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Detection and souppression of low-order harmonic in the grid current
No full textLa presencia de armónicos de bajo orden en la red eléctrica causa numerosas pérdidas económicas a la industria. Por ello, se están dedicando muchos esfuerzos en la búsqueda de soluciones para reducir su presencia en la red eléctrica. Una de esas soluciones es el algoritmo que se comenta en esta contribución. Consiste en la detección y posterior compensación de uno o varios armónicos presente en las corrientes de fase de forma simultánea. Para ello se plantea una etapa de detección, donde se extrae la componente del armónico o armónicos a compensar, y otra etapa de compensación, donde se utiliza un controlador para determinar una componente de referencia a introducir en las referencias de corriente. Este algoritmo ha sido testado experimentalmente y los resultados validan la capacidad del algoritmo para su uso con equipos reales.The low-order harmonic presence in the grid is the reason for many economical losses in the industry. Due to this, many efforts has been put in the search for approaches that solve such issue by suppressing them from the grid. This paper deals with one of these approaches. It consists in the detection and the consequent suppression of low-order harmonics by measu ring the grid current. To achieve so, a detection stage, where the considered harmonic to be compensated is extracted, is used along with a compensation stage, where a controller is considered such as to generate a harmonic sequence reference component that will afterwards be added to the final reference currents. This algorithm has been tested experimentally and the good results show its capability to be used for harmonic compensation.MINECO-FEDER DPI2013-41891-RMINECO-FEDER DPI2016-75294-C2-1-
Switching mode identification in power electronic converters and optimal operating point tracking based on intelligent techniques
No full textTese por compendio de publicacións[Abstract]: The present research deals with the implementation of a novel technique based on artificial intelligence to support the design of the power converters and the development of a control strategy to improve the converter efficiency.This Doctoral Thesis is based on the compendium of publications modality. Therefore,the document is structured as follows: first, an initial contextualization is done,followed by three already published papers in Journal Citation Reports indexed journals.These documents follow a research thread based on the thesis topic and reflect the evolution of the investigation.With the aim of developing the proposed technique, the first work presents a deep analysis of the dataset used to create the artificial intelligent model and a dimensional reduction method that allows an optimal classification of the switching operating mode.The dimensional reduction of the dataset is especially relevant, decreasing the size of the used data, increasing the performance, and boosting the classification accuracy of the model.The previous analysis is followed up by the development of a control strategy based on a hybrid model that used the already dimensional reduced dataset. First, the hybrid classification model has been implemented with simulation data, and finally, it is used in a real circuit, in this case, a buck converter. The detection of the switching operating mode is successfully done, and the controller is able to correct the operating mode in which the power converter is working.Finally, in the last contribution, the system is also applied to a different converter as in previous work, in this case, a boost converter. First, the analysis of the power circuit operating in both switching modes is presented, and the dataset is created.Then, a hybrid intelligent model similar to the previous one is implemented with the aim of classifying the converter operating mode: a clustering method and three different classification algorithms are implemented. Finally, the intelligent model is used in the implementation of the control loop with the aim of ensuring that the converter operates in Soft-switching mode. In this manner, the efficiency of the power converter can be improved.[Resumen]: Este trabajo de investigación presenta la implementación de un método novedoso basado en inteligencia artificial para dar soporte en el diseño de convertidores de potencia,así como en el desarrollo de una estrategia de control con el fin de mejorar la eficiencia de los convertidores.Esta Tesis Doctoral se presenta de acuerdo con la modalidad de compendio de publicaciones, los cuales se adjuntan en este documento. De esta manera, el documento se estructura de la siguiente forma: primero, se realiza la correspondiente contextualización del problema, seguido por los tres artículos ya publicados en revistas indexadas en el Journal Citation Reports. Estos tres trabajos están enlazados a través de un hilo conductor en el cual se refleja el avance de la