Modelo de optimización LFSR basado en método de coeficientes adaptativos para sistemas reconfigurables de ERNC

• Cecilia Sandoval-Ruiz ^[1]
  1. [1] Universidad de Carabobo

     Universidad de Carabobo

     Venezuela

     
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 29, Nº. 4, 2021, págs. 743-766
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • LFSR optimization model based on the adaptive coefficients method for ERNC reconfigurable systems
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• Resumen
  • español

    En esta investigación se presenta un modelo de optimización para sistemas de energías renovables, considerando la configuración híbrida de conversión, etapas de almacenamiento y esquema de realimentación, basada en coeficientes adaptativos de la arquitectura LFSR (Linear Feedback Shift Register). El método de correlación entre los módulos de conversión, para tecnología fotovoltaica bifacial y eólica, comprende el modelado neuronal y un análisis de las estructuras componentes, para establecer las ecuaciones descriptivas. Entre los resultados se reporta la caracterización de los módulos para un esquema concatenado, simplificación del nivel de abstracción y correspondencia entre los modelos del sistema híbrido realimentado. Entre los aportes se presenta una descripción matemática generalizada, con operadores de convolución LFC (n, k) y una propuesta de optimización, a partir de eficiencia energética. Se obtiene como conclusión que el modelo reconfigurable con realimentación selectiva, cumple con los criterios de recuperación de energía regenerativa y reutilización de componentes, para la adaptación de las tecnologías a modelos de desarrollo sostenible.

  • English

    In this research an optimization model for renewable energy systems is presented, considering the hybrid configuration of conversion, storage stages and feedback scheme, based on adaptive coefficients of the LFSR (Linear Feedback Shift Register) architecture. The correlation method between the conversion modules, for bifacial and wind photovoltaic technology, comprises the neural model and an analysis of the component structures, to establish the descriptive equations. The results include the characterization of the modules for a concatenated scheme, simplification of the level of abstraction and correspondence between the models of the hybridfeedback system. Among the contributions is a generalized mathematical description, with LFC (n, k) convolution operators and an optimization proposal, based on energy efficiency. The conclusion is that the reconfigurable model with selective feedback meets the criteria for regenerative energy recovery and reusable components, for the adaptation of technologies to sustainable development models.