[en] Artificial neural networks (ANN) are computational algorithms that reproduce biological neural learning processes. They constitute a valuable tool with countless applications, recently promoted by the development of Deep Learning (DL). In the field of electrical systems and, in particular, in the control of active power filters (APF), they have been frequently used. However, it was found that some types of ANN had not been successfully applied. Hence the motivations to take on the challenge of studying their contribution to the APF control. The relevance of harmonic distortion problems in the electricity supply justifies the incessant search for innovations. The shunt APF is the most versatile device for correcting distortion and other problems such as reactive power consumption and three-phase current imbalance. Most of this thesis focuses on its control, mainly by means of networks with previous training, which do not require the continuous application of an adaptive algorithm and operate very quickly. Additionally, during the start of this work a collaboration began with researchers from the university of Huelva involved in new generation detector projects for nuclear experimentation in particle accelerators. One of the proposals was to apply the ANN to the identification of nuclear particles in silicon detectors, by means of pulse shape analysis (PSA). The current pulses generated by impinging isotopes are short time non-periodic signals and require efficient and fast identification techniques. Thus, it was decided to address the double aspect of application to periodic electrical signals and non-periodic signals from detectors. In this regard, the content of this thesis outcomes from research in the two indicated areas. Thus, a three-phase APF control method has been developed, in which multilayer perceptron (MLP) networks extract the fundamental component of currents and voltages with harmonic distortion. Using the Fourier coefficients, A1 and B1, from those variables, the filter reference currents are generated, through calculations designed for this purpose. The results encompass harmonic distortion mitigation, reactive compensation and current balancing. The efficiency observed in practical cases, both in simulation models and in experiments with real loads, derives from the robustness of the trained MLP. A novel methodology has allowed to build a set of patterns generated with random combinations of harmonics up to order 35, which include frequency deviations like those of the electrical network, according to IEC 61000-4-30 standard. The practical results show balanced source currents with very low distortion, unity power factor and good dynamic behavior, which demonstrates the validity of the method. Another innovation has been the enhancement of the control to become more autonomous, based on the new recurrent networks within the DL framework: long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU). The LSTM performs an efficient estimation of the coefficients. The special contribution has been to address the estimation of the electrical frequency using a GRU trained for this purpose, to dispense with the need for specific synchronization techniques. Once again, the results of simulations and experiments, with very diverse practical cases, have confirmed the viability of the control. On the other hand, it is worth mentioning that this thesis has included a work in which a study is carried out on the compensation fundamentals of unbalanced and non-linear three-phase loads that can be extended to polyphase systems. Regarding PSA, digitized pulses of isotopes between 12C and 84Kr have been used with energies in the range 96- 688 MeV. A main contribution has been the identification method, based on the MLP network, which obtains the numbers of neutrons and protons (N, Z). These parameters provide explicit nucleus information, unlike in previous works. Applied to groups of isotopes, it has been proven that all those included in the training are detected accurately, and the pulses from unknown isotopes generate outputs that are close to the real N and Z values, which represents an interesting advance. Furthermore, in the discrimination between pairs of very similar isotopes, the same data as in previous publications have been used and better results have been obtained.

[es] Las redes neuronales artificiales (ANN) son algoritmos computacionales que reproducen los procesos neuronales biológicos de aprendizaje. Constituyen una valiosa herramienta con innumerables aplicaciones, impulsadas recientemente por el desarrollo del Deep Learning (DL). En el ámbito de los sistemas eléctricos y, en particular, en el control de filtros activos de potencia (APF), esta técnica se viene empleando con cierta frecuencia. No obstante, se pudo constatar que algunos tipos de ANN no habían sido explotados convenientemente. De ahí las motivaciones para asumir el desafío de estudiar en profundidad su aportación al control del APF. La relevancia de los problemas de distorsión armónica en el suministro eléctrico justifica la incesante búsqueda de innovaciones. El APF paralelo es el dispositivo más versátil para la corrección de la distorsión y otros problemas, como el consumo de potencia reactiva y el desequilibrio de corrientes trifásicas. La mayor parte de esta tesis se enfoca en su control, principalmente mediante redes con entrenamiento previo, que no requieren la aplicación continua de un algoritmo adaptativo y operan con gran rapidez. Asimismo, durante el inicio de este trabajo se comenzó una colaboración con investigadores de la universidad de Huelva involucrados en proyectos de detectores de nueva generación para experimentación nuclear en aceleradores de partículas. Una de las propuestas fue aplicar las ANN a la identificación de partículas nucleares en detectores de silicio, mediante "pulse shape analysis" (PSA). Los pulsos de corriente generados por el impacto de isótopos son señales no periódicas de corta duración y requieren técnicas de identificación eficaces y rápidas. Así, se decidió abordar la doble vertiente de aplicación a señales periódicas eléctricas y las no periódicas del PSA. A este respecto, el contenido de esta tesis resulta de las investigaciones en los dos ámbitos indicados. Así, se ha desarrollado un método de control de APF trifásico, en el que redes "multilayer perceptron" (MLP) extraen la componente fundamental de intensidades y tensiones con distorsión armónica. Con los coeficientes de Fourier, A1 y B1, de dichas variables se generan las corrientes de referencia del filtro, mediante cálculos diseñados para este propósito. Los resultados obtenidos engloban la mitigación de la distorsión armónica, la compensación de reactiva y el equilibrio de las corrientes. La eficacia observada en casos prácticos, tanto en modelos de simulación como en experimentos con cargas reales, tiene su origen en la robustez de las MLP entrenadas. Una novedosa metodología ha permitido construir un conjunto de patrones generados con combinaciones aleatorias de armónicos hasta el orden 35, que incluyen desviaciones de frecuencia semejantes a las de la red eléctrica, conforme a la norma IEC 61000-4-30. Los resultados prácticos muestran intensidades de fuente equilibradas con muy reducida distorsión, factor de potencia unidad y buen comportamiento dinámico, lo que evidencia la validez del método. Otra innovación ha sido la extensión a un control más autónomo, basado en las nuevas redes recurrentes en el marco del DL: "long short-term memory" (LSTM) y "gated recurrent unit" (GRU). La LSTM realiza una eficiente estimación de los coeficientes. La contribución original ha sido abordar la estimación de la frecuencia eléctrica mediante una GRU entrenada a tal efecto para prescindir de la necesidad de técnicas específicas de sincronización. De nuevo, los resultados de simulaciones y experimentos, con muy diversos casos prácticos, han confirmado la viabilidad del control. Por otro lado, cabe mencionar que se ha incluido en esta tesis un trabajo en el que se realiza un estudio sobre los fundamentos de la compensación de cargas trifásicas desequilibradas y no lineales extensible a sistemas polifásicos. En cuanto al PSA, se han usado pulsos digitalizados de isótopos entre el 12C y el 84Kr con energías en el rango 96-688 MeV. Una contribución relevante ha sido el método de identificación, basado en la red MLP, que obtiene los números de neutrones y protones (N, Z). Estos parámetros ofrecen información de su composición, a diferencia de otros trabajos anteriores. Aplicado a grupos de isótopos, se ha probado que todos los incluidos en el entrenamiento son detectados con precisión, y los pulsos de isótopos desconocidos generan salidas que se aproximan a los valores N y Z reales, lo que supone un interesante avance. Además, en la discriminación entre pares de isótopos muy similares se han empleado los mismos datos que en publicaciones previas y se han obtenido mejores resultados.