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Desarrollo de un modelo híbrido basado en inteligencia artificial para el despacho de energía en una microrred

Castro Correa, Paola Andrea; Rojas Ortega, Sebastian (Universidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería Electrónica, 2023-04-24)

El presente trabajo de grado tuvo como fin desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial para controlar de manera automática el despacho de energía dentro de una microrred de energías renovables. La investigación ...
Modelado, diseño y simulación de un sistema de control utilizando inteligencia artificial.

Acevedo Prada, Pedro José; Rozo Ortega, Mauricio (Facultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería Electrónica, 2022-07-14)

Actualmente la industria se tiene la tendencia de usar PLC los cuales han desempeñado la tarea de controlar los procesos usando métodos clásicos de control como los Proporcional (P), ProporcionalIntegral (PI), Proporcion ...
Sistema de contenedores controlado por voz para la correcta clasificación de los residuos sólidos

Suescun Vera, Paula Linned; Nocua Enciso, Paola Roció (Facultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería Electrónica, 2023-03-03)

El reciclaje es una estrategia que permite mejorar el trato de los residuos sólidos que pueden ser útiles en otros aspectos, pero su correcta clasificación no siempre resulta satisfactoria. El problema se presenta cuando ...

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Desarrollo de un modelo híbrido basado en inteligencia artificial para el despacho de energía en una microrred
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Castro Correa, Paola Andrea | 2023-04-24

El presente trabajo de grado tuvo como fin desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial para controlar de manera automática el despacho de energía dentro de una microrred de energías renovables. La investigación planteó una metodología estructurada para dar cumplimiento a los objetivos propuestos en el documento, mediante este trabajo se obtuvo un algoritmo ensamblado que combina árboles de decisión (DT), refuerzo de gradientes extremo (XGBoost) y un regresor lineal múltiple (MLR) para realizar predicciones de la producción de energía solar, producción de energía eólica y demanda eléctrica dentro de una microrred teniendo en cuenta los datos históricos de la serie de tiempo, obteniendo un error porcentual absoluto medio de 5.17%, 5.64% y 0.52% respectivamente. Estas predicciones fueron utilizadas para el desarrollo de un algoritmo que administra la energía dentro de la microrred basándose en una serie de reglas como la profundidad de descarga de las baterías o el recorte de picos en la demanda energética, se analizó el desempeño del sistema en materia económica y obtuvo un error absoluto medio de 0.004USD/kWh con respecto al comportamiento real del sistema y el predicho por el algoritmo.

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Modelado, diseño y simulación de un sistema de control utilizando inteligencia artificial.
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Acevedo Prada, Pedro José | 2022-07-14

Actualmente la industria se tiene la tendencia de usar PLC los cuales han desempeñado la tarea de controlar los procesos usando métodos clásicos de control como los Proporcional (P), ProporcionalIntegral (PI), Proporcional-Derivado (PD) y Proporcional-Integral-Derivado (PID), en donde la rapidez de estabilización y la no tolerancia a oscilaciones en respuesta a una entrada deben ser el objetivo del control. Estos métodos han cumplido con tareas en donde los procesos tienen comportamientos lineales y no lineales, pero siempre hay nuevas oportunidades para intentar aplicar nuevas estrategias que cumplan esta función. Una alternativa para dar solución a esta problemática es el uso de Redes Neuronales Artificiales, ANN (Artificial Neural Networks) las cuales son similares a las redes neuronales biológicas del cerebro humano; las ANN además de ser similares, también constan de una variedad de características y ventajas que se pueden aplicar a un sin número de situaciones para extraer datos importantes que causen un comportamiento basado en la experiencia. Por lo que se propone un sistema de control basado en Redes Neuronales el cual permita el control de nivel para un tanque utilizando inteligencia artificial.

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Sistema de contenedores controlado por voz para la correcta clasificación de los residuos sólidos
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Suescun Vera, Paula Linned | 2023-03-03

El reciclaje es una estrategia que permite mejorar el trato de los residuos sólidos que pueden ser útiles en otros aspectos, pero su correcta clasificación no siempre resulta satisfactoria. El problema se presenta cuando se desconoce cómo deshacerse de los desperdicios que ya no representan un valor útil, esta falta de conocimiento y de la poca participación en actividades de reciclaje conlleva al aumento de la contaminación ambiental. Por esta razón, en este trabajo se presenta un prototipo de un sistema de contenedores controlado por voz con capacidad de 12 litros como herramienta de apoyo en el proceso de clasificación de los residuos sólidos, el cual fue implementado sobre el sistema embebido Raspberry Pi 3B+ y codificado en el lenguaje Python. Dicha codificación basó su funcionamiento de voz. En sus pruebas de funcionamiento se obtuvo un porcentaje de aciertos del 92.64% en el reconocimiento de los comandos de voz, se obtuvo una taza de error de palabra (wer) del 5.41% para el modelo utilizado en el procesamiento digital de voz.

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