Modelado predictivo del rendimiento de convertidores DC-DC utilizando técnicas de regresión multivariable en R

Resumen

Se desarrolla un modelo de alta precisión para caracterizar y predecir el comportamiento de estos convertidores bajo diversas condiciones operativas, para optimizar parámetros de diseño y estimar métricas de desempeño. La metodología combina diseño experimental sistemático, simulaciones controladas y técnicas estadísticas avanzadas. Se analizan cinco topologías de convertidores bidireccionales sin aislamiento. Los factores considerados incluyen voltaje de entrada y salida, corriente de carga, eficiencia energética, frecuencia de conmutación, ciclo de trabajo, rizado de corriente y voltaje, y potencia. Para cada topología, se calcularon valores iniciales utilizando fórmulas establecidas, se realizaron simulaciones y se contrastaron con mediciones de laboratorio. Posteriormente, se aplicaron técnicas de regresión multivariable en R para analizar relaciones entre variables y desarrollar modelos predictivos. Los resultados muestran las características distintivas de cada topología, incluyendo eficiencia, regulación de voltaje, tiempo de respuesta y comportamiento del rizado. Se generaron gráficas que relacionan el voltaje de entrada, voltaje de salida y valores de inductancia para cada convertidor, permitiendo visualizar relaciones complejas entre variables. Se concluye que, los convertidores Ćuk y SEPIC ofrecen mejor eficiencia y control de voltaje, mientras que el Buck presenta mejor respuesta transitoria. El enfoque predictivo desarrollado proporciona mayor eficiencia en el diseño inicial, optimización avanzada y análisis de sensibilidad, facilitando la selección de componentes y configuraciones óptimas sin necesidad de extensas simulaciones o prototipos prematuros.