investigación.Con el objetivo de desarrollar el m´etodo propuesto, el primer artículo presenta un análisis profundo del conjunto de datos empleado para la creación del modelo de inteligencia artificial y el método de reducción dimensional que permite una óptima clasificación del modo de conmutación. La reducción dimensional del conjunto de datos es relevante para reducir el tamaño del conjunto de datos, aumentar el rendimiento y la precisión del modelo de clasificación. Al análisis anterior le sigue el desarrollo de una estrategia de control basada en un modelo híbrido que utiliza el conjunto de datos previamente reducido. En primer lugar, se ha implementado el modelo de clasificación híbrido con datos de simulación y,finalmente, se emplea el modelo en un circuito real, en este caso un convertidor reductor.La detección del modo de operación se realiza con éxito y el controlador puede corregir el modo de operaci´on en el que está trabajando el convertidor de potencia.Finalmente, en la última contribución, el sistema inteligente también se utiliza con un convertidor diferente al del trabajo anterior, en este caso, un convertidor elevador. Primero, se presenta el análisis del circuito de potencia que opera en ambos modos de conmutación y se crea el conjunto de datos. Luego, se implementa un modelo inteligente híbrido similar al anterior con el objetivo de clasificar el modo de operación del convertidor: primero se utiliza un método de agrupamiento y posteriormente tres algoritmos de clasificación diferentes. Por último, el modelo inteligente se implementa en un lazo de control con el objetivo de asegurar que el convertidor opere en modo de conmutación suave. De esta manera, se puede mejorar la eficiencia del convertidor de potencia.[Resumo]: Este traballo de investigación presenta a implementación dun método novedoso baseado na intelixencia artificial para apoiar o deseño de conversores de potencia, así como o desenvolvemento dunha estratexia de control para mellorar a eficiencia dos conversores. Esta Tese de Doutoramento preséntase de acordo coa modalidade de compendio de publicacións, que se achegan a este documento. Deste xeito, o documento estrutúrase do seguinte xeito: en primeiro lugar, real´ızase a correspondente contextualización do problema, seguido dos tres artigos xa publicados en revistas indexadas nos Journal Citation Reports. Estes tres traballos están ligados a través dun fío condutor no que se reflicte o avance da investigación.Co obxectivo de desenvolver o m´etodo proposto, o primeiro artigo presenta unha análise en profundidade do conxunto de datos utilizados para a creación do modelo de intelixencia artificial e do método de redución dimensional que permite unha clasificación óptima do modo de conmutación. A redución dimensional do conxunto de datos é relevante para reducir o tamaño do conxunto de datos, aumentar o rendemento e a precisión do modelo de clasificación.A análise anterior é seguida do desenvolvemento dunha estratexia de control baseada nun modelo híbrido utilizando o conxunto de datos previamente reducido. En primeiro lugar, implementouse o modelo de clasificación híbrida con datos de simulación e, finalmente, utilízase o modelo nun circu´ıto real, neste caso un conversor buck. A detección do modo de operación é exitosa e o controlador pode corrixir o modo de operación no que est´a a traballar o conversor de enerxía.Finalmente, na última achega, tamén se utiliza o sistema intelixente cun conversor diferente ao do traballo anterior, neste caso, un conversor boost. En primeiro lugar,preséntase a análise do circuíto de potencia que funciona en ambos os modos de conmutación e créase o conxunto de datos. Despois, implícase un modelo intelixente híbrido similar ao anterior para clasificar o modo de funcionamento do conversor: en primeiro lugar, utilízase un método de agrupación e despois tres algoritmos de clasificación diferentes. Finalmente, o modelo intelixente está implementado nun bucle de control para garantir que o conversor funciona en modo de conmutación suave. Deste xeito, pódese mellorar a eficiencia do conversor de enerxía
Modelado de sistemas complejos mediante métodos de agrupamiento e hibridación de técnicas inteligentes
Get PDFEl presente trabajo de investigación aborda el estudio y desarrollo de un sistema de modelado híbrido que combina métodos de agrupamiento estándar, o clustering, con algoritmos de regresión. Con esta propuesta, se pretende dividir el problema de modelado de un sistema en un conjunto de modelos locales. De esta forma se pueden definir zonas con un comportamiento similar de un modo más preciso. Durante la etapa de regresión, se aplican varias técnicas sobre cada uno de los grupos, con el fin de lograr la mejor aproximación en los modelos locales obtenidos. Por tanto, el modelo híbrido estará formado por el conjunto de todos estos modelos. Esta novedosa propuesta permite obtener resultados altamente satisfactorios en todos los procesos reales en los que se ha aplicado.
