Resumen

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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 Dinamico,

mediante la estrategia SPWM. Este esquema puede reconocer el topo de disturbio, por medio del

ovel de voltaje 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 de esquema propuesto.

Para determinar con precisión el funcionamiento del Restaurador Dinámico de Voltaje, se realiza un

análisis operativo de los elementos que lo constituyen, modelos matemáticos, 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.

Abstract

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The objective of this research is to design and implement the software Neuronal Control of a

Dynamic Voltage Restorer (DVR) capable of mitigating some of the main problems concerning the

power quality in electrical networks, called electrical disturbances, which decrease performance

electric equipment, and can cause severe damage to sensitive equipment.

In order to mitigate voltage disturbances type Sag, Swell and Total Harmonic Distortion

(THD) in electricity networks, a control scheme based on Artificial Neural Networks Static Voltage

Converter (VSC) proposed a Restorer dynamic, by SPWM strategy. This scheme can recognize the

type of disturbance, by the level of rms voltage and corrected quickly and accurately variations in

the supply voltage with a phase compensation technique, used for non-sensitive equipment phase

jump.

This paper is divided into two stages: first to define and develop appropriate control strategy,

based on the objectives and the second focused on investigating the behavior and scope of the

proposed scheme.

To accurately determine the performance of the Dynamic Voltage Restorer, an operational

analysis of the constituent elements, mathematical models, criteria calculations involved in the

design of DVR and Artificial Neural Network is made.

The results obtained of the simulations using Simulink® Matlab are presented and compared

to standard set by the Regulations of the Public Service Law of Electric Power and the IEEE

standard. It also makes the comparison of results with other similar research, to conclude that the

proposed scheme operates to the satisfaction of any of the contingencies set.