Artificial Neural Network Applied to The Problem of Secondary Voltage Control

Vaschetti, Jorge C.; Sauchelli, Víctor

doi:10.1109/tla.2012.6187595

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“…Una forma adecuada de entender la de una red neuronal multicapa de esta naturaleza, es que para un conjunto específico de entrada (datos de entrenamiento), la señal de salida se propaga por cada una de las capas hasta la capa de salida generando así una señal de salida que es comparada con la señal que se deseada, con lo que se obtiene un error totalizado. Una vez obtenido este error se prepaga desde la capa final hasta la inicial, indicando así la contribución de cada neurona a la señal de error total [25], [26].…”

Section: A Red Neuronal Backpropagationunclassified

Control Global del Péndulo con Rueda de Reacción Empleado Redes Neuronales Artificiales y Linealización Extendida

2017

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Resumen-En este artículo se presenta el diseño y la simulación de un controlador híbrido de dos etapas para el péndulo invertido con rueda de reacción (RWP). En la primera fase se realiza el modelado general del brazo pendular a través de un modelo no lineal que determina la energía almacenada en la planta, y usando una estrategia de balance conocida como regulación de energía (RE), se obtienen los datos necesarios para el entrenamiento de una red neuronal artificial (RNA). En la segunda etapa, por medio de un sistema de conmutación suave, se intercambia el control neuronal por un controlador basado en la linealización extendida de las variables de estado (LEVE), con lo cual se garantiza la permanencia del péndulo en la región de operación. La estrategia de control propuesta, muestra un excelente desempeño ante fenómenos de perturbación externa y garantiza la operatividad global del sistema físico. Palabras clave-Control global, Conmutación suave, Linealización extendida, Modelos energéticos, Redes Neuronales Artificiales.Abstract-In this paper describes the design and simulation of a two-stage hybrid controller for the inverted reaction wheel pendulum (RWP) is presented. In the first stage, the general pendulum arm modeling is performed through a nonlinear model to determine the stored energy in the plant, and using a strategy known as swing up energy regulation, the data required for the training of an artificial neural network are obtained. In the second stage, via a soft switching system, neuronal control is exchanged by a controller based on the extended linearization of the state variables, whereby the permanence of the pendulum in the region of operation is guaranteed. The control strategy proposed shows excellent performance against external disturbance phenomena and ensures the overall operation of the physical system.

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Section: A Red Neuronal Backpropagationunclassified

Control Global del Péndulo con Rueda de Reacción Empleado Redes Neuronales Artificiales y Linealización Extendida

2017

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“…En las últimas décadas se han desarrollado trabajos empleando redes neuronales para la predicción de la demanda [1] o el control de tensiones [2] en redes eléctricas. También se han empleado para el diagnóstico de fallas diferentes estructuras neuronales tales como redes Bayesianas [3], redes de funciones de base radial (RBF) [4], [5], perceptrones [4], [6], redes SOM [7], dando buenos resultados pero presentando limitaciones.…”

Section: Introductionunclassified

Fault Diagnosis of Electric Transmission Lines using Modular Neural Networks

Novelo¹,

Quiles²,

Moreno³

et al. 2016

IEEE Latin Am. Trans.

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“…El método aplicado para regular tensión en el Sistema Eléctrico de la provincia de Alberta en Canadá mediante un SE, ha permitido obtener como resultado un perfil unificado de tensiones, despacho óptimo de potencia reactiva. En este sentido el SE ha resultado bastante apto, también ha mostrado gran flexibilidad para el tratamiento de problemas de difícil formulación (Vaschetti et al, 2012).…”

Section: Introductionunclassified

Sistema experto para regular tensión en redes de distribución

Cervera

Caicedo-Delgado

2015

inycomp

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Este artículo presenta una aplicación basada en la experiencia operativa de 22 años para regular tensión en el Sistema de Distribución de la Empresa de energía del Pacífico (EPSA). Por lo tanto, se presenta un Sistema Experto (SE) basado en reglas heurísticas que utilizan los operadores y que han sido probadas experimentalmente. Las maniobras ejecutadas restablecen los niveles de tensión en el 95 % de los nodos, no sobrepasan los límites térmicos de los diferentes elementos del sistema, ni los limites operativos de seguridad del sistema. Este SE desarrollado en MATLAB utilizó 8 reglas heurísticas para identificar el tipo de problema de regulación y para definir los recursos que compensaran los reactivos para mejorar los niveles de tensión. La validación se realizó sobre el modelo del SEP implementado en el software Digsilent. El aporte de este trabajo es que se integra en la solución, criterios de regulación considerando la operación conjunta del sistema de transmisión y distribución, lo cual es más cercano a la realidad.

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Artificial Neural Network Applied to The Problem of Secondary Voltage Control

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Control Global del Péndulo con Rueda de Reacción Empleado Redes Neuronales Artificiales y Linealización Extendida

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Fault Diagnosis of Electric Transmission Lines using Modular Neural Networks

Sistema experto para regular tensión en redes de distribución

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