Redes Neuronales Binarias para Convertidores Multinivel Modulares

Este estudio explora el uso de redes neuronales binarias (Binary Neural Networks, BNNs) para el control de convertidores multinivel modulares (Modular Multilevel Converters, MMCs), componentes clave en sistemas de potencia avanzados como redes HVDC y energías renovables. Las BNNs, al usar pesos y activaciones binarios, ofrecen una implementación computacionalmente eficiente, ideal para sistemas embebidos con recursos limitados. Aplicadas al control de MMCs, permiten tomar decisiones rápidas y precisas sobre la conmutación de submódulos, mejorando la estabilidad del voltaje y reduciendo distorsiones armónicas. Además, al ser ligeras, pueden integrarse directamente en hardware, facilitando el control en tiempo real.

El estudio demuestra que las BNNs pueden alcanzar desempeños comparables a redes tradicionales con una fracción del costo computacional. Esta integración impulsa soluciones de control más rápidas, robustas y eficientes, apoyando la modernización de infraestructuras eléctricas. Así, se avanza hacia convertidores más inteligentes y sostenibles para una red eléctrica del futuro.

Concurso: Proyecto De Investigación Conjunta Chile - Alemania

Duración del proyecto: 36 meses

Investigador principal: Félix Eduardo Rojas Lobos