Skip to main navigation Skip to search Skip to main content

Estimación de Eficiencia de Máquinas de Inducción en Ambientes Industriales

Project Details

Description

Este proyecto aborda la dificultad de determinar las características operativas y la eficiencia de máquinas eléctricas rotativas en entornos industriales donde los ensayos controlados de laboratorio no son factibles. El objetivo principal es establecer una metodología no invasiva para estimar la eficiencia de motores de inducción trifásicos utilizando mediciones instantáneas de tensión y corriente obtenidas durante la operación normal o el arranque. La solución propuesta se centra en desarrollar un modelo que incorpore y cuantifique los efectos perjudiciales del desequilibrio de tensiones y la distorsión armónica, factores comunes en la red industrial que afectan la precisión de las mediciones estándar. La metodología empleada es deductiva, comparando y validando modelos vectoriales más rápidos contra modelos detallados basados en elementos finitos (FEM). Las etapas incluyen la revisión bibliográfica, la caracterización detallada de los efectos del desequilibrio y la distorsión armónica mediante modelado FEM, y el desarrollo final de una metodología sistemática para la estimación de eficiencia. El resultado esperado es una herramienta precisa para auditorías energéticas y gestión de mantenimiento, validada experimentalmente. Objetivo: Desarrollar un método no invasivo para la determinación precisa de la eficiencia de motores de inducción trifásicos, considerando explícitamente los efectos adversos del desequilibrio de tensiones y la distorsión armónica presentes en los sistemas eléctricos industriales. Líneas de investigación: Optimización e innovación de energías y energías renovables
StatusFinished
Effective start/end date21/09/1721/09/18

Areas de Conocimiento del CACES

  • 317A Electricidad y energía

UNESCO Categories

  • Electricidad y energía

Fingerprint

Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.