Control de reactivos basado en susceptancias y sensorless para hornos de arco eléctrico usando Matlab y Simulink
Usando el método sensorless y las redes neuronales artificiales se reducen exitosamente la cantidad de sensores que requiere el control basado en susceptancias para tomar acción sobre los ciclos de funcionamiento del horno de arco eléctrico.
- Autores:
-
Guerrero Cardona, Daniel Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11059/14773
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- Palabra clave:
- 620 - Ingeniería y operaciones afines::621 - Física aplicada
Susceptancias en sistemas eléctricos
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[1] G. T. Heydt, Electric Power Quality, 2nd ed. New York: Stars in a Circle Publica tions, 1994. 1.1, 1.4 [2] M. F. Alvesa, Z. M. Assis Peixotoa, C. P. Garciab, D. G. Gomesc, .An integrated model for the study of flicker compensation in electrical networks.Electric Power Systems Research. 8 Jun 2010 (document), 1, 1.4 [3] M. Gol, O. Salor, B. Alboyacy, B. Mutluer, I. Cadirci, and M. Ermis, “A new field data-based EAF model for power quality studies,” IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 46, no. 3, pp. 1230–1242, May/Jun. 2010. 1.4 [4] A. Garcia-Cerrada, P. Garcia-Gonzalez, R. Collantes, T. Gomez, and J. Anzola, “Comparison of thyristor-controlled reactor and voltage-source inverters for com pensation of flicker caused by arc furnaces,” IEEE Trans. Power Del., vol. 15, no. 4, pp. 1225–1231, Oct. 2000. 1.4 [5] A. Yazdani, M. L. Crow, and J. Guo, “An improved nonlinear STATCOM control for electric arc furnace voltage flicker mitigation,” IEEE Trans. Power Del., vol. 24, no. 4, pp. 2284–2290, Oct. 2009. 1.4 [6] F. Chen, K. B. Athreya, V. V. Sastry, and S. S. Venkata, “Function space valued Markov model for electric arc furnace,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 19, no. 2, pp. 826–833, May 2004. 1.4 [7] M. A. P. Alonso and M. P. Donsion, “An improved time domain arc furnace model for harmonic analysis,” IEEE Trans. Power Del., vol. 19, no. 1, pp. 367–373, Jan. 2004. 1.4 [8] J.-S.R. Jang, C.-T. Sun, and E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing— A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1997. 1.4, 3 [9] J. Zhang, G. G. Walter, Y. Miao, and W. N. W. Lee, “Wavelet neural networks for function learning,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 43, no. 6, pp. 1485–1497, Jun. 1995. 1.4 [10] Y. Lu, N. Sundararajan, and P. Saratchandran, “Performance evaluation of a se quential minimal radial basis function (RBF) neural network learning algorithm,” IEEE Trans. Neural Netw., vol. 9, no. 2, pp. 308–318, Mar. 1998. 1.4 [11] M. Schlang, T. Poppe, and O. Gramckow, “Neural networks for steel manufactu ring,” IEEE Expert Mag., vol. 11, no. 4, pp. 8–9, Aug. 1996. 1.4 [12] S. Zhang and X. Zheng, “Application of double model control scheme based on RBF inverse identification in electrode system of electrical arc furnace,” in Proc. IEEE Int. Conf. Autom. Logist., Aug. 2007, pp. 485–489. [13] K. Andersen, G. E. Cook, G. Karsai, and K. Ramaswamy, “Artificial neural net works applied to arc welding process modeling and control,” IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 28, no. 5, pp. 824–830, Oct. 1990. 1.4 [14] C.S. Chen, H.J. Chaung, C.T. Hsu, S.M. Tseng, Stochastic voltage flicker analysis and its mitigation for steel industrial power systems, in: IEEE Porto Power Tech Conference, Porto, Portugal, 10th–13th September, 2001. 1.4, 3 [15] Gary W. Chang, Cheng-I Chen, Yu-Jen Liu, “A Neural-Network-Based Method of Modeling Electric Arc Furnace Load for Power Engineering Study” IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, VOL. 25, NO. 1, Feb 2010 3 [16] A. R. Sadeghian and J. D. Lavers, “Application of radial basis function networks to model electric arc furnaces,” in Proc. IEEE Int. Joint Conf. Neural Netw., 1999, vol. 6, pp. 3996–4001. 1.4, 3 [17] E. Acha, A. Semlyen, and N. Rajakovic, “A harmonic domain computational pac kage for nonlinear problems and its application to electric arcs,” IEEE Trans. Power Delivery, vol. 5, pp. 1390–1397, July 1990. 2.1, 2.1, 3 [18] O. Ozgun, A. Abur, Flicker study using a novel arc furnace model, IEEE Transac tions on Power Delivery 17 (4) (2002). 