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Evaluación técnica de tecnologías FACTS en el corredor de distribución eléctrica Baltra-Santa Cruz
Get PDFCONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. En este trabajo se llevó a cabo la evaluación y comparación del desempeño de las tecnologías FACTS: SVC, STATCOM y TCSC, aplicadas en el corredor de distribución que enlaza las islas Baltra y Santa Cruz dentro del Sistema Eléctrico de Galápagos, empleando el software DIgSILENT PowerFactory.
La metodología se estructuró en cinco fases: en la primera se analizó el comportamiento preliminar del sistema frente a eventos dinámicos previamente definidos; en la segunda, se procedió al modelado de los dispositivos FACTS en lenguaje DSL para simular su respuesta dinámica; en la tercera, se realizó la parametrización de los controladores para asegurar su adecuado funcionamiento; en la cuarta fase, se integraron las tecnologías al sistema y se evaluaron mediante simulaciones dinámicas y transitorias frente a diferentes contingencias; y finalmente, en la quinta, se optimizaron los parámetros del dispositivo con mejor desempeño con el fin de incrementar la estabilidad de voltaje ante perturbaciones.
Los resultados evidencian que cada tecnología aporta al fortalecimiento de la estabilidad del sistema frente a disturbios de distinta magnitud y contribuye a mejorar la eficiencia operativa de la red. Entre ellas, el SVC, con parámetros optimizados, presentó la respuesta más rápida y estable, posicionándose como la opción más efectiva.CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. In this work, the performance of FACTS technologies—SVC, STATCOM, and TCSC—was evaluated and compared in the distribution corridor linking Baltra and Santa Cruz Islands within the Galápagos Power System, using DIgSILENT PowerFactory software.
The methodology was structured into five phases: in the first, the preliminary behavior of the system was analyzed under predefined dynamic events; in the second, the FACTS devices were modeled in DSL language to simulate their dynamic response; in the third, the controllers were parameterized to ensure proper operation; in the fourth phase, the technologies were integrated into the system and assessed through dynamic and transient simulations under different contingencies; and finally, in the fifth, the parameters of the best-performing device were optimized in order to enhance voltage stability under disturbances.
The results demonstrate that each technology contributes to strengthening system stability against disturbances of varying magnitudes and helps improve the operational efficiency of the network. Among them, the SVC, with optimized parameters, delivered the fastest and most stable response, positioning itself as the most effective option.
Keywords: Stability, Control, Voltage, Powe
Diseño y construcción de un dispositivo glucómetro IoT no invasivo y análisis comparativo con un glucómetro comercial
Get PDFCONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. Este proyecto propone el desarrollo de un dispositivo de medición de glucosa no invasivo, basado en tecnología de fotopletismografía y algoritmos de inteligencia artificial, con el objetivo de realizar mediciones sin punción para la medición de la glucosa en sangre. Se plantea como hipótesis que el análisis de señales ópticas, junto con el uso de redes neuronales, permitan estimar niveles de glucosa con un margen de error similar a glucómetros comerciales. La justificación radica en la necesidad de métodos menos dolorosos y accesibles para el monitoreo de personas sanas y con diabetes.
Durante el desarrollo, se utilizó el microcontrolador ESP32, sensores ópticos infrarrojos, una pantalla OLED, y circuitos de acondicionamiento de señal. Se implementaron técnicas de detección de picos (voltajes máximos) y valles (voltajes mínimos) en la señal fotopletismografía para calcular la absorbancia y el voltaje pico a pico, los cuales se usaron como entradas de una red neuronal entrenada en Google Colab. Se aplicaron normas de validación como la ISO 15197:2015 para comparar los resultados del dispositivo con un glucómetro comercial Accu-Chek Instant.
Los resultados demostraron que el dispositivo fue capaz de estimar los niveles de glucosa con una precisión consistente dentro de los márgenes permitidos por la normativa aplicada. Mediante regresión lineal, se obtuvo un error promedio de 5.481%, calculado a partir de tres mediciones con errores individuales de 5.481%, 5.396% y 5.190%. Las redes neuronales artificiales registraron un error promedio de 5.926%, con errores individuales de 5.740%, 6.267% y 5.773%. Estos márgenes de error se consideran aceptables en comparación con las mediciones realizadas con un glucómetro comercial.
Se concluye que el dispositivo desarrollado representa una base viable para la creación de glucómetros no invasivos, combinando hardware accesible con procesamiento inteligente, y abre la posibilidad de futuras mejoras en precisión y portabilidad.CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. This project proposes the development of a non-invasive glucose measurement device, based on photoplethysmography technology and artificial intelligence algorithms, enable blood glucose monitoring without puncture. The hypothesis states that the analysis of optical signals, combined with the use of artificial neural networks, can estimate glucose levels within an acceptable error margin. The justification lies in the need for less painful and more accessible monitoring methods for both healthy individuals and people with diabetes.