El sistema desarrollado ha sido validado sobre tres supuestos reales diferentes. En el primero de ellos, el modelo híbrido se emplea para obtener o predecir el valor que debiera medir un sensor para poder realizar detección de fallos. La aplicación real utiliza la señal BIS, que se emplea para determinar el grado de hipnosis de un paciente sedado. En el segundo, el modelo propuesto se utiliza para crear un sensor virtual, obteniendo el valor de una variable a partir de otras. La aplicación real, en este caso, se desarrolla sobre un sensor para monitorizar el estado de carga de una batería. En el último caso, el modelo híbrido se usa para predecir valores de variables en un tiempo futuro, en instantes posteriores al de la ejecución del modelo. Como aplicación real para este caso, se trata de predecir el valor de la señal ANI empleada en operaciones quirúrgicas, que es un indicador del dolor que sufren los pacientes durante una intervención
Efficient mosaicking for linear infrastructure inspection using aerial robots
No full textEste artículo presenta un método de generación
de mosaicos mediante imágenes tomadas por robots
aéreos para aplicaciones de inspección de infraestructuras
lineales. El método ha sido diseñado
utilizando las hipótesis del problema para reducir
su coste computacional, manteniendo su comportamiento
preciso y robusto. En particular, utiliza
la hipótesis de vuelo rectilíneo y la estimación del
desplazamiento entre imágenes consecutivas para
seleccionar zonas de interés evitando detectar y
asociar características en toda la imagen, lo que
además reduce los valores atípicos y, por tanto,
simplifica la optimización para el cálculo de la
transformación entre imágenes. El método ha sido
validado experimentalmente en misiones de inspecci
ón de oleoductos mediante robots aéreos.This paper presents a mosaicking generation method using images captured by aerial robots for linear infrastructurg inspection applications. The method has been designed using the problem hypotheses in order to reduce its computational cost, keeping its precise and robust performance.
Particularly, it uses the rectilinear flight hypothesis and the estimation of the displacement between consecutive images to select regions of interest avoiding to detect and match features in the whole image, also reducing the outliers and, therefore, simplifying the optimization for calculating the transformation between images.
The method has been validated experimentally on gas pipeline inspection missions
with aerial robots
Estudio del rendimiento de un motor de combustión externa, motor Stirling
Get PDF[Resumen]: Este Trabajo de Fin de Grado abordará el estudio del rendimiento de un motor de combustión externa que funciona bajo el ciclo Stirling, para el cual se analizará una maqueta funcional de un motor real, a través de la sensorización necesaria para la obtención de datos y un sistema de generación eléctrica en corriente alterna. Se realizará un estudio comparativo con referencia en el ciclo de Carnot, que permita comparar el rendimiento de los distintos ciclos termodinámicos en régimen motor. Se expondrán distintas aplicaciones en función de los datos obtenidos.Traballo fin de grao (UDC.EUP). Enxeñaría eléctrica. Curso 2018/201
Estudio de la instalación de un sistema de almacenamiento de energía térmica para una vivienda
Get PDF[Resumen]: El objeto de este TFG (Trabajo Final de Grado) es la realización de un estudio de las posibles soluciones mediante energías renovables en una vivienda unifamiliar ubicada en la localidad de Cee (A Coruña). El TFG incluirá el estudio de los consumos típicos de calefacción y ACS (Agua Caliente Sanitaria) de una vivienda, así como, el dimensionamiento de la instalación para atender dichos consumos. En el dimensionamiento de la instalación se incluirá, en caso de ser necesario, un aporte de energía auxiliar, que incluirá otra energía renovable. Se estudiará el dimensionamiento de un tanque de inercia según el consumo y la ubicación geográfica.Traballo fin de grao (UDC.EUP). Enxeñaría eléctrica. Curso 2018/201
Proyecto para domotizar un laboratorio genérico
