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Los vehículos eléctricos y su impacto en el sistema eléctrico de distribución: Caso de estudio “Alimentador urbano de la ciudad de Portoviejo”
Get PDFIn Portoviejo, the current use of electric vehicles (EVs) is limited compared to conventional vehicles. However, due to the implementation of laws, regulations, and policies promoting electric mobility in Ecuador, a significant increase in the integration of EVs into the city\u27s electrical system is anticipated in the coming years. To anticipate the impact on the electrical infrastructure, a simulation is conducted using CYMDIST software on an electrical distribution feeder operated by the Public Company Corporación Nacional de Electricidad (CNEL EP), Manabí Business Unit (Portoviejo). The simulation considers three scenarios projected for 2030: 1. Baseline scenario without EV integration, 2. Unrestrained EV integration, and 3. Managed EV integration. This research aims to simulate the integration of up to 230 EVs into the network to provide benchmark data for understanding the potential impacts on the feeder as EV adoption increases, with vehicles being charged over extended periods. The investigation will highlight the importance of demand management with EV integration, demonstratingsignificant effects on the demand curve, voltage profile, and total harmonic distortion rate (THD%) of a 13.8 kV distribution feeder.En la ciudad de Portoviejo, actualmente el uso de vehículos eléctricos (VE) es limitado en comparación con el uso de los convencionales. Sin embargo, debido a la implementación de leyes, reglamentos y regulaciones que impulsan la movilidad eléctrica en el Ecuador, se espera que en los próximos años se produzca un ingreso considerable de esta carga (VE) en el sistema eléctrico de la ciudad. En este sentido, para determinar probables afectaciones a producirse en el sistema eléctrico en el futuro, se realiza la simulación en el software CYMDIST de un alimentador de distribución eléctrico de la Empresa Pública Corporación Nacional de Electricidad CNEL EP Unidad de Negocio Manabí (Portoviejo), considerando tres escenarios de análisis proyectados al año 2030 como son: 1. Caso base sin ingreso de VE, 2. Ingreso no controlado de VE y 3. Ingreso controlado de VE.
El presente trabajo simula el ingreso de hasta 230 vehículos en la red, puesto que, el objetivo del estudio es tomar datos referenciales para conocer la posible afectación en el alimentador cuando los VE se conecten de forma masiva y se carguen prolongadamente. Al final del estudio se comprobará la importancia de la gestión de la demanda cuando se produzca el ingreso de vehículos eléctricos, el cual refleja resultados importantes en la curva de demanda, perfil de voltaje y tasa de distorsión armónica THD % de un alimentador de distribución a 13,8 kV
Localización de robots basada en red neural utilizando características visuales
Get PDFThis paper outlines the development of a module capable of constructing a map-building algorithm using inertial odometry and visual features. It incorporates an object recognition module that leverages local features and unsupervised artificial neural networks to identify non-dynamic elements in a room and assign them positions. The map is modeled using a neural network, where each neuron corresponds to an absolute position in the room. Once the map is constructed, capturing just a couple of images of the environment is sufficient to estimate the robot\u27s location. The experiments were conducted using both simulation and a real robot. The Webots environment with the virtual humanoid robot NAO was used for the simulations. Concurrently, results were obtained using a real NAO robot in a setting with various objects. The results demonstrate notable precision in localization within the two-dimensional maps, achieving an accuracy of ± (0.06, 0.1) m in simulations contrasted with the natural environment, where the best value achieved was ± (0.25, 0.16) m.Este artículo presenta el desarrollo de un módulo que puede desarrollar un algoritmo de construcción de mapas mediante odometría inercial y características visuales. Utiliza un módulo de reconocimiento de objetos basado en características locales y redes neuronales artificiales no supervisadas para conocer elementos no dinámicos en una habitación y asignarles una posición. El mapa está representado por una red neuronal donde cada neurona corresponde a una posición absoluta en la habitación. Una vez construido el mapa, basta con capturar un par de imágenes del entorno para estimar la ubicación del robot. Los experimentos se realizaron mediante simulación y utilizando un robot real. Se utilizó el entorno Webots con el robot humanoide virtual NAO para realizar las simulaciones. Al mismo tiempo, se obtuvieron resultados utilizando un robot NAO real en un escenario con diversos objetos. Los resultados muestran una buena precisión en la localización dentro de los mapas bidimensionales de ±(0,06, 0,1)m en simulación en contraste con el entorno natural; el mejor valor obtenido fue ±(0,25, 0,16)m
