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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8762| Título: | ESTUDIO DEL MÉTODO TAGUCHI EN METAHEURÍSTICA PARA LA REDUCCIÓN DE LA THD EN INVERSORES MULTINIVEL |
| Autor: | Sámano González, José Cristian |
| metadata.dc.subject.other: | Inversores, metaheurística, Taguchi, THD |
| Data: | 2024-09-06 |
| Editora: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico Superior de Irapuato |
| Descrição: | Los inversores convierten el voltaje de corriente continua (DC) en alterna (AC). Pueden ser de dos niveles o multinivel. Los inversores multinivel (MLI) generan la tensión alterna a partir de múltiples niveles de voltaje continua, creando una onda escalonada cuyas características dependen de varios factores, como los ángulos de conmutación. En la actualidad, para el cálculo de estos ángulos en inversores multinivel se emplean métodos metaheurísticos que permiten reducir la distorsión armónica total (THD). Estos métodos ofrecen resultados rápidos y eficientes, demostrando ser particularmente eficaces en la reducción del THD, lo que ha llevado a su implementación en diversos trabajos de investigación. Este trabajo se enfoca en el análisis comparativo de los algoritmos genéticos (GA) y la evolución diferencial (DE) para optimizar los ángulos de conmutación y reducir la THD. Ambos algoritmos se ajustan utilizando el método Taguchi para identificar los mejores parámetros, logrando así una optimización precisa y efectiva para obtener ángulos de conmutación que reduzcan al mínimo la THD. Los ángulos de conmutación se implementaron en un inversor multinivel disponible en el laboratorio, mientras que los algoritmos se programaron en MATLAB. Finalmente, el método Taguchi permitió identificar las configuraciones óptimas para los algoritmos GA y DE, minimizando la THD. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece nas colecções: | TESIS DE MAESTRIA EN ELECTRONICA |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 05_Tesis_JCSG.pdf | TESIS | 3.84 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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