Bioinspired algorithms for optimizing the harmonics contents of a PWM power inverter
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Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)
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This paper deals with the evaluation of different bio-inspired algorithms techniques for reduction of harmonic distortion (THD) in pulse width modulation (PWM) of power inverters. A comprehensive study is performed, that identifies and develops biologically inspired optimization algorithms based mainly on tabu search, genetic algorithms (GA), particle swarm optimization (PSO), and ant colony optimization (ACO). These bio-inspired optimization methods were used to find the best operational parameters of a PWM applied to a power inverter. The best results were achieved when the pulse position is near to the middle position (Pp=0.5) or symmetry of the pulse. For the four methods analyzed he best result was obtained using ACO method based on the lowest THD content and less 5th and 7th harmonics magnitude with fewer pulses (Np=38), almost 5 times lower than the result of PSO (Np=179). It was achieved to reduce losses considerably with a reduction in the switching frequency of the power devices (4560 Hz). The algorithms developed can be easily adapted to any minimization problem, only making changes in the number of variables and selection (or elimination) criteria to obtain better results in complex problems.
Este trabajo se centra en la evaluación de diferentes técnicas de algoritmos bio-inspirados, que permitan reducir la distorsión armónica (THD) de la modulación de ancho de pulso (PWM) en inversores de potencia. Se realizó un amplio estudio que identifica y desarrolla algoritmos de optimización de inspiración biológica basados principalmente en la búsqueda tabú, algoritmos genéticos, optimización por enjambre de partículas y colonia de hormigas. Los métodos de optimización bio-inspirados son usados principalmente para encontrar los mejores parámetros operacionales de un PWM aplicado a inversores de potencia. Los mejores resultados fueron obtenidos cuando la posición de pulso (Pp) se localiza cerca a la posición central (Pp=0.5) o a la simetría del pulso. Dentro de los cuatro métodos estudiados el mejor resultado se encontró usando la técnica de optimización por colonia de hormigas, debido al valor de THD más bajo encontrado e igualmente con el 5 y 7 armónico con menos impulsos (Np= 38), casi 5 veces menor que el resultado usando la técnica optimización por enjambre de partículas, logrando reducir considerablemente las pérdidas bajando la frecuencia de conmutación (4560 Hz) de los dispositivos de potencia. Los algoritmos desarrollados pueden fácilmente adaptarse a cualquier problema de optimización, solo haciendo cambios en el número de variables y en la selección (o eliminación) de los criterios y así de esta manera obtener mejores resultados en problemas complejos.
Este trabajo se centra en la evaluación de diferentes técnicas de algoritmos bio-inspirados, que permitan reducir la distorsión armónica (THD) de la modulación de ancho de pulso (PWM) en inversores de potencia. Se realizó un amplio estudio que identifica y desarrolla algoritmos de optimización de inspiración biológica basados principalmente en la búsqueda tabú, algoritmos genéticos, optimización por enjambre de partículas y colonia de hormigas. Los métodos de optimización bio-inspirados son usados principalmente para encontrar los mejores parámetros operacionales de un PWM aplicado a inversores de potencia. Los mejores resultados fueron obtenidos cuando la posición de pulso (Pp) se localiza cerca a la posición central (Pp=0.5) o a la simetría del pulso. Dentro de los cuatro métodos estudiados el mejor resultado se encontró usando la técnica de optimización por colonia de hormigas, debido al valor de THD más bajo encontrado e igualmente con el 5 y 7 armónico con menos impulsos (Np= 38), casi 5 veces menor que el resultado usando la técnica optimización por enjambre de partículas, logrando reducir considerablemente las pérdidas bajando la frecuencia de conmutación (4560 Hz) de los dispositivos de potencia. Los algoritmos desarrollados pueden fácilmente adaptarse a cualquier problema de optimización, solo haciendo cambios en el número de variables y en la selección (o eliminación) de los criterios y así de esta manera obtener mejores resultados en problemas complejos.