Sistema automatizado para la compensación de energía reactiva usando redes Neuronales

• Autores: Verena Mercado Polo, Lizeth Cortes Hernández, Miguel Antonio Peña Totaitive, Jarvey Leonardo González Montañez
• Localización: Ingeniería y Desarrollo en la Nueva Era / coord. por Edgar Serna M., 2022, ISBN 978-628-95135-5-4, págs. 433-448
• Idioma: español
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  • Se presenta el diseño de un sistema automatizado basado en redes Neuronales para mejorar el factor de potencia a través de un controlador lógico programable PLC. Para el desarrollo se tomaron registros de las variables eléctricas en cuatro subestaciones del campamento el Cedral en Hidrosogamoso, Colombia, con un analizador de redes para verificar el consumo de energía reactiva y determinar el tamaño del banco de condensadores. Se seleccionó la Subestación 2 por presentar mayor consumo de energía reactiva. Definida la subestación se determinaron los condensadores y pasos necesarios para corregir el factor de potencia y se creó la base de datos para generar la Red Neuronal. Se seleccionó la Red Neuronal tipo Perceptron Multicapa, teniendo en cuenta el error mínimo para su entrenamiento y aprendizaje, y se comprobó mediante SIMULINK y el Lenguaje de Control Estructurado SCL. Para implementar el sistema automatizado de corrección de factor de potencia se integró el PLC, el medidor multifuncional y el banco de condensadores para adquirir los datos directamente y evaluar el funcionamiento de la programación de la Red Neuronal. Se realizaron pruebas a la subestación, donde se evidenció el funcionamiento de la red neuronal a través del PLC, logrando una corrección de factor de potencia en las tres fases y activando los condensadores necesarios en tiempo real. Los resultados obtenidos se compararon con los del Regulador automático de Factor de Potencia YPR-7 de Yuhchang Electric Ltda., instalado en la Subestación.