Esta investigación presenta un enfoque novedoso para optimizar la topología de Convertidores Modulares Multinivel MMC mediante la combinación de un Algoritmo Genético GA y un sistema de Control por Retroalimentación Dinámica DFC. Los diseños actuales de MMC suelen depender de parámetros fijos y ajustes manuales que conducen a un rendimiento subóptimo. La propuesta adapta dinámicamente la estructura del MMC y sus parámetros de control en función de datos operativos en tiempo real, logrando mejoras de eficiencia del orden del 15 al 20 y una mayor estabilidad de la red.

El método utiliza un Algoritmo Genético para explorar un espacio de diseño muy amplio, generando y evaluando poblaciones de topologías y seleccionando las combinaciones más prometedoras mediante funciones de aptitud que ponderan eficiencia, distorsión armónica total THD y estabilidad de la red. Paralelamente, un Control por Retroalimentación Dinámica actúa en tiempo real ajustando parámetros de control como tiempos de conmutación, modulaciones y ganancias de control para mantener la operación óptima frente a fluctuaciones de la fuente renovable o cambios en la carga.

La sinergia entre GA y DFC aporta una ventaja técnica clara: el GA encuentra una configuración base robusta y el DFC la afina continuamente durante la operación. Esto convierte al MMC en una plataforma altamente adaptable que minimiza pérdidas energéticas y mejora la fiabilidad del suministro eléctrico, con un impacto económico estimado en 500 millones de dólares anuales en el sector de las energías renovables por reducción de pérdidas y mayor integración de generación distribuida.

Modelo matemático y algoritmo explicado de forma clara: la función de aptitud f integra métricas como eficiencia eta, THD y estabilidad S, por ejemplo f = w1*eta - w2*THD + w3*S, donde wi son pesos definidos según objetivos del proyecto. El GA aplica selección probabilística, cruce y mutación sobre cromosomas que representan parámetros estructurales y de control. El DFC implementa bucles de control típicos PID y algoritmos avanzados adaptativos que actualizan salidas con la ley u(t) = Kp*e(t) + Ki*integral e dt + Kd*de/dt y políticas de ajuste para conmutadores y balansado de submódulos.

Plan experimental y análisis de datos: la validación combina simulaciones en MATLAB/Simulink con prototipos hardware que incluyen fuente DC, emulador de red, adquisición de datos y un analizador de potencia. Se realizan pruebas de cargas variables, transitorios de entrada y variaciones de impedancia de la red. El análisis estadístico evalúa medias, desviaciones y regresiones que muestran la relación entre parámetros del GA (por ejemplo tamaño de población) y mejoras de eficiencia. Las pruebas hardware confirman la reproducibilidad y robustez frente a condiciones reales.

Resultados y aplicabilidad práctica: la solución reduce pérdidas energéticas, mejora el factor de potencia y atenúa perturbaciones ante fluctuaciones de generación renovable, permitiendo una mayor penetración de parques solares y eólicos sin comprometer la estabilidad de la red. La arquitectura es escalable para sistemas de potencia mayores y admite la incorporación de dispositivos de potencia de nueva generación, todo ello compatible con estrategias de mantenimiento predictivo y gestión remota.

Verificación y rigor técnico: el modelo de simulación fue contrastado con datos teóricos y estudios previos, y los prototipos se sometieron a pruebas bajo escenarios extremos. El bucle de retroalimentación se probó con variaciones de impedancia y conmutaciones bruscas para garantizar tiempos de estabilización rápidos y respuestas seguras. Además se consideraron aspectos de ciberseguridad en el diseño, ya que los sistemas en tiempo real requieren protección frente a ataques que puedan manipular sensores o comandos de control.

Contribución técnica: a diferencia de trabajos previos que tratan GA o control dinámico por separado, este estudio demuestra su valor sinérgico con una plataforma cerrada GA/DFC que adapta tanto la topología como los parámetros de control. El enfoque facilita la integración continua de mejoras, actualización de módulos y despliegue en microredes y centros de generación distribuida.

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Conclusión: la optimización adaptativa de topologías MMC mediante GA y DFC es una solución prometedora para mejorar la eficiencia y estabilidad del sistema eléctrico en entornos con alta penetración renovable. La investigación no solo aporta un avance técnico significativo, sino que además ofrece una ruta práctica hacia la industrialización mediante software a medida, integración en la nube y servicios de inteligencia que empresas como Q2BSTUDIO pueden implementar para transformar resultados de laboratorio en soluciones comerciales escalables.

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