1.1, |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 dehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessMarulanda Durango, Jesser JamesGuerrero Cardona, Daniel Fernando2023-08-04T13:42:30Z2023-08-04T13:42:30Z2023https://hdl.handle.net/11059/14773Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Institucional Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/homeUsando el método sensorless y las redes neuronales artificiales se reducen exitosamente la cantidad de sensores que requiere el control basado en susceptancias para tomar acción sobre los ciclos de funcionamiento del horno de arco eléctrico.Using the sensorless method and artificial neural networks, the number of sensors required for susceptance-based control to take action on the operating cycles of the electric arc furnace is successfully reduced.CONTENIDO pág. 1. INTRODUCCIÓN 15 1.1. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.2. JUSTIFICACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.3. OBJETIVOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.3.1. Objetivo General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.3.2. Objetivos Específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.4. ESTADO DEL ARTE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2. MARCO TEÓRICO 25 2.1. Horno de arco eléctrico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2. Control por susceptancia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.3. Redes neuronales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3. METODOLOGÍA 39 4. EXPERIMENTOS Y RESULTADOS 49 4.1. BÚSQUEDA DE LA MEJOR RED NEURONAL PARA LA APLICA CIÓN DEL MÉTODO SENSORLESS . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.2. COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS EN EL HORNO DE ARCO ELÉCTRICO CON Y SIN CONTROL . . . . . . . . . . . . 62 4.3. COMPARACIÓN DEL CONTROL CONVENCIONAL Y EL CONTROL CON EL MÉTODO SENSORLESS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 75 5.1. CONCLUSIONES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 5.2. RECOMENDACIONES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76PregradoIngeniero(a) Electricista81 Páginasapplication/pdfspa620 - Ingeniería y operaciones afines::621 - Física aplicadaSusceptancias en sistemas eléctricosSensores sin contactoSimulación por computadoraHorno de arco eléctricoRedes neuronalesFunción de activaciónControl de reactivos basado en susceptancias y sensorless para hornos de arco eléctrico usando Matlab y SimulinkTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisIngeniería EléctricaFacultad de Ingenierías[1] G. T. Heydt, Electric Power Quality, 2nd ed. New York: Stars in a Circle Publica tions, 1994. 1.1, 1.4[2] M. F. Alvesa, Z. M. Assis Peixotoa, C. P. Garciab, D. G. Gomesc, .An integrated model for the study of flicker compensation in electrical networks.Electric Power Systems Research. 8 Jun 2010 (document), 1, 1.4[3] M. Gol, O. Salor, B. Alboyacy, B. Mutluer, I. Cadirci, and M. Ermis, “A new field data-based EAF model for power quality studies,” IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 46, no. 3, pp. 1230–1242, May/Jun. 2010. 1.4[4] A. Garcia-Cerrada, P. Garcia-Gonzalez, R. Collantes, T. Gomez, and J. Anzola, “Comparison of thyristor-controlled reactor and voltage-source inverters for com pensation of flicker caused by arc furnaces,” IEEE Trans. Power Del., vol. 15, no. 4, pp. 1225–1231, Oct. 2000. 1.4[5] A. Yazdani, M. L. Crow, and J. Guo, “An improved nonlinear STATCOM control for electric arc furnace voltage flicker mitigation,” IEEE Trans. Power Del., vol. 24, no. 4, pp. 2284–2290, Oct. 2009. 1.4[6] F. Chen, K. B. Athreya, V. V. Sastry, and S. S. Venkata, “Function space valued Markov model for electric arc furnace,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 19, no. 2, pp. 826–833, May 2004. 1.4[7] M. A. P. Alonso and M. P. Donsion, “An improved time domain arc furnace model for harmonic analysis,” IEEE Trans. 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La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 deopen.accesshttps://dspace7-utp.metabuscador.orgRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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