Propuesta de mejora en el sistema estructural de un cuadro rígido de bicicleta de montaña de 15” R29, mediante FEA y optimización geométrica
Get PDFCurrently, the practice of cycling has had a considerable increase, as well as the use of mountain bikes (MTB) with rigid frames, used as a means of transportation and for competition, due to their affordable cost. This type of bicycles, when used for various purposes, present varied stresses in its frame, which leads to exceed the design requirements, presenting failures in the upper chainstays. This type of failure will be analized in this study, which is why the information regarding the frame material, acting loads and 3D modeling is collected. Subsequently, a homologation analysis of the failure is generated and an improvement proposal is determined by applying geometric optimization, where a thickness of 3,50 mm is determined in the upper sheaths, guaranteeing the resistance of the bicycle frame under the study conditions; that is, a drop of 60 cm and a load of 74 kg, this guarantees that the stress in the upper chainstays does not exceed the ultimate stress of the material of 890,94 MPa.En la actualidad la práctica del ciclismo ha tenido un incremento considerable, así como el uso de bicicletas de montaña (Mountain Bike, MTB, en inglés), de cuadro rígido, utilizadas como medio de transporte y para competencia, debido a su costo asequible. Este tipo de bicicletas, al ser utilizadas para varios propósitos, presentan esfuerzos variados en su cuadro, que conllevan a sobrepasar las exigencias de diseño, presentándose fallos en las vainas superiores. Este tipo de fallo es analizado en este estudio, motivo por el cual se levanta la información referente al material del cuadro, cargas actuantes y modelado 3D. Posterior se genera un análisis de homologación del fallo y se determina una propuesta de mejora aplicando optimización geométrica, donde se determina un espesor de 3,50 mm en las vainas superiores, garantizando la resistencia del cuadro de bicicleta bajo las condiciones de estudio; es decir, un drop de 60 cm y carga de 74 kg, con la cual se garantiza que el esfuerzo en las vainas superiores no sobrepase el esfuerzo último del material de 890,94 MPa
Predicción de desgaste abrasivo y dureza superficial de partes impresas por tecnología SLA
Get PDFIn the present study, a prediction of hardness deterioration and abrasive wear was performed through a neural network using artificial intelligence on a material printed in SLA. This article aims to predict the mechanical properties, wear resistance and surface hardness of parts manufactured by SLA stereolithography printing. A full factorial DOE was used to associate the peculiar parameters (print orientation, cure time, layer height) to perform experiments. The mechanical properties were evaluated according to ASTM regulations, with the objective of obtaining feeding data and validation of the predictions of the Taber Wear Index and hardness using an artificial neural network. The experimental results are in good agreement with the measured data with satisfactory prediction errors with a mean square error (MSE) of 0.01 corresponding to abrasive wear using the clear resin and a mean absolute error (MSE) of 0.09 with an R2 of 0.756, the prediction with the neural network with a mean square error (MSE) of 2.47 corresponding to abrasive wear using the tough resin and a mean absolute error (MSE) of 14.3 with an R2 of 0.97. It was shown that the accuracy of the prediction is reasonable, and the network has the potential to be improved if the experimental database for training the network could be expanded. Therefore, wear and hardness mechanical properties can be predicted appropriately with an ANN.En el presente estudio se realizó una predicción del deterioro de la dureza y el desgaste abrasivo a través de una red neuronal utilizando inteligencia artificial sobre un material impreso en SLA. Esta investigación tiene como objetivo predecir las propiedades mecánicas de resistencia al desgaste y dureza superficial de piezas fabricadas mediante impresión por estereolitografía (SLA). Para realizar