Uso de computación evolutiva en identificación de parámetros del motor asincrónico con desbalance de tensión; Evolutionary Computation Applied to Asynchronoos Motor Parameter Identification with Unbalance

Autores

  • Julio R Gómez Sarduy
  • Daniel Gálvez Lio
  • Marcos A de Armas Teyra
  • Percy R Viego Felipe
  • Ángel Costa Montiel

Palavras-chave:

Algoritmos genéticos, motor asincrónico, parámetros, desbalance de tensión, Genetic algorithm, asynchronous motors, unbalance, parameter identification

Resumo

Varias razones justifican el esfuerzo en determinar los parámetros de un motor asincrónico. Una de ellas
puede ser la evaluación de la eficiencia operacional mediante el método del circuito equivalente. La eficiencia
del motor se deteriora cuando trabaja en redes con tensiones desbalanceadas y, por otra parte, en estas
condiciones la determinación de los parámetros del motor se dificulta ya que es necesario tener en cuenta la
variación que sufren las impedancias del rotor con la ferecuencia del campo de secuencia negativa. En este
trabajo se propone la utilización de algoritmos genéticos para identificar estos parámetros sin necesidad de
pruebas especiales convirtiéndose en una poderosa herramienta a utilizar en condiciones de campo. Los
resultados de la simulación se validan comparándolos con la práctica en un motor empleado como prototipo.

 

 

One of the goals of parameter identification in asynchronous motors is efficiency evaluation in field conditions.
According to the equivalent circuit method, knowing the parameters of the park circuit in the operating range
of the machine, adapted to the power quality of field conditions, corresponding calculation are made. In
unbalanced voltage condition, there are some complexities because there are two sets of parameters belonging
to the positive and negative sequence networks differing fundamentally in the rotor circuit.  This paper, with
the application of genetic algorithm (GA), a new approach is proposed to identified the parameters of both
sequences combining the powerful proprieties  of GA with  one initial vector of parameters that allows reduce
the search time without needs special proofs of some complexity that in field conditions are very expensive
or impossible to do.

Biografia do Autor

Julio R Gómez Sarduy

Ingeniero Electricista, Máster en Ingeniería Eléctrica,
Instructor, Centro de Estudios de Energía y Medio
Ambiente  (CEEMA),  Universidad  de  Cienfuegos,
Cienfuegos, Cuba

Daniel Gálvez Lio

Ingeniero Electricista, Doctor en Ciencias Técnicas,
Universidad Central de Las Villas, Marta Abreu, Villa
Clara, Cuba

Marcos A de Armas Teyra

Ingeniero Electricista, Doctor en Ciencias Técnicas,
Asistente,  CEEMA,  Universidad  de  Cienfuegos,
Cienfuegos, Cuba

Percy R Viego Felipe

Ingeniero Electricista, Doctor en Ciencias Técnicas,
Profesor  Titular, CEEMA, Universidad de Cienfuegos,
Cienfuegos, Cuba

Ángel Costa Montiel

Ingeniero Electricista,  Doctor en Ciencias Técnicas,
Profesor Titular, Centro de Investigaciones y Pruebas
Electroenergéticas  (CIPEL),  Instituto  Superior
Politécnico José Antonio Echeverría,Cujae, Ciudad
de La Habana, Cuba

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