaining Voltage Profiles by Using an Adaptive PSS

Ponencia en evento especializado

Medición indirecta de algunos parámetros de la máquina sincrona a partir de la medida del ángulo del par

Pregrado

Metodologías utilizadas en la determinación de los parámetros de la máquina síncrona

Revista especializada

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

Revista especializada

Técnicas computacionales avanzadas. Aplicación al estudio de sistemas eléctricos

Cursos o talleres de extensión

Utilización de redes neuronales en la identificación de los parámetros de una máquina síncrona

Pregrado