Revista UIS Ingenierías

Vol. 18 Núm. 3 (2019): Revista UIS Ingenierías
Artículos

Estimación de los parámetros de motores de inducción a partir de las medidas de pérdidas de potencia

PDF HTML
  • Julio Martin Duarte-Carvajalino,
  • Oscar Guerrero-Díaz,
  • Ciro Carvajal-Lavastida
Julio Martin Duarte-Carvajalino
Agrosavia
Oscar Guerrero-Díaz
Universidad Antonio Nariño
Ciro Carvajal-Lavastida
Universidad Antonio Nariño
DOI: https://doi.org/10.18273/revuin.v18n3-2019018

Publicado 2019-05-20

Palabras clave

  • pérdidas de potencia,
  • motor de inducción,
  • optimización,
  • eficiencia

Cómo citar

Duarte-Carvajalino, J. M., Guerrero-Díaz, O., & Carvajal-Lavastida, C. (2019). Estimación de los parámetros de motores de inducción a partir de las medidas de pérdidas de potencia. Revista UIS Ingenierías, 18(3), 175–182. https://doi.org/10.18273/revuin.v18n3-2019018
Aviso de derechos de autor/a

Resumen

La nueva norma de etiquetado en Colombia (RETIQ) requiere que los motores de inducción especifiquen su eficiencia en condiciones nominales. La Comisión Internacional de Electrotecnia (CIE) indica tres formas de calcular la eficiencia de motores de inducción. Una de estas formas considera en detalle cada una de las pérdidas de potencia en el motor. Es claro que, desde el punto de vista del fabricante, sería muy ventajoso conocer en detalle cada una de las pérdidas de potencia, con el fin de mejorar la eficiencia del motor. Adicionalmente, las mediciones hechas para el cálculo de las pérdidas de potencia proveen suficiente información para estimar los parámetros eléctricos de los motores de inducción, usando algoritmos de optimización. En este trabajo se explora la estimación de los parámetros del motor de inducción a partir de las medidas indicadas por la CIE para estimar las pérdidas de potencia en motores de inducción. En particular, los algoritmos de optimización global: búsqueda de armonía y el algoritmo genético híbrido arrojan estimados consistentes de los parámetros de inducción del motor. Una vez hallados los parámetros eléctricos del motor de inducción, se puede modelar su funcionamiento a cualquier condición de carga, incluyendo estados transitorios.

PDF HTML

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Referencias

  1. IEC Rotating electrical machines. Part 2-1: Standard methods for determining losses and efficiency from tests, IEC 60034-2-1, 2007.
  2. R. K. Ursem y P. Vadstrup, “Parameter identification of induction motors using stochastic optimization algorithms,” Applied Soft Computing, vol. 4, no. 1, pp. 49–64, Feb. 2004.
  3. M. S. Aspalli, S. B. Shetagar y S. F. Kodad, “Estimation of induction motor field efficiency for energy audit and management using genetic algorithm,” Proc. IEEE 3rd International Conference on Sensing Technology, Tainan, Taiwan, 2008, pp. 440-445.
  4. H. Babei y H. Zayandehroodi, “Estimation of induction motor efficiency value by nature based optimization algorithm,” Int. J. Rev. Life. Sci., vol. 5, no. 8, pp. 473-481, Nov. 2015.
  5. A. Charette et al., “The use of the genetic algorithm for in-situ efficiency measurement of an induction motor,” Proc. IEEE Power Engineering Society Winter Meeting, Singapur, Singapur, 2000, pp. 392-397.
  6. I. Kostov, V. Spasov y V. Rangelova, “Application of genetic algorithms for determining the parameters of induction motors,” Technical Gazette, vol. 16, no. 2, pp. 49-53, Jun. 2009.
  7. H. R. Mohammadi y A. Akhavan, “Parameter Estimation of Three-Phase Induction Motor Using Hybrid of Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization,” Hindawi Publishing Corporation Journal of Engineering, vol. 2014, pp. 1-6, Dic. 2014.
  8. T. Phumiphak, T. y C. Chat-uthai, “Estimation of induction motor parameters based on field test coupled with genetic algorithm,” Proc. of the IEEE International Conference on Power System Technology, Kunming, China, 2002, vol. 2, pp. 1199-1203.
  9. V. Spasov et al., “An efficient approach for determining induction motors parameters,” Acta Tehnica Corviniensis - Bulletin of Engineering, vol. 7, no. 2, pp. 117-122, Abr.-Jun., 2014.
  10. Y. Tai et al., “Efficiency optimization of induction motors using genetic algorithm and hybrid genetic algorithm,” Proc. of the IEEE International Conference on Electrical Machines and Systems, Beijing, China, 2011, pp. 1-4.
  11. J. R. Marques, I. F., Machado y J. R. Cardoso, “Induction Motor parameter determination using the Harmony Search Algorithm to power, torque and speed Estimation,” 38th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society, Montreal, Canada, 2012, pp. 1835-1840.
  12. D. Bae et al., “Determination of induction motor parameters by using neural network based on FEM results,” IEEE Transactions on Magnetics, vol. 33, no. 2, pp. 1924-1927, Mar. 1997.
  13. R. K. Ursem y P. Vadstrup, “Parameter identification of induction motors using differential evolution,” Congreso Evolutionary Computation (CEC), Canberra, Australia, 2003, vol. 2, pp. 790-796.
  14. V. P. Sakthivel, R. Bhuvaneswari y S. Subramanian, “An accurate and economical approach for induction motor field efficiency estimation using bacterial foraging algorithm,” Journal of the International Measurement Confederation, vol. 44, no. 4, pp. 674–684, May. 2011.
  15. V. P. Sakthivel, R. Bhuvaneswari y S. Subramanian, “Artificial immune system for parameter estimation of induction motor,” Expert Systems with Applications, vol. 37, no. 8, pp. 6109–6115, Ago. 2010.