1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
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  6. TESIS DE MAESTRIA EN ELECTRONICA

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dc.contributor.advisorAlfaro Rodríguez, José Juan%701162-
dc.contributor.authorBanda Estrada, Andrea-
dc.creatorBanda Estrada, Andrea%1234911-
dc.date.accessioned2025-04-10T22:13:00Z-
dc.date.available2025-04-10T22:13:00Z-
dc.date.issued2025-02-20-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9722-
dc.descriptionLos inversores multinivel cumplen una función esencial en el procesamiento de energía para aplicaciones de rango media y alta potencia, especialmente en sistemas de energía renovable como la energía solar fotovoltaica (SFV). Su capacidad para generar formas de onda de voltaje en niveles discretos les permite operar con componentes de bajo voltaje, mejorando el rendimiento energético y reduciendo las pérdidas. Dentro de las topologías disponibles, el inversor puente H en cascada (Cascade H-Bridge, CHB) destaca por su fiabilidad, modularidad y capacidad para alcanzar altos niveles de voltaje y potencia. Sin embargo, debido a su complejidad, los inversores en puente H son susceptibles a fallas, siendo las fallas de circuito abierto (FCA) de particular relevancia, representando el 18% de las fallas más comunes en dispositivos semiconductores de potencia (DSEP). Estas fallas pueden reducir la eficiencia operativa y, si no se detectan adecuadamente, pueden comprometer el rendimiento global del sistema. Identificar fallas en una etapa inicial resulta fundamental para garantizar la confiabilidad y seguridad de estos inversores en aplicaciones críticas. En particular, la implementación de enfoques tecnológicos basados en inteligencia artificial (IA), y más específicamente mediante redes neuronales artificiales (RNA), ha mostrado ser una herramienta prometedora para el diagnóstico de fallas. Las RNA entrenadas con parámetros del inversor, como voltaje y corriente de salida, permiten identificar y clasificar anomalías con alta precisión. En esta tesis, se propone un enfoque para identificar fallas de circuito abierto en un inversor 5L-CHB. La metodología considera la implementación de un sistema que permite emular las fallas de circuito abierto, colocándolo entre el generador del método de control y el inversor. A partir de los datos obtenidos del inversor físico, se diseñó, entrenó y validó una RNA autocodificadora (autoencoder). Las pruebas experimentales, que consistieron en introducir datos previamente registrados en la RNA, confirmaron la efectividad del sistema para detectar las fallas con alta precisión.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherInversor, puente H, redes neuronales, confiabilidades_MX
dc.titleMONITOREO Y DETECCIÓN DE FALLAS EN UN INVERSOR DE CINCO NIVELES PUENTE H MEDIANTE LA MEDICIÓN DE VOLTAJE Y CORRIENTE DE SALIDAes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorMuñoz Moreno, Gilberto%278683-
dc.folio035450es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico Superior de Irapuatoes_MX
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