Sistema automatizado de corrección de factor de potencia usando redes Neuronales

Abstract

El proyecto consistió en diseñar un sistema automatizado basado en redes Neuronales para mejorar el factor de potencia a través de un controlador lógico programable (PLC). Para su desarrollo, se tomaron registros de las variables eléctricas en tres Subestaciones del campamento el Cedral 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, se comprobó mediante SIMULINK y el Lenguaje de Control Estructurado (SCL por su sigla en inglés) de SIEMENS. 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 buen funcionamiento de la red neuronal a través del PLC, logrando una corrección de factor de potencia en las tres fases, activando los condensadores necesarios en tiempo real, los resultados obtenidos se compararon con los del Regulador automático de Factor de Potencia YPR-7 de la marca Yuhchang Electric LTDA instalado en la Subestación.