Enfoques híbridos de redes neuronales profundas para el análisis de calidad de energía en hornos eléctricos de arco
Autores: Panoiu, Manuela; Panoiu, Caius
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Enfoques híbridos de redes neuronales profundas para el análisis de calidad de energía en hornos eléctricos de arco
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Calidad de energía
Horno de Arco Eléctrico (EAF)
Inestabilidad en la red
Distorsiones armónicas
Red Neuronal Profunda
Distorsión Armónica Total
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
En esta investigación, investigamos la calidad de la energía de la red donde opera un Horno de Arco Eléctrico (EAF) con una carga muy alta. Un Horno de Arco Eléctrico (EAF) es una carga altamente no lineal que utiliza corrientes muy altas y variables, causando importantes problemas de calidad de energía como caídas de voltaje, parpadeos y distorsiones armónicas. Estas perturbaciones producen inestabilidad en la red eléctrica, afectan la operación de otros equipos y requieren medidas de mitigación fuertes para reducir su impacto.
Descripción
En esta investigación, investigamos la calidad de la energía de la red donde opera un Horno de Arco Eléctrico (EAF) con una carga muy alta. Un Horno de Arco Eléctrico (EAF) es una carga altamente no lineal que utiliza corrientes muy altas y variables, causando importantes problemas de calidad de energía como caídas de voltaje, parpadeos y distorsiones armónicas. Estas perturbaciones producen inestabilidad en la red eléctrica, afectan la operación de otros equipos y requieren medidas de mitigación fuertes para reducir su impacto.