Resumen

El presente trabajo consta de una investigación en esquemas de control neuronal y el diseño generalizado de sus componentes en lenguaje descriptor de hardware VHDL, con el propósito de construir un modelo para el soporte de control reconfigurable y la optimización de estos esquemas para implementación con tecnología FPGA. El método seleccionado consistió en el modelado del control, a través de la configuración VHDL de las redes neuronales aplicadas, el estudio de los modelos y la propuesta de entrenamientos más eficientes, orientados a hardware. Entre los resultados se cuenta con una propuesta de configuración fractal para el control eficiente de los sistemas y su modelo matemático. La investigación plantea el concepto de redes neuronales fractales, control neuronal reconfigurable y sistemas de entrenamiento para hardware como un aporte para abordar el control de los sistemas de potencia y reconfiguración de la infraestructura energética. El esquema de control propuesto simplifica la implementación de control avanzado, promoviendo un área de investigación en esta línea de diseño sostenible, incorporación de energías renovables, reutilización de recursos y eficiencia energética.

INTRODUCCIÓN

Actualmente, los sistemas de conversión de energías renovables enfocados a redes eléctricas inteligentes, requieren de esquemas de control adaptativos, que demandan capacidad de cómputo y algoritmos particulares, sobre los que se centran recientes investigaciones (1.

Los sistemas eléctricos de potencia y los elementos de conversión de energía presentan una dinámica compleja, cuya optimización viene dada a partir del esquema de control. Un aspecto primordial en el diseño es la posibilidad de adaptación del esquema y los parámetros del controlador, a fin de garantizar su eficiencia. Se plantea un modelo neuronal configurable para soporte de esquemas de control, orientados al menor consumo energético, por lo que se pueden considerar principios de control óptimo 2 y control predictivo 3.

Por otra parte, la plataforma de implementación puede ser determinante, siendo la tecnología FPGA - Field Programmable Gates Array, considerada por su flexibilidad y alta capacidad de cómputo. Un modelo general bajo tecnología de hardware reconfigurable, se perfila como una solución. Esto, ya que se requiere controlar diversos elementos, cuya combinación permita obtener la salida deseada, a partir del aporte ponderado de las entradas, que debe ajustarse a las condiciones ambientales.

Antecedentes

La investigación presentada en (4, define una arquitectura para la configuración de esquemas circuitales, que permiten la RDP - reconfiguración dinámica parcial, con mayor flexibilidad en la configuración topológica de las redes neuronales.

• Materias:Algoritmos (Computadores) Circuitos eléctricos Lógica Redes neuronales (Computadores)
• Subjects:Computer algorithms Electric circuits Logic Neural networks (Computer science)
• Palabras claves:Tecnología de control; Modelos de redes neuronales; Identificación de sistemas; Algoritmos adaptativos; Control óptimo; Redes eléctricas inteligentes
• Keywords:Control technology; Neural network model; System identification; Adaptive algorithms; Optimal control; Smart grid