Resumen

Los enfoques basados en modelado matemático convencional son incompetentes para resolver los problemas de calidad de energía eléctrica, ya que la red del sistema de energía representa un sistema altamente no lineal, no estacionario y complejo que implica un gran número de restricciones de desigualdad. Para superar las diversas dificultades encontradas en el sistema de energía, como la corriente armónica, la corriente de fuente desequilibrada, la carga de potencia reactiva, el filtro de potencia activa (APF) surgió como una solución potencial. Este artículo propone la implementación de los algoritmos de optimización de enjambre de partículas (PSO, por sus siglas en inglés) y de forrajeo bacteriano (BFO, por sus siglas en inglés) que están destinados a la compensación armónica óptima al minimizar las pérdidas no deseadas que ocurren dentro del propio APF. La eficiencia y efectividad de la implementación de los dos enfoques se comparan para dos condiciones diferentes de sumin

• Materias:Máquina de vectores Marco neuronal híbrido Base de datos Inteligencia neuronal Sintonización de controladores
• Subjects:Vector machine Hybrid neural framework Database Neural intelligence Controller tuning
• Palabras claves:Modelado matemático; Calidad de la energía eléctrica; Red del sistema de energía; Compensación armónica; Optimización de enjambre de partículas; Optimización de forraje bacteriano
• Keywords:Mathematical modeling; Electrical power quality; Power system network; Harmonic compensation; Particle swarm optimization; Bacterial foraging optimization