Resumen de Estimación de los Parámetros de un Modelo de un Horno de Arco Eléctrico Usando Máxima Verosimilitud

Jesser James Marulanda Durango, Christian D. Sepúlveda Londoño, Mauricio A. Álvarez López

• español

  Este documento presenta una metodología para determinar los pará-metros de un modelo de un horno de arco eléctrico usando máxima vero-similitud (máximum likelihood estimation - MLE). La estimación por máxima verosimilitud es uno de los métodos de estimación de parámetros clásica más empleada en la práctica. El modelo de horno de arco utilizado considera las variaciones aperiódicas y la no linealidad en su característi-ca voltaje-corriente. Se ha utilizado el toolbox NETLAB desarrollado para MATLAB®, para solucionar el sistema de ecuaciones no lineales que relacionan los parámetros del modelo que se requieren estimar. Los resul-tados obtenidos en simulación del modelo del horno de arco implementado en PSCADTM, se comparan con mediciones reales tomadas en la etapa más crítica de la operación del horno. Se muestra como el modelo del horno de arco captura con gran detalle las formas de onda de voltajes y corrientes reales de los arcos eléctricos generados al interior del horno. Los resultados obtenidos muestran un error máximo de 5,03 % en las corrientes eficaces del arco eléctrico y 11,4 % en los voltajes eficaces de fase del secundario del transformador que energiza los electrodos del horno.

• English

  In this paper, we present a methodology for estimating the parame-ters of a model for an electrical arc furnace, by using maximum likelihood estimation. Maximum likelihood estimation is one of the most employed methods for parameter estimation in practical settings. The model for the electrical arc furnace that we consider, takes into account the non-periodic and non-linear variations in the voltage-current characteristic. We use NETLAB, an open source MATLAB® toolbox, for solving a set of non-linear algebraic equations that relate all the parameters to be esti-mated. Results obtained through simulation of the model in PSCADTM, are contrasted against real measurements taken during the furnance's most critical operating point. We show how the model for the electrical arc furnace, with appropriate parameter tuning, captures with great detail the real voltage and current waveforms generated by the system. Results obtained show a maximum error of 5% for the current's root mean square error.