los experimentos se utilizó un diseño factorial de dos niveles o DOE factorial completo y así asociar los parámetros peculiares (orientación de impresión, tiempo de curado, altura de la capa). Las propiedades mecánicas fueron evaluadas según normativas ASTM, con el objetivo de obtener datos de alimentación y validación de las predicciones del índice de desgaste Taber y la dureza empleando una red neuronal artificial. Los resultados experimentales concuerdan con los datos medidos con errores de predicción satisfactorios con un error cuadrático medio (MSE) de 0,01 correspondiente al desgaste abrasivo utilizando la resina transparente y un error absoluto medio (MSE) de 0,09 con un R2 de 0,76. La predicción con la red neuronal tiene un error cuadrático medio (MSE) de 2.47 perteneciente al desgaste abrasivo utilizando la resina resistente y un error absoluto medio (MSE) de 14,3 con un R2 de 0,97. Se demostró que la precisión de la predicción es razonable, y que la red tiene potencial para mejorar si se pudiera ampliar la base de datos experimental para entrenar la red. Por lo tanto, las propiedades mecánicas de desgaste y dureza se pueden predecir, adecuadamente, con una RNA
Clasificación de elementos importantes en sistemas eléctricos de potencia según medidas de centralidad en redes y transformación linegraph
Get PDFNetwork theory techniques have recently contributed to the analysis of electrical power systems, enabling faster computational solutions. Taking advantage of the topological information of a network, it becomes possible to characterize its elements both locally (individual network components) and globally (interactions and behavior of the components). Identifying the crucial elements within an electrical system involves classifying each component based on its interaction with the entire network, considering, possibly, various operating conditions. Current network centrality measures predominantly focus on nodes, which represent connection buses in the system, to quantify the significance of individual elements. In this study, we employ the linegraph technique to transform links into nodes. Subsequently, we calculate and categorize the links (representing lines and transformers) of different electrical networks found in the literature using three centrality measures. Moreover, our methodology allows for the aggregation or combination of the indices from each measure, leading to a unified classification based on the importance of links in the considered electrical power systems. Analyzing diverse networks reveals a consistent empirical distribution of centrality indices, resulting in similar classifications of significant elements regardless of network size.El análisis de sistemas eléctricos de potencia se ha apoyado, recientemente, en la aplicación de técnicas de la teoría de redes, con la finalidad de obtener soluciones computacionalmente más rápidas. A partir de la información topológica de una red, es posible definir características desde lo local (elementos de la red) hasta lo global (comportamiento e interacción de los elementos). La identificación de elementos importantes de un sistema eléctrico, consiste en clasificar cada uno de los elementos desde su interacción con toda la red, y, posiblemente, tomando en cuenta diversas condiciones de operación del sistema. Las medidas de centralidad en redes, que permiten asignar importancia cuantitativa a los elementos de un sistema, están definidas en su mayoría para los nodos (representan buses de conexión) de las mismas. En este trabajo, a partir de la transformación de enlaces a nodos, según la técnica linegraph, se calculan y clasifican los enlaces (representan líneas y transformadores) de diversas redes eléctricas de la literatura, de acuerdo con tres medidas de centralidad. Adicionalmente, el procedimiento presentado permite agregar o combinar los índices de cada medida, y obtener una única clasificación según su importancia para los enlaces de los sistemas eléctricos de potencia considerados. La diversidad de redes analizadas permite concluir que la distribución empírica de los índices de centralidad es similar, y origina una clasificación de elementos importantes semejantes, independiente de la dimensión de la red
Metodología basada en ciencia de datos para el desarrollo de pronóstico de la generación de energía de una planta solar fotovoltaica
