Estimador neuronal del ángulo del rotor de generadores sincrónicos a partir de mediciones de tensión y corriente en terminales

摘要

En este art?culo se desarrolla un modelo tipo caja negra para la estimaci?n del ?ngulo del rotor de un generador sincr?nico, utilizando mediciones de tensi?n y corriente en los terminales. El modelo est? basado en redes neuronales del tipo perceptr?n multicapa (MLP). A partir de simulaciones en el dominio del tiempo de un sistema de potencia b?sico consistente en un generador conectado a un barraje infinito, se obtienen los registros de tensi?n y corriente, los cuales se utilizan como base de datos para entrenar y validar la red neuronal propuesta para la estimaci?n del ?ngulo del rotor. Se encuentra que el modelo basado en redes neuronales se adapta muy bien al modelo cl?sico del generador, mostrando un error cuadr?tico medio inferior a 1x10-10. Los resultados obtenidos demuestran la validez del m?todo de estimaci?n y promueven su uso potencial para estudios de estabilidad del generador sincr?nico.