Get PDF[Resumen] El objetivo principal de este trabajo es el de realizar un proyecto para domotizar uno de los laboratorios de la Escuela Universitaria Politécnica. El TFG incluirá los elementos típicos de un sistema domótico como pueden ser la iluminación, control de persianas, etc, y otros más específicos como control de temperatura, acceso, etc. El proyecto incluirá el uso de al menos dos sistemas domóticos comerciales, para poder usar la instalación diseñada como base de prácticas de laboratorio.Traballo fin de grao (UDC.EUP). Enxeñaría electrónica industrial e automática. Curso 2017/201
Caracterización de aguas residuales a través de dispositivos hardware de bajo coste
No full text[Resumen] El objeto de este Trabajo Final de Grado es el de estudiar, primeramente, aquellos parámetros medidos en el agua procesada por las Estaciones de Depuración de Agua Residual. A continuación, se implementarán distintos tipos de sensores de bajo coste que permitan caracterizar aguas residuales. Los datos obtenidos a partir de los sensores implementados serán visualizados, procesados y almacenados en tiempo real. Por último, se estudiará la posibilidad de diseñar e implementar un sensor virtual capaz de determinar la naturaleza anómala de las aguas residuales.Traballo fin de grao (UDC.EUP). Enxeñaría electrónica industrial e automática. Curso 2020/202
Implementación de un algoritmo de control adaptativo
Get PDF[Resumen]: En el presente proyecto se abordará la implementación de un algoritmo de control adaptativo basado en el modelo de planta.
Inicialmente se realizará la regulación de un sistema con un PID estándar, a través del Método de Relay-Feedback, para diferentes valores de consigna (en modelos de simulación). Una vez obtenida la respuesta con el PID calculado, se procederá a la implementación de un algoritmo de control adaptativo. La finalidad de este algoritmo es el autoajuste en tiempo real de un PID que obtenga las mejores especificaciones de una planta real para cualquier punto de operación. El primer paso a realizar para el PID adaptativo, consistirá en la implementación del algoritmo RLS, con el cual podrá identificarse la función de transferencia del sistema para posteriormente obtener los parámetros de PID óptimo para el punto de operación sobre el que se esté trabajando.
Obtenidos los PID óptimos se aplicarán dichos reguladores a los sistemas a controlar, obteniendo las señales más relevantes del sistema, como son la señal de control u(t),la salida y(t) y el error e(t),con objeto de poder comparar estas señales en ambos reguladores.
La importancia del PID adaptativo es que irá adaptando los parámetros del regulador con cada muestra, es decir, irá adaptando los pesos del PID en función de la salida y(t) y la señal de control u(t) obtenidos para cada muestra.Traballo fin de grao (UDC.EUP). Enxeñaría electrónica industrial e automática. Curso 2018/201
Modelling a solar tracker with high concentration panels
No full textEl presente trabajo trata sobre el modelado y simulación de una instalación de seguimiento solar fotovoltaico para producción de energía. Se parte de una instalación real con unas especificaciones de funcionamiento muy estrictas en cuanto al seguimiento del sol, debido a que alberga paneles solares fotovoltaicos de alta concentración, donde pequeñas desviaciones en el apuntamiento suponen grandes diferencias en la generación de energía. El objetivo es la obtención de un modelo matemático que sirva como simulador para ser utilizado como primera herramienta en el diseño y ajuste de los controladores o estrategias de seguimiento que se implementarán en la instalación fotovoltaica.The present work deals with the modelling and simulation of a photovoltaic solar tracking installation for energy production. It starts from a real installation with very strict performance specifications in terms of tracking the sun, because it houses high concentration photovoltai solar panels, where small deviations in pointing represent large diffeerences in power generation. The objective is to obtain a mathematical model that serves as a simulator and is used as the first tool in the design and adjustment of the controllers or tracking strategies that will be implemented in the photovoltaic installation.Ministerio de Ciencia e Innovación (España) proyecto DPI2016-79444-
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