Sintonización óptima de Filtros Pasivos en plantas con Hornos de Arco mediante el Algoritmo Genético de Ordenamiento No Dominado II: aplicación en una acería boliviana

Optimal tuning of Passive Filters in Arc Furnace Plants us-ing Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II: a case study in a Bolivian steel mill

Este artículo presenta una metodología para el ajuste óptimo de filtros pasivos de potencia, con el fin de mitigar la distorsión armónica en una planta siderúrgica boliviana que opera con hornos de arco eléctrico. Estas cargas eléctricas no lineales generan perturbaciones armónicas severas y fluctuaciones de tensión, lo que compromete la calidad de la energía y aumenta las pérdidas en la red eléctrica interna de la planta.
Aunque los filtros pasivos de potencia son una solución económica y ampliamente utilizada, los enfoques de diseño tradicionales a menudo no consideran la variabilidad del espectro armónico ni las compensaciones entre múltiples criterios de desempeño.
Para abordar estas limitaciones, se aplica el Algoritmo Genético de Ordenamiento No Dominado-II para optimizar el ajuste de los componentes del filtro. El objetivo es minimizar simultáneamente la distorsión armónica total en el punto de acopla-miento común y reducir las pérdidas de potencia causadas por las corrientes armónicas dentro de la instalación.
El estudio de caso demuestra que la estrategia de optimización propuesta supera los métodos convencionales de sintonización, logrando una reducción significativa en las pérdidas armónicas de energía de la planta sin afectar la robustez del filtro.
Los resultados confirman que las técnicas de optimización evolutiva mejoran notablemente el desempeño de los filtros pasivos de potencia, alcanzando un equilibrio efectivo entre la mitigación de armónicos y la eficiencia energética en entornos industriales con condiciones armónicas altamente variables.

This article presents a methodology for the optimal tuning of passive power filters to mitigate harmonic distortion in a Bolivian steelmaking plant that operates with electric arc furnaces. These nonlinear electrical loads generate severe harmonic disturbances and voltage fluctuations, which compromise power quality and increase energy losses throughout the plant’s internal electrical network.
Although passive power filters are a cost-effective and widely used solution, traditional design approaches often fail to consider the variability of the harmonic spectrum and the trade-offs between multiple performance criteria.
To address these limitations, the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II is applied to optimize the tuning of the filter components. The objective is to simultaneously minimize total harmonic distortion at the point of common coupling and reduce power losses caused by harmonic currents within the facility.
The case study demonstrates that the proposed optimization strategy outperforms conventional tuning methods, achieving a significant reduction in plant energy harmonic losses without compromising filter robustness.
The results confirm that evolutionary optimization techniques significantly enhance the performance of passive power filters by achieving an effective balance between harmonic mitigation and energy efficiency in industrial environments with highly variable harmonic conditions.