18th International Symposium of Electrical Engineering "SIE 2019" -Transmission, Distribution and Utilization of Electric Power

18th International Symposium of Electrical Engineering

SIE 2019

Ubicación de filtros pasivos considerando variación de parámetros

Resumen

La presencia de armónicos debido al creciente número de cargas no lineales en la industria moderna se ha convertido en una preocupación creciente para los ingenieros. Entre los métodos de mitigación de armónicos disponibles, el uso de filtros pasivos sintonizados es una de las técnicas más utilizadas debido a su sencillez y bajo coste. La formulación aquí presentada considera la naturaleza probabilística de las desviaciones de los parámetros de los filtros y del sistema mediante el uso del método de simulación estadística de Monte Carlo. La optimización determina un conjunto de filtros armónicos sintonizados para obtener el máximo ahorro anual de costo, así como los mejores índices de calidad de energía del circuito. Las soluciones obtenidas cumplen con las restricciones de calidad de energía y de tensión de los condensadores. El problema de optimización multiobjetivo es resuelto por el algoritmo genético con ordenamiento no-dominado. La metodología presentada se prueba con un circuito de literatura.

Resumen

La presencia de armónicos debido al creciente número de cargas no lineales en la industria moderna se ha convertido en una preocupación creciente para los ingenieros. Entre los métodos de mitigación de armónicos disponibles, el uso de filtros pasivos sintonizados es una de las técnicas más utilizadas debido a su sencillez y bajo coste. La formulación aquí presentada considera la naturaleza probabilística de las desviaciones de los parámetros de los filtros y del sistema mediante el uso del método de simulación estadística de Monte Carlo. La optimización determina un conjunto de filtros armónicos sintonizados para obtener el máximo ahorro anual de costo, así como los mejores índices de calidad de energía del circuito. Las soluciones obtenidas cumplen con las restricciones de calidad de energía y de tensión de los condensadores. El problema de optimización multiobjetivo es resuelto por el algoritmo genético con ordenamiento no-dominado. La metodología presentada se prueba con un circuito de literatura.

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Ignacio Pérez Abril

Ignacio Pérez Abril

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30 minutes
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Ignacio Pérez Abril
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