Redes Neuronales Binarias para Convertidores en Cascada Modulares Multinivel

Este proyecto de investigación, desarrollado en colaboración entre Alemania y Chile, propone aplicar por primera vez Redes Neuronales Binarias (BNN) en sistemas de electrónica de potencia. El objetivo es mejorar el desempeño y la confiabilidad de los Modular Multilevel Cascade Converters (MMCC), topologías clave en transmisión eléctrica y aplicaciones de alta potencia. Las BNN permiten implementar algoritmos de modulación, observación, detección y diagnóstico de fallas (FDD), así como control tolerante a fallas, con gran eficiencia en hardware de tiempo real como FPGAs. Su ventaja radica en la simplicidad computacional, que reduce el consumo de recursos y facilita la operación en sistemas complejos.

El proyecto busca responder si estas redes pueden realmente optimizar la operación de convertidores como el Dual-Star Chopper Cell (DSCC-MMCC) y el Triple-Star Bridge Cell (TSBC-MMCC). Los resultados esperados apuntan a una mayor robustez, eficiencia y capacidad de respuesta en convertidores modulares, abriendo un nuevo campo de aplicación de la inteligencia artificial en la electrónica de potencia.

Concurso: Dfg Alemania

Duración del proyecto: 36 meses

Investigador principal: Javier Pereda Torres