Get PDFThe use of photovoltaic solar plants for the generation of electrical energy has been constantly increasing in recent years, and many of these plants are connected to the external electrical network, which makes it necessary to forecast the electrical energy generated by the solar plants to assist in the management of the network operator. This research presents a methodology based on data science to develop the forecast of electrical energy generated from photovoltaic solar plants, using three different techniques for comparison purposes: time series analysis, multiple linear regression, and artificial neural network. Historical data of peak power, solar irradiance, ambient temperature, wind speed, and soiling rate from an experimental NREL photovoltaic solar plant were used. To evaluate the performance of the models, the RMSE, MAE, and MAPE metrics are used, resulting in the ARIMA model of the time series analysis having the best performance with a MAE of 1.38 kWh, RMSE of 1.40 kWh, and MAPE of 6.35 %. In the correlation analysis, it was determined that power generation was independent of the soiling rate, so this variable was discarded in the regression models.El uso de plantas solares fotovoltaicas para la generación de energía eléctrica ha ido en constante aumento en los últimos años. Muchas de estas se conectan a la red eléctrica externa, por lo que se hace necesario el pronóstico de la energía eléctrica generada por las plantas solares para coadyuvar en la gestión del operador de la red. En esta investigación se presenta una metodología basada en la ciencia de datos para desarrollar el pronóstico de energía eléctrica generada de plantas solares fotovoltaicas, utilizando, para efectos de comparación, tres técnicas diferentes: análisis de series de tiempo, regresión lineal múltiple y red neuronal artificial. Se trabajó con los datos históricos de la potencia pico, la irradiancia solar, la temperatura ambiente, la velocidad del viento y la tasa de suciedad de una planta solar fotovoltaica experimental del NREL. Para evaluar el desempeño de los modelos se utilizan las métricas RMSE, MAE y MAPE, resultando que el modelo ARIMA del análisis de series de tiempo fue el que mejor desempeño tuvo con un MAE de 1.38 kWh, RMSE de 1.40 kWh y MAPE de 6.35 %. En el análisis de correlación se determinó que la generación de energía era independiente de la tasa de suciedad, por lo que se descartó esta variable en los modelos de regresión
Predicción de arritmias e infartos agudos de miocardio usando aprendizaje automático
Get PDFCardiovascular diseases such as Acute Myocardial Infarction is one of the 3 leading causes of death in the world according to WHO data, in the same way cardiac arrhythmias are very common diseases today, such as atrial fibrillation. The ECG electrocardiogram is the means of cardiac diagnosis that is used in a standardized way throughout the world. Machine learning models are very helpful in classification and prediction problems. Applied to the field of health, ANN, and CNN artificial and neural networks, added to tree-based models such as XGBoost, are of vital help in the prevention and control of heart disease. The present study aims to compare and evaluate learning based on ANN, CNN and XGBoost algorithms by using the Physionet MIT-BIH and PTB ECG databases, which provide ECGs classified with Arrhythmias and Acute Myocardial Infarctions respectively. The learning times and the percentage of Accuracy of the 3 algorithms in the 2 databases are compared separately, and finally the data are crossed to compare the validity and safety of the learning prediction.Las enfermedades cardiovasculares, como el infarto agudo de miocardio, son una de las tres principales causas de muerte en el mundo según datos de la OMS. De forma similar, las arritmias cardíacas¸ como la fibrilación auricular, son enfermedades muy comunes en la actualidad. El electrocardiograma (ECG) es el medio de diagnóstico cardíaco que se utiliza de forma estandarizada en todo el mundo. Los modelos de aprendizaje automático son muy útiles en problemas de clasificación y predicción. Aplicadas al campo de la salud, las redes neuronales artificiales (ANN) y las redes neuronales convolucionales (CNN) en conjunto con modelos basados en árboles como XGBoost, son de vital ayuda en la prevención y control de enfermedades del corazón. El presente estudio tiene como objetivo comparar y evaluar el aprendizaje basado en los algoritmos ANN, CNN y XGBoost mediante el uso de las bases de datos de ECG Physionet MIT-BIH y PTB, que proporcionan ECG clasificados con arritmias e infartos agudos de miocardio, respectivamente. Se comparan por separado los tiempos de aprendizaje y el porcentaje de exactitud de los tres algoritmos en las dos bases de datos, y finalmente se cruzan los datos para comparar la validez y seguridad de la predicción
Estudio para la localización de fallas en sistemas de distribución eléctrica
Get PDFThis article studies the location of faults in the electrical distribution system based on processing short-circuit signals. For this analysis, the simulation of cases using the CYME software is proposed, using the Wavelet transform to study the signal obtained and decomposed. The minimum spanning tree method is proposed so that fault location is optimal and reconnection time is minimal. This analysis considers the reclosers’ location in the distribution system that will serve as information repositories. In this investigation, a fault location algorithm was developed to analyse transient phenomena, achieving good precision in time frequency. Applying the proposed method, the signal is broken down into different levels, obtaining the necessary parameters to determine the distance of the fault.En este artículo se estudia la localización de fallas en el sistema de distribución eléctrica, basándose en el procesamiento de las señales de cortocircuito. Para este análisis se propone la simulación de casos mediante el software CYME, empleando la transformada wavelet para el estudio de la señal obtenida y descompuesta. Se propone el método del árbol mínimo en expansión para que la localización de las faltas sea óptima y el tiempo de reconexión sea mínimo. Este análisis toma en cuenta la ubicación de los reconectadores en el sistema de distribución que servirán como almacenadores de información. En esta investigación se desarrolló un algoritmo de localización de fallas mediante el análisis de fenómenos transitorios, lográndose buena precisión en tiempo-frecuencia. Aplicando el método propuesto se descompone la señal en diferentes niveles obteniéndose los parámetros necesarios para determinar la distancia de la falla
Estabilidad de tensión y compensación electrónica en sistemas eléctricos de potencia usando herramientas de simulación
Get PDFIncreased demand in the different electrical power systems (EPS) has a negative impact in voltage stability, reliability and quality of the power supply. Voltage profile is reduced when generation units are not capable of supplying reactive power to the EPS at the times it is required. With the development of power electronics and complex control systems, flexible alternating current transmission system (FACTS) devices have been introduced. In this article, the impact of the introduction of a type of FACTS that allows reactive power compensation in the EPS is analyzed in detail. Furthermore, a methodology to decide the capacity of the Static Synchronous Compensator (STATCOM) and its optimal location with the execution of continuous power flows (CPF) will be analyzed. Finally, the positive impact of installing a Power System Stabilizer (PSS) control to ensure voltage stability in the EPS will be studied. This article is developed using the IEEE 14-bus base system under two mathematical models for power flow calculation developed in MATLAB software, which are: which are: i) through the power balance equations and ii ) Newton Raphson with the toolbox PSAT.El aumento de la demanda en los distintos sistemas eléctricos de potencia (SEP) tiene un impacto negativo en la estabilidad de la tensión, la confiabilidad y la calidad del suministro eléctrico. El perfil de tensión disminuye cuando las unidades de generación no son capaces de suministrar potencia reactiva al sistema eléctrico en los momentos que se requiere. Con el desarrollo de la electrónica de potencia y los complejos sistemas de control, se han podido introducir dispositivos de sistemas flexibles de transmisión de corriente alterna (FACTS, del inglés Flexible Alternating Current Transmission System). En este artículo se analiza en detalle el impacto que genera la introducción de un tipo de FACTS que permite la compensación de potencia reactiva en el SEP. Además, se analizará una metodología para decidir la capacidad del compensador síncrono estático (STATCOM, del inglés Static Synchronous Compensator) y su ubicación óptima con la ejecución de flujos de potencia continuos (FPC). Finalmente, se estudiará el impacto positivo de la instalación de un control estabilizador de potencia (PSS, del inglés Power System Stabilizer) para asegurar la estabilidad de tensión en el SEP. Este artículo se desarrolla utilizando el sistema base IEEE de 14 barras bajo dos modelos matemáticos para el cálculo del flujo de potencia desarrollados en el software Matlab, que son: i) utilizando las ecuaciones de balance de potencia y ii) Newton Raphson con el toolbox de MATLAB (PSAT, del inglés Power System Analysis Toolbox)