During the development phase, an ESP32 microcontroller was used along with infrared optical sensors, an OLED display, and signal conditioning circuits. Techniques for detecting peaks (maximum voltages) and valleys (minimum voltages) in the photoplethysmographic signal were implemented to calculate absorbance and peak-to-peak voltage, which served as inputs for a neural network trained using Google Colab. Validation standards such as ISO 15197:2015 were applied to compare the device’s performance with a commercial Accu-Chek Instant glucometer.
The results showed that the device was able to estimate glucose levels with consistent accuracy within the margins allowed by applicable regulations. Linear regression yielded an average error of 5.481%, calculated from three measurements with individual errors of 5.481%, 5.396%, and 5.190%. Artificial neural networks recorded an average error of 5.926%, with individual errors of 5.740%, 6.267%, and 5.773%. These error margins are considered acceptable compared to measurements taken with a commercial glucometer.
It is concluded that the developed device represents a viable basis for the development of noninvasive glucometers, combining affordable hardware with intelligent processing, and opens the door for future improvements in accuracy and portability.
Keywords: Noninvasive glucometer, photoplethysmography, artificial neural networks, ESP32, glucose estimation
Control de frecuencia mediante inercia sintética en sistemas de energía renovable para microrredes
Get PDFCONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTOS. El control de frecuencia en microrredes con alta penetración de energías renovables se aborda mediante la implementación de inercia sintética en sistemas de almacenamiento en baterías (BESS). Esto se debe a que, al conectarse a la red a través de convertidores, las plantas fotovoltaicas y eólicas no aportan la inercia natural de los generadores síncronos, lo que genera la necesidad de compensar dicha carencia con estrategias de control capaces de reforzar la estabilidad del sistema eléctrico. La metodología se aplicó en el software DIgSILENT PowerFactory, donde se programaron modelos de control en lenguaje DSL. Para ello se emplearon algoritmos de droop con banda muerta, evaluados primero en un sistema reducido y, posteriormente, en el sistema IEEE de 9 barras con integración de recursos renovables y almacenamiento. Los resultados indicaron que la activación de la inercia virtual redujo la tasa de cambio de frecuencia y mejoró el nadir. En el sistema aislado, la frecuencia mínima pasó de 59.3 Hz a 59.69 Hz, mientras que en el sistema de 9 barras la recuperación se redujo de 14.74 a 10.88 segundos gracias al soporte inercial. Además, el convertidor del BESS alcanzó picos de hasta 3.5 MW y logró amortiguar perturbaciones. En cuanto a las plantas renovables, aunque el efecto sobre la potencia activa fue limitado, se observó un aporte favorable en la estabilidad transitoria y en la calidad del voltaje. De esta manera, la inercia virtual se consolida como una alternativa confiable para sostener la frecuencia en microrredes actuales, por lo que resulta recomendable validar su aplicación en proyectos piloto y promover lineamientos que faciliten su incorporación en entornos reales.CONDITIONING OF PROJECT PUBLICATION. control in microgrids with high penetration of renewable energy sources is addressed through the implementation of synthetic inertia in battery energy storage systems (BESS). Since photovoltaic and wind plants are connected to the grid through converters, they do not provide the natural inertia of synchronous generators, creating the need to compensate for this deficiency with control strategies that enhance system stability. The methodology was carried out using DIgSILENT PowerFactory, where control models were programmed in DSL. Droop algorithms with deadband were applied, first tested in a reduced system and later in the IEEE 9-bus system with integrated renewable resources and storage. The results showed that activating synthetic inertia reduced the rate of change of frequency and improved the nadir. In the isolated system, the minimum frequency increased from 59.3 Hz to 59.69 Hz, while in the 9-bus system recovery time decreased from 14.74 to 10.88 seconds due to inertial support. In addition, the BESS converter reached peaks of up to 3.5 MW and was able to mitigate disturbances. For renewable plants, although the impact on active power was limited, a positive contribution was observed in transient stability and voltage quality. These findings confirm synthetic inertia as a reliable alternative to sustain frequency in modern microgrids, making it advisable to validate its application in pilot projects and to promote guidelines that facilitate its implementation in real operating environments.
