Florez Cediel , Oscar DavidCubillos Cruz , Sara VanessaNovoa Pinzón, Johan Alexander2025-05-162025-05-162025-05-08http://hdl.handle.net/11349/95524En este trabajo se aborda el diseño e implementación de algoritmos basados en inteligencia artificial para el control de la excitatriz de una máquina síncrona, utilizando los modelos de excitación de corriente continua DC1A y DC2A del estándar IEEE 421.5 de los años 2005 y 2016. Se plantean dos modelos basados en control difuso y otros dos modelos basados en machine learning, con el fin de comparar su desempeño e identificar cuál ofrece mejores prestaciones en relación con tres pruebas de evaluación: el cambio dinámico de cargas, el cambio del voltaje de referencia y el voltaje pico de fase al operar con voltaje nominal. A nivel general, se observó un mejor rendimiento en los modelos basados en control difuso en comparación con los modelos basados en machine learning.This work addresses the design and implementation of artificial intelligence-based algorithms for controlling the exciter of a synchronous machine, using the direct current excitation models DC1A and DC2A from the IEEE 421.5 standard of 2005 and 2016. Two models based on fuzzy control and two models based on machine learning are proposed, with the aim of comparing their performance and identifying which one offers the best results in relation to three evaluation tests: dynamic load changes, reference voltage variation, and peak phase voltage under nominal voltage operation. Overall, the fuzzy control-based models showed better performance compared to the machine learning-based models.pdfMáquina síncronaInteligencia artificalControl excitatrizAlgorithmbachelorThesisIngeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicasEnergía eléctricaDistribución de energía eléctrica -- Corriente continuaEnergía eléctrica -- Inteligencia artificialOpenAccessSynchronous machineArtificial intelligenceExciter controlAlgorithmAbierto (Texto Completo)