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Titre: Reducción de contenido armónico en un Inversor Multinivel utilizando el algoritmo de optimización basado en enseñanza aprendizaje
Auteur(s): Gomez Diaz, Kenia Yadira%1104718
Date de publication: 2023-02-09
Editeur: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Description: Los inversores son dispositivos capaces de convertir el voltaje de corriente directa en voltaje de corriente alterna, y pueden ser clásicos o también denominados de dos niveles y los multiniveles. Actualmente los inversores multinivel tienen diversas aplicaciones en la industria y en la implementación de las energías limpias. La técnica del inversor multinivel se basa en sintetizar la tensión de corriente alterna a partir de varios niveles de tensión de corriente directa. A medida que aumenta el número de niveles de tensión en el lado de la corriente directa, la forma de onda de salida añade más niveles, por lo que se va produciendo una onda escalonada que se aproxima a una onda sinusoidal con una distorsión armónica mínima. Este trabajo presenta el análisis y la aplicación del algoritmo de Optimización Basado en Enseñanza-Aprendizaje (TLBO, por sus siglas en inglés), así como una comparación con otros algoritmos como el Algoritmo Genético (GA, por sus siglas en inglés), Evolución Diferencial (DE, por sus siglas en inglés) y Optimización por Enjambre de Partículas (PSO, por sus siglas en inglés), para la obtención de los ángulos de conmutación óptimos para disminuir la distorsión armónica total (THD). El algoritmo TLBO y el algoritmo PSO presentaron resultados muy similares, ambos con un mejor desempeño para optimizar los armónicos en los inversores multinivel en comparación con los algoritmos GA y DE, todo esto mediante el análisis comparativo de los resultados obtenidos en este trabajo. La simulación del inversor multinivel en cascada de 7 niveles se llevó a cabo en el software Pspice y la implementación de los algoritmos para la obtención de los ángulos de conmutación fue mediante el software Matlab.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collection(s) :Tesis de Maestría en Ingeniería Electrónica

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