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Keywords: Battery energy storage, Control of frequency, Microgrids, Renewable energy, Virtual inertia
Implementación de un sistema fotovoltaico inteligente con telemetría para autosuficiencia energética del CIDIS-ESPOL
Get PDFCONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. Se presenta el diseño e implementación de un sistema fotovoltaico con almacenamiento y telemetría para el CIDIS-ESPOL, motivado por la crisis energética de 2024, con el fin de reducir la dependencia de la red, asegurar la continuidad de cargas críticas y optimizar la gestión energética mediante monitoreo inteligente con Cerbo GX MK2 y plataformas VRM/VictronConnect.
El desarrollo contempló el dimensionamiento y la reconfiguración del generador a un arreglo 3S3P de nueve paneles, la integración de un controlador Victron MPPT 150/45, inversor Victron, banco de tres baterías de gel de 12 V en paralelo (≈600 Ah), protecciones y tablero; además, se implementó adquisición de datos y telemetría para registrar variables DC/AC y habilitar supervisión local y remota. En las pruebas (15–21 de agosto) la corriente de carga alcanzó 45 A, la autonomía del banco fue de ~3,5 h y la eficiencia global llegó al 88%; el sistema emitió alertas y mantuvo historial, aportando trazabilidad operativa. El ahorro estimado fue ≈ 30 USD/mes; la inversión total ascendió a 9 050,50 USD, con VAN de −5 157 USD y TIR de 0,4%, por lo que la rentabilidad estrictamente financiera resulta limitada.
La principal conclusión es que el sistema sí cumple su objetivo de continuidad y resiliencia energética, a pesar de que la configuración de 12 V restringe el desempeño económico, el valor agregado que justifica y habilita futuras ampliaciones de dicha restricción está en la seguridad operativa, sostenibilidad y uso académico.CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. work reports the design and implementation of a photovoltaic system with energy storage and telemetry at CIDIS-ESPOL, prompted by Ecuador’s 2024 power crisis, aiming to reduce grid dependence, guarantee critical-load continuity, and optimize energy management through smart monitoring (Cerbo GX MK2, VRM/VictronConnect). The project was executed by resizing and reconfiguring the generator to a 3S3P array (nine modules) and integrating a Victron MPPT 150/45 charge controller, a Victron inverter, a 12 V gel battery bank (three units in parallel, ≈600 Ah), protections, and a wiring board; data acquisition and telemetry were implemented to log DC/AC variables and enable local and remote supervision. During tests (August 15–21), charging current reached 45 A, battery autonomy was ~3.5 h, and overall efficiency achieved 88%; the platform issued automatic alerts and kept full historical records, improving operational traceability. The estimated saving was about USD 30/month; total investment was USD 9,050.50 with NPV
−USD 5,157 and IRR 0.4%, indicating limited financial profitability alone. It is concluded that the system meets its continuity and resilience goals; despite 12 V configuration constraints on financial performance, added value in operational security, sustainability, and academic use justifies the solution and enables future expansions.
Keywords: Photovoltaic system; Telemetry; Cerbo GX MK2; Energy self-sufficiency; Remote monitoring
Desarrollo de un módulo para el pre-diagnóstico de problemas de lenguaje en niños mediante un robot social
No full textEste trabajo presenta el desarrollo de un módulo de inteligencia artificial integrado a un robot social para el prediagnóstico de dificultades del lenguaje infantil mediante interacciones lúdicas y no invasivas. El sistema sigue una arquitectura modular con: entrada y preprocesamiento de audio, transcripción automática con Whisper refinado para voces infantiles en español y analítica lingüística y generación de reportes. Se realizó una prueba de concepto en entorno natural (aula y hogar) con dos participantes (4 y 6 años). El modelo refinado redujo la WER del 16 % al 11 % frente al modelo base. La analítica estimó longitud enunciativa modal de 4–5 palabras y TTR medio de 0,42 (DE = 0,07), con menor diversidad léxica en el caso con indicios de trastorno. El clasificador marcó el 15 % de los registros como “con posibles indicios”. En latencias, se observaron 8,5 s en niños con dificultades frente a 4,2 s sin dificultades. A nivel de eventos, la matriz de confusión arrojó Sensibilidad = 0,65; Especificidad ≈ 0,82; VPP ≈ 0,70; VPN ≈ 0,78. Los niños mostraron buena aceptación del robot y mayor participación. Se concluye que la propuesta es viable como apoyo temprano en contextos con recursos limitados; no reemplaza la valoración clínica. Se señalan como líneas futuras ampliar la muestra, incorporar señales multimodales y optimizar despliegue.This paper presents an AI module integrated into a social robot to support the early pre-diagnosis of childhood language difficulties through playful, non-invasive interactions. The system adopts a modular architecture comprising audio input and preprocessing, automatic speech recognition using fine-tuned Whisper for Spanish child speech, and linguistic analytics with automated reporting. A proof-of-concept was conducted in naturalistic settings (classroom and home) with two participants (ages 4 and 6). The fine-tuned model reduced WER from 16% to 11% compared with the base model. Analytics estimated a modal utterance length of 4–5 words and an average type–token ratio (TTR) of 0.42 (SD=0.07), with lower lexical diversity in the participant with suspected impairment. The classifier flagged 15% of records as “possible indications.” Response latency averaged 8.5 s for children with difficulties versus 4.2 s otherwise. Event-level confusion metrics were: Sensitivity = 0.65; Specificity ≈ 0.82; PPV ≈ 0.70; NPV ≈ 0.78. Children accepted the robot well, which fostered engagement. Findings indicate the approach is feasible as supportive screening in resource-constrained settings; it does not replace professional assessment. Future work includes enlarging the sample, adding multimodal signals, and optimizing deployment
