| Revista: | Ingeniería y competitividad |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000426528 |
| ISSN: | 0123-3033 |
| Autors: | Barrera, René A1 Mora Juan J2 Pérez, Sandra M2 |
| Institucions: | 1Universidad Industrial de Santander, Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y de Telecomunicaciones, Bucaramanga, Santander. Colombia 2Universidad Tecnológica de Pereira, Programa de Ingeniería Eléctrica, Pereira, Risaralda. Colombia |
| Any: | 2009 |
| Volum: | 11 |
| Número: | 1 |
| Paginació: | 9-20 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | En este artículo se desarrolla un modelo tipo caja negra para la estimación del ángulo del rotor de un generador sincrónico, utilizando mediciones de tensión y corriente en los terminales. El modelo está basado en redes neuronales del tipo perceptrón multicapa (MLP). A partir de simulaciones en el dominio del tiempo de un sistema de potencia básico consistente en un generador conectado a un barraje infinito, se obtienen los registros de tensión y corriente, los cuales se utilizan como base de datos para entrenar y validar la red neuronal propuesta para la estimación del ángulo del rotor. Se encuentra que el modelo basado en redes neuronales se adapta muy bien al modelo clásico del generador, mostrando un error cuadrático medio inferior a 1 . Los resultados obtenidos demuestran la validez del método de estimación y promueven su uso potencial para estudios de estabilidad del generador sincrónico |
| Resumen en inglés | In this work, a black-box model for the estimation of the rotor angle of a synchronous generator is developed by using voltage and current measurements at the terminals. The model is based on neural networks of the multilayer perceptron (MLP) type. From time-domain simulations for a basic power system, which consists of a generator connected to an infinite bus bar, voltage and current records are collected, which are used as a database to train and validate the neural network that is proposed for the estimation of the rotor angle. It is found that the neural-network based model adapts itself -10 very well to the classic model of the generator, exhibiting a mean square error of 1´10.The results show the validity of the estimation method and foster its potential use for stability studies of the synchronous generator |
| Disciplines | Ingeniería |
| Paraules clau: | Ingeniería eléctrica, Generadores sincrónicos, Angulo del rotor, Voltaje, Redes neuronales |
| Keyword: | Electrical engineering, Synchronous generators, Voltage, Neuronal networks, Rotor angle |
| Text complet: | Texto completo (Ver PDF) |
