Facultad Regional Santa Fe
Permanent URI for this communityhttp://48.217.138.120/handle/20.500.12272/113
Browse
Search Results
Item Máquina de soporte vectorial para la detección y clasificación de fallas en sensores de registro de datos en procesos continuos(VI ARGENCON, 2022-09) Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Perdomo, Mariano; Clementi, Luis A.; Vega, Jorge RubénEn el presente trabajo se implementó un módulo para la detección de fallas en sensores de registro de variables en procesos continuos, el cual se desarrolló sobre la base de una máquina de soporte vectorial. Con el fin de obtener una arquitectura adecuada de la máquina, se estudió el desempeño del módulo para diversas implementaciones obtenidas a partir de diferentes técnicas de codificación múltiple y máquinas Kernel. En particular, se analizó el desempeño de las máquinas de soporte implementadas en términos de su capacidad para detectar y clasificar fallas típicas en sensores de procesos continuos. Para cada máquina implementada, se escogió el tamaño del conjunto de entrenamiento y los valores de los hiperparámetros correspondientes a cada una a partir de una búsqueda de tipo rejilla. Los resultados mostraron que el mejor desempeño en términos de exactitud en el testeo se obtuvo para una codificación de tipo One Vs Rest, utilizando un Kernel de tipo función de base radial, para la cual se alcanzó una exactitud superior al 98%.Item Algoritmo para la localización y despacho de bancos de baterías en redes de distribución(Ingenio Tecnológico, UTN - FR La Plata, 2022-06-10) Manassero, Ulises; Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Loyarte, Ariel; Sangoi, EmmanuelLa utilización de medios de almacenamiento de energía en redes eléctricas se encuentra en pleno crecimiento en razón de los múltiples beneficios que aportan al sistema. En este trabajo, se presenta un algoritmo de optimización orientado a la gestión de bancos de baterías en redes radiales de distribución. El objetivo consiste en seleccionar la combinación de capacidades, posiciones en la red y la estrategia de operación más adecuada de los bancos de baterías. Se pretende optimizar un indicador global que incluye costos asociados a la adquisición de la energía por parte de la empresa distribuidora, pérdidas, operación y mantenimiento de las baterías, y penalizaciones por energía no suministrada ante escenarios de falla. La resolución se plantea en dos etapas acopladas: un algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas establece la ubicación y capacidades de los bancos a incorporar, y otros métodos tradicionales basados en gradientes obtienen el despacho de potencias, las pérdidas en la red y minimizan el impacto de los cortes de suministro. El algoritmo se evalúa sobre una red de distribución real, demostrando su validez para abordar un problema complejo con un número elevado de variables, siendo efectivo para optimizar el costo global.