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
Journal Title: Ingeniería Energética - Year 2006, Vol 27, Issue 2
Abstract
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.
Authors and Affiliations
Julio R Gómez Sarduy, Daniel Gálvez Lio, Marcos A de Armas Teyra, Percy R Viego Felipe, Ángel Costa Montiel
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