Control Neuronal para la Corrección de Disturbios en Redes de Energía Eléctrica

Abstract

El objetivo de la presente investigación es diseñar e implementar en software el Control Neuronal de un Restaurador Dinámico de Voltaje (DVR), capaz de mitigar algunos de los principales problemas referentes a la calidad de la energía en redes eléctricas, llamados disturbios eléctricos, que disminuyen el rendimiento de equipos eléctricos comunes, y pueden ocasionar daños severos en equipos sensibles. Con el propósito de mitigar los disturbios de voltaje tipo Sag, Swell y Distorsión Armónica Total (DAT), en las redes de energía eléctrica, se propone un esquema de control basado en Redes Neuronales Artificiales del Convertidor Estático de Voltaje (VSC) de un Restaurador Dinámico, mediante la estrategia SPWM. Este esquema puede reconocer el tipo de disturbio, por medio del nivel de voltaje en rms y corregir en forma rápida y precisa las variaciones en el voltaje de suministro con una técnica de compensación en fase, utilizada para los equipos no sensibles al salto de fase. El presente trabajo se divide en dos etapas: la primera para definir y desarrollar la estrategia de control adecuada, con base en los objetivos planteados; y la segunda enfocada en investigar el comportamiento y los alcances del esquema propuesto. Para determinar con precisión el funcionamiento del Restaurador Dinámico de Voltaje, se realiza un análisis operativo de los elementos que lo constituyen, para obtener los modelos matemáticos y criterios de cálculos que intervienen en el diseño del DVR y la Red Neuronal Artificial. Los resultados obtenidos de las simulaciones llevadas a cabo mediante Simulink® de Matlab se presentan y se comparan con la norma establecida por el Reglamento de la Ley del Servicio Público de Energía Eléctrica y el estándar de la IEEE. Se realiza además la comparación de los resultados con otras investigaciones similares, para llegar a la conclusión, que el esquema propuesto opera de forma satisfactoria ante cualquiera de las contingencias establecidas.