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Estudio comparativo de métodos de detección e identificación de fallas (FDI) de sensado sobre el control local de micro redes eléctricas híbridas AC/DC

Abstract:

La presente investigación desarrolla un estudio comparativo de tres métodos diferentes aplicados para la detección e identificación de fallas (DIF) de sensado en Micro-redes (MR) eléctricas híbridas en AC/DC. El estudio aborda el uso de métodos basados en: Filtro de Kalman, Redes Neuronales Artificiales y Lógica Difusa, todos aplicados a los controladores locales de MR. Para la comparación y la validación del rendimiento de los métodos plantados de los tres métodos investigados se propusieron tres condiciones de fallas: operación sin falla, falla abrupta o perdida de sensado y una falla incipiente aditiva. Para los tres métodos estudiados y desarrollados se puedo concluir que el Filtro Kalman es más rápido en su ejecución y toma de decisión, sin embargo, se puedo observar que el método basado en Lógica Difusa presentó un menor residuo promedio para los 3 casos en analizados. Todas las simulaciones fueron desarrolladas en Matlab/Simulink, software especializado en la simulación de modelos dinámicos de control. Finalmente se propuso un algoritmo basado en el mínimo error que permitiera la selección automática de uno de los modelos DIF estudiados.