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Este trabajo de grado se enfocó en desarrollar un algoritmo basado en redes neuronales artificiales (ANN) para la clasificación y localización de fallas eléctricas en una microrred de prueba. La microrred de estudio es una ...

En la actualidad el uso de energías renovables es cada vez más utilizadas en el mundo, debido a que no afectan negativamente al medio ambiente, la energía del viento es de las más utilizadas también es conocida como Recurso ...

Algoritmo de ubicación e identificación de fallas en una microrred ac basado en inteligencia artificial
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Sandoval Alonso, Arley José | 2024

Este trabