Los trabajos que serán presentado se centran en convertidores de potencia y sistemas de control predictivo, contribuyendo a la solución de problemas complejos en sistemas eléctricos de potencia y energías renovables. Entre los trabajos aceptados se incluyen un método de control predictivo tolerante a fallos en convertidores matriciales indirectos, mejoras en sistemas fotovoltaicos conectados a la red mediante convertidores multinivel, y soluciones basadas en LoRaWAN para detectar pérdidas técnicas en redes de distribución mediante nodos de temperatura no invasivos. Fault-Tolerant Current and Reactive Power Predictive Control in a Multi-Modular 2-Level Indirect Matrix Converter. Predictive Current Control in a Multi-Modular 3-Level Indirect Matrix Converter with Mutual Error Compensation and Fault Tolerance. Este trabajo explora estrategias de control predictivo para sistemas fotovoltaicos conectados a la red.
Seis investigaciones de docentes, investigadores y estudiantes de postgrado de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA) fueron aceptadas para ser presentadas en el prestigioso IECON 2024, una conferencia internacional organizada por la IEEE Industrial Electronics Society. El evento se celebrará del 3 al 6 de noviembre en Chicago, Illinois, y reunirá a expertos de todo el mundo para discutir los avances más recientes en el campo de la electrónica industrial y el control automatizado.
Los trabajos que serán presentado se centran en convertidores de potencia y sistemas de control predictivo, contribuyendo a la solución de problemas complejos en sistemas eléctricos de potencia y energías renovables. Estos proyectos de investigación se encuentran financiados tanto por FIUNA como por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), y se ejecutan en el marco de los programas de Maestría y Doctorado en Ingeniería Electrónica de la facultad.
Entre los trabajos aceptados se incluyen un método de control predictivo tolerante a fallos en convertidores matriciales indirectos, mejoras en sistemas fotovoltaicos conectados a la red mediante convertidores multinivel, y soluciones basadas en LoRaWAN para detectar pérdidas técnicas en redes de distribución mediante nodos de temperatura no invasivos.
Los seis trabajos aceptados para presentación en IECON 2024 son:
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