Resumen: Este artículo presenta una versión revisada y aplicada al contexto industrial de Mejora de la corrección del factor de potencia a través de la optimización adaptativa de la resonancia armónica, denominada Optimización Adaptativa de Resonancia Armónica AHRO. AHRO combina un predictor temporal basado en redes neuronales recurrentes LSTM con un controlador predictivo de modelo MPC para ajustar en tiempo real parámetros de filtros resonantes y topologías conversoras orientadas a la corrección del factor de potencia en motores de inducción. El objetivo es reducir corrientes armónicas, mejorar el factor de potencia y aumentar la eficiencia global frente a soluciones de corrección fija, manteniendo viabilidad comercial e implementabilidad con hardware y software industriales.

Introducción y motivación: La compensación de potencia reactiva es esencial para el funcionamiento eficiente de instalaciones eléctricas industriales. Las técnicas tradicionales como filtros pasivos de sintonía fija o circuitos de corrección activos clásicos no responden bien a variaciones rápidas del contenido armónico de cargas no lineales, especialmente en motores de inducción ampliamente presentes en la industria. AHRO nace para cubrir esa carencia, adaptando dinámicamente parámetros de filtro resonante y estrategias de conmutación para mitigar armónicos en escenarios de carga variable, proporcionando corrección del factor de potencia y reducción de THD.

Metodología propuesta: El sistema AHRO se compone de tres módulos principales: estimación del perfil armónico, control adaptativo del filtro y circuito de corrección del factor de potencia. Para la estimación se emplea una red LSTM que recibe secuencias de tensión, corriente y ángulo de fase para predecir magnitud y fase de los armónicos relevantes en horizontes cortos. La predicción alimenta un algoritmo MPC que optimiza parámetros físicos del filtro resonante y la estrategia de conmutación del convertidor resonante (por ejemplo un conversor LLC) en un horizonte de predicción corto, minimizando la energía de los armónicos inyectados a la red y respetando las restricciones de circuito y de elementos.

Detalles técnicos: La red LSTM captura dependencias temporales en señales eléctricas, lo que permite anticipar la aparición de armónicos asociados a transientes de carga en motores. MPC utiliza esa predicción para resolver un problema de optimización discreto-continuo que minimiza la suma de las potencias armónicas previstas en el periodo de predicción, sujeto a modelos eléctricos y límites de inductancia y capacitancia. Los pesos del objetivo pueden ajustarse mediante optimización bayesiana para priorizar calidad de red, eficiencia o reducción de pérdidas según criterios comerciales.

Diseño experimental y adquisición de datos: La validación se realiza en dos fases. En simulación se emplean herramientas de simulación de potencia como MATLAB Simulink o PLECS con modelos de motores de inducción y guías IEEE 519 para niveles de distorsión. En banco de pruebas se monta un prototipo AHRO acoplado a un motor de inducción de baja potencia con adquisición de datos a alta frecuencia para tensión, corriente y espectro armónico. Los conjuntos de datos incluyen perfiles de carga desde sin carga hasta carga plena con variaciones abruptas para probar la rapidez de respuesta del sistema.

Métricas de rendimiento y resultados esperados: Las métricas principales incluyen mejora del factor de potencia hasta valores próximos a 0.99, reducción de THD por debajo de 3 por ciento en corriente de red, eficiencia global del sistema superior a 95 por ciento y error de predicción armónica con RMSE inferior a 2 por ciento. También se evalúa la complejidad computacional y la robustez frente a desequilibrios de tensión de red del orden de diez por ciento. Resultados de simulación y prototipos muestran reducción significativa de armónicos y mejora sostenida del factor de potencia frente a filtros sintonizados fijos.

Implementación práctica y escalabilidad: Para llevar AHRO a producción se recomienda una arquitectura híbrida edge-cloud donde la inferencia LSTM y el lazo MPC crítico se ejecuten en controladores embedded optimizados para baja latencia, mientras que procesos de entrenamiento, ajuste de hiperparámetros y optimización bayesiana se realizan en la nube. En este campo Q2BSTUDIO ofrece servicios completos desde desarrollo de firmware y software a medida hasta despliegues cloud. Para proyectos que requieran desarrollo de aplicaciones y software a medida puede consultarse la página dedicada a desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma con soluciones adaptadas a cada cliente aplicaciones a medida. Para integrar capacidades de inteligencia artificial en la operación y mantenimiento se dispone de ofertas específicas en inteligencia artificial aplicada a la industria, incluyendo agentes IA y sistemas predictivos ia para empresas.

Beneficios para la industria y casos de uso: La implantación de AHRO en instalaciones con numerosos motores de inducción, por ejemplo en industrias de bombeo, ventilación o líneas de producción, puede traducirse en ahorro energético, reducción de penalizaciones por baja calidad de potencia y alargamiento de vida útil de equipos. Además, la integración con servicios de inteligencia de negocio y visualización como Power BI facilita la monitorización y la toma de decisiones operativas basadas en datos en tiempo real. Q2BSTUDIO puede acompañar el proyecto con consultoría en inteligencia de negocio y despliegue de cuadros de mando para maximizar retorno de inversión.

Limitaciones y trabajo futuro: Las principales limitaciones residen en la necesidad de conjuntos de datos representativos para entrenar la LSTM y en la gestión del coste computacional en aplicaciones de muy alta frecuencia de muestreo. Futuras líneas incluyen optimización de modelos ligeros para embedded, combinación con técnicas de detección de anomalías para diagnóstico temprano y extensión del método a microgrids con generadores distribuidos. La ciberseguridad del sistema de control es otro aspecto crítico y susceptible de ser abordado mediante pruebas de pentesting y hardening, servicios que también proporciona Q2BSTUDIO en su oferta de ciberseguridad y pentesting.

Conclusión: AHRO representa una solución técnica y comercialmente viable para mejorar la corrección del factor de potencia en entornos con cargas no lineales y variaciones rápidas del espectro armónico. La combinación de LSTM y MPC aporta predicción y capacidad de anticipación que superan las limitaciones de filtros fijos, con beneficios claros en eficiencia, calidad de energía y reducción de pérdidas. Para proyectos llave en mano que incluyan desarrollo de software a medida, integración en la nube, despliegues de inteligencia artificial, agentes IA y cuadros de mando de inteligencia de negocio, Q2BSTUDIO ofrece experiencia técnica y servicios integrales, desde diseño hasta operación y ciberseguridad.

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