3 resultados para Reactive compensation


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This paper deals with the convergence of a remote iterative learning control system subject to data dropouts. The system is composed by a set of discrete-time multiple input-multiple output linear models, each one with its corresponding actuator device and its sensor. Each actuator applies the input signals vector to its corresponding model at the sampling instants and the sensor measures the output signals vector. The iterative learning law is processed in a controller located far away of the models so the control signals vector has to be transmitted from the controller to the actuators through transmission channels. Such a law uses the measurements of each model to generate the input vector to be applied to its subsequent model so the measurements of the models have to be transmitted from the sensors to the controller. All transmissions are subject to failures which are described as a binary sequence taking value 1 or 0. A compensation dropout technique is used to replace the lost data in the transmission processes. The convergence to zero of the errors between the output signals vector and a reference one is achieved as the number of models tends to infinity.

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[ES]En las últimas décadas, la optimización de las instalaciones eléctricas se ha convertido en una de las prioridades más importantes de las empresas. En este sentido, la corrección del factor de potencia supone un importante tema a analizar y resolver. Hoy en día, se dispone de muchos métodos de compensación, pero en la mayoría de los casos, la implementación de baterías de condensadores resulta la mejor opción. Por otra parte, dependiendo de la distribución elegida en la instalación de los condensadores, se consiguen ciertas ventajas y desventajas en cuanto a componentes reactivas en el sistema eléctrico y costes finales de la compensación se refiere. Además del desarrollo teórico, se dispondrá de simulaciones realizadas en herramientas de cálculo que ayudarán a la comprobación de estas ideas.