Redes Neuronales como Modelo Computacional de Control de la Tensión de Excitación de un Generador Síncrono para su implementación en Sistemas Aislados en la Región de Arequipa.
TP IB-22-2020 

1. Datos generales
Nombre del proyecto Redes Neuronales como Modelo Computacional de Control de la Tensión de Excitación de un Generador Síncrono para su implementación en Sistemas Aislados en la Región de Arequipa.
Resumen ejecutivo Debido al crecimiento poblacional y a la necesidad de contar con energía eléctrica en cada punto urbano en el Perú, es que aparecen los sistemas aislados desde hace varias décadas atrás, esto es debido a que las principales distribuidoras no se abastecían a nivel operacional ni contaban con la infraestructura eléctrica para llegar a estos crecientes centros urbanos. A partir de la problemática planteada anteriormente, se empezaron a dimensionar e implementar sistemas de generación tanto convencionales como no convencionales en estos puntos urbanos a los cuales no llega el servicio de las grandes distribuidoras, es entonces que para la construcción de un sistema aislado de generación convencional la máquina generadora AC más usada debido al fácil control de sus parámetros eléctricos es la maquina síncrona. Solo entre los años 2013-2014 el OSINERGMIN informó que en el Perú se tenían 288 sistemas aislados de generación no convencional (pequeñas centrales hidráulicas y térmicas) según el anexo de la resolución Nº265-2012-OS/CD(Centrales Eléctricas a cargo de Municipios y Entes Locales), considerando este detalle informativo, procederemos a centrarnos en la ingeniería de control que de manera convencional se maneja en estos últimos años con respecto al control de los parámetros eléctricos del generador síncrono. Teniendo en cuenta la confianza entregada a estas pequeñas centrales por sus usuarios, ya que ellos le confían a ese microsistema de generación la seguridad de sus equipos y la continuidad de su suministro eléctrico, es que se realizará el siguiente proyecto de investigación buscando encontrar un modelo adecuado de control sobre una de las principales variables eléctricas de esta máquina como lo es la tensión de excitación, siguiendo una metodología actual de control mediante una metodología de aprendizaje como lo son las Redes Neuronales.
Objetivo del proyecto Evaluar la Implementación de una Nueva Metodologia de Control de la Tensión de Excitación en las máquinas de generación síncronas usadas en sistemas Aislados
Código del proyecto TP IB-22-2020 
Fecha de inicio 2022-03-01 
Duración 20 
Nombre del esquema financiero Tesis para optar el Título Profesional - UNSA 
Monitor Cerrado Cerrado Cerrado 

Financiamiento
Entidades participantes Monto (S/) Total (S/) Porcentaje
Monetario No monetario Monetario No monetario
Universidad Nacional de San Agustin (UNSA) 16000.00 0.00 16000.00 100.00% 0.00%
Anthony Brayan Valenzuela Nina 0.00 0.00 0.00 0.00% 0.00%


2. Datos adicionales
Palabras clave Redes Neuronales, Tensión de Excitación, Generador Eléctrico Síncrono, Sistemas Aislados 
Justificación del proyecto El costo en la fabricación de los equipos de medición, que me permitan obtener datos en tiempo real y almacenarlos, para reconstruir la forma de onda correspondiente. Coste de Mantenimiento del Grupo Motor-Generador de la UNSA-LABORATORIO ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ELÉCTRICA.-ALINEAMIENTO DEL EJE / MANTENIMIENTO DE LOS BOBINADOS. Implementación PID del sistema a Controlar con MICROCONTROLADORES. Implementación Plataforma de Visualización en LABVIEW. 
Hipótesis del proyecto Se debe tener en cuenta que el sistema de excitación debe contribuir al efectivo control de la tensión en bornes del generador y a mejorar la estabilidad transitoria del sistema aislado (respondiendo rápidamente ante perturbaciones) además de modular la estabilidad de pequeña señal (modulando el campo del generador). Para cumplir con estos requisitos satisfactoriamente el sistema de excitación debe satisfacer los siguientes requerimientos: •Satisfacer el criterio de respuesta (Velocidad de Respuesta). •Proveer límites de protección para prevenir daños propios, de la máquina y de otros equipamientos. •Satisfacer requerimientos de una operación flexible. Por lo tanto vamos a plantear una hipótesis, basándonos en el amplio campo que actualmente abarca el uso de Métodos de Aprendizaje Computacional como es el caso de las Redes Neuronales, y así buscamos optimizar la funcionalidad con relación a los tiempos de respuesta que deseamos obtener cuando implementemos este método de Aprendizaje en el Control de la Tensión de Excitación de un Generador Síncrono, el cual actualmente es usado en Sistemas Aislados de la Región de Arequipa. Existen muchos informes que hablan acerca de este método de control en sistemas de control de la tensión de excitación, es por ello que, con esta investigación aparte de buscar modelar, diseñar e implementar el modelo de control. Se tendrá de fondo describir el proceso de construcción del controlador basado en redes neuronales, además de la implementación del Visualizador de Señal y su descripción a detalle en todas sus áreas para que se puedan realizar estudios más complejos sobre este tipo de máquinas de generación. 
Resultados esperados del proyecto * Implementación Física del Circuito de Control de la Investigación en Sistemas Aislados de la Región de Arequipa (Prueba en Laboratorio de la UNSA). * Generar la base para la apertura de diversos estudios de investigación en mi escuela profesional de ingeniería eléctrica sobre el control de los diversos sistemas de generación mediante métodos no convencionales. * Un (1) Artículo Cientifico publicado en revista indizada en la base Scopus o Web of Science con filiación a la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa: * Un (1) profesional titulado como Ing. Eléctrico, con la opción: tesis formato artículo 
Impactos esperados Los impactos esperados a nivel Académico: - Nos permitirá la viabilidad para el estudio de otros fenómenos eléctricos en el LABORATORIO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA DE LA UNSA. (Nos permitirá predisponer en un futuro el desarrollo de mas estudios de investigación en Máquinas Eléctricas). - Permitirá la facilidad para el desarrollo de temas de titulación en Maestrías y Doctorados. Los impactos esperados a nivel Tecnológico: - Nos permitirá la implementación de nuevas metodologías de control en el mercado. - Creará las bases para la implementación de esta metodología de control sobre las grandes generadoras existentes en nuestro país. 

3. Equipo técnico
Equipo técnico Ricardo Manuel Arias Velasquez; Anthony Brayan Valenzuela Nina; Juan Carlos Copa Pineda