Agrupación de instituciones financieras en Ecuador basada en el uso de tarjetas de crédito y débito usando técnicas de aprendizaje no supervisado
Get PDFCONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. Este proyecto de titulación analiza el uso de tarjetas de crédito y débito en
instituciones financieras de Ecuador mediante técnicas de aprendizaje no
supervisado, con el objetivo de segmentar estas entidades según su comportamiento
transaccional. Para ello, se emplearon algoritmos de clústering como K-Means y
DBSCAN, permitiendo la identificación de patrones de uso y la clasificación de los
bancos en distintos grupos.
Los datos utilizados provienen de la Superintendencia de Bancos del Ecuador y
abarcan información transaccional detallada, la cual fue preprocesada mediante
normalización, selección de características y reducción de dimensionalidad.
Posteriormente, los modelos fueron evaluados con métricas como el coeficiente de
silueta y el método del codo, lo que facilitó la identificación de clústeres
representativos.
Los resultados revelan la existencia de cuatro segmentos principales: (1) instituciones
especializadas en transacciones con tarjetas de débito, (2) bancos de baja actividad
transaccional, (3) entidades líderes en crédito con un alto volumen de operaciones, y
(4) bancos diversificados con un equilibrio entre crédito y débito. Esta segmentación
proporciona información valiosa para la toma de decisiones estratégicas, optimización
de productos financieros y gestión de riesgos en el sector bancario.
Se concluye que la aplicación de técnicas de clustering permite una mejor
comprensión del ecosistema financiero ecuatoriano, facilitando el desarrollo de
estrategias comerciales y regulatorias que promuevan la inclusión y la eficiencia en la
industria bancaria. Asimismo, el análisis predictivo basado en estas agrupaciones
podría contribuir a la formulación de políticas adaptadas a las tendencias emergentes
en el mercado financiero.CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. This thesis project analyzes the use of credit and debit cards in Ecuadorian financial
institutions using unsupervised learning techniques, aiming to segment these entities
based on their transactional behavior. Clustering algorithms such as K-Means and
DBSCAN were employed, enabling the identification of usage patterns and the
classification of banks into distinct groups.
The data used comes from the Superintendency of Banks of Ecuador and includes
detailed transactional information, which was preprocessed through normalization,
feature selection, and dimensionality reduction. The models were then evaluated using
metrics such as the silhouette coefficient and the elbow method, facilitating the
identification of representative clusters.
The results reveal four main segments: (1) institutions specialized in debit card
transactions, (2) banks with low transactional activity, (3) leading credit institutions with
high transaction volumes, and (4) diversified banks maintaining a balance between
credit and debit operations. This segmentation provides valuable insights for strategic
decision-making, financial product optimization, and risk management within the
banking sector.
The study concludes that clustering techniques offer a deeper understanding of the
Ecuadorian financial ecosystem, supporting the development of commercial and
regulatory strategies that promote inclusion and efficiency in the banking industry.
Additionally, predictive analysis based on these groupings could contribute to the
formulation of policies tailored to emerging trends in the financial market.
Keywords: Clustering, Unsupervised learning, Finance, Segmentation, Credit and
debit cards
BrickIoT: Plataforma interactiva para monitoreo y visualización de sensores IoT en edificios inteligentes con ontología brick
Get PDFCONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. La presente investigación propone un esquema fundamentado en la ontología Brick
con el propósito de establecer una representación estandarizada y unificada de la
infraestructura del campus de la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL). El
objetivo principal consiste en enriquecer la descripción semántica de la arquitectura del
campus, estableciendo relaciones precisas entre los datos generados por los sensores
y sus correspondientes ubicaciones físicas. En este estudio, el esquema propuesto se
delimitó al Edificio 11C de la Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación,
incorporando laboratorios, áreas exteriores, zonas, equipos y sensores, y evaluando
su expresividad en comparación con un modelo equivalente basado en Haystack,
actualmente implementado, a fin de optimizar la interoperabilidad y la organización de la
información. Adicionalmente, a partir del diccionario estandarizado de Brick, se integraron
dispositivos y sensores IoT al esquema con el fin de desarrollar un sistema automatizado
capaz de asignar de manera semántica los puntos de datos a sus respectivas ubicaciones
físicas dentro del edificio.
Para el desarrollo del esquema se emplearon tecnologías como Python con la
biblioteca RDFLib para modelar la infraestructura en RDF y Brick, y Django, React
y ReactFlow para la integración, gestión, monitorización y visualización interactiva de
los datos. El sistema resultante permitió representar de manera semántica la relación
entre sensores y ubicaciones, mejorando la interoperabilidad y reduciendo la variabilidad
semántica.CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. research proposes a schema based on the Brick ontology with the aim of
establishing a standardized and unified representation of the infrastructure at the Escuela
Superior Politécnica del Litoral (ESPOL) campus. The main objective is to enhance the
semantic description of the campus architecture by establishing precise relationships
between the data generated by sensors and their corresponding physical locations. In this
study, the proposed schema was limited to Building 11C of the Faculty of Electrical and
Computer Engineering, incorporating laboratories, outdoor areas, zones, equipment, and
sensors, and evaluating its expressiveness in comparison with an equivalent model based
on Haystack, currently implemented, in order to optimize interoperability and information
organization. Additionally, using Brick’s standardized dictionary, IoT devices and sensors
were integrated into the schema to develop an automated system capable of semantically
mapping data points to their respective physical locations within the building.
For the development of the schema, technologies such as Python with the RDFLib
library were used to model the infrastructure in RDF and Brick, while Django, React,
and ReactFlow were used for data integration, management, monitoring, and interactive
visualization. The resulting system enabled a semantic representation of the relationship
between sensors and locations, improving interoperability and reducing semantic
variability.
Keywords: Brick, Haystack, RDF, IoT, Monitoring, Django, React, React-Flo
Sistema wearable de captura de datos fisiológicos para pacientes con cáncer
No full textEl monitoreo de pacientes oncológicos mediante dispositivos wearables que capturan señales
fisiológicas enfrenta la limitación de acceso a datos crudos, esto dificulta la investigación
y desarrollo de tratamientos analgésicos personalizados para cada paciente. Este proyecto
trata del desarrollo de un sistema wearable capaz de capturar, transmitir y visualizar datos
crudos de señales PPG en tiempo real, así como la evaluación del prototipo en términos de
eficiencia energética e integridad de los datos. Para ello, se realizaron pruebas de captura
y transmisión utilizando un prototipo wearable, registrando sus métricas de rendimiento,
integridad de los datos y estabilidad de la conexión BLE. Los datos recolectados se procesaron
y visualizaron mediante una plataforma de pruebas, lo que permitió evaluar de manera integral
el desempeño del dispositivo en condiciones controladas. Las pruebas demostraron una captura
y transmisión confiable en tiempo real con pérdidas mínimas a distancias hasta 20 metros en
línea de vista y 7 metros con obstáculos, al superar estos rangos la integridad va decayendo de
manera progresiva. La aplicación móvil junto con la plataforma web procesaron los datos de
manera consistente, permitiendo la visualización y almacenamiento seguro de la información
en la nube. El consumo energético del prototipo se mantuvo bajo y estable, asegurando un
funcionamiento contínuo prolongado.Monitoring cancer patients using wearable devices that capture physiological signals is
limited by access to raw data, which hinders the research and development of personalized
analgesic treatments for each patient. This project involves developing a wearable system
that can capture, transmit, and visualize raw photoplethysmography (PPG) signal data in real
time. The prototype will be evaluated in terms of energy efficiency and data integrity. Capture
and transmission tests were performed using a wearable prototype to record performance
metrics, data integrity, and BLE connection stability. The collected data was processed and
visualized using a testing platform, which allowed for a comprehensive evaluation of the
device’s performance under controlled conditions. The tests demonstrated reliable real-time
capture and transmission with minimal losses at distances of up to 20 meters with a direct line
of sight and up to 7 meters with obstacles. Beyond these ranges, data integrity progressively
declined. The mobile application and web platform consistently processed the data, enabling
visualization and secure cloud storage. The prototype’s energy consumption remained low and
stable, ensuring prolonged continuous operation.
Keywords: Wearable device, Palliative care, Photoplethysmography (PPG), BLE
connection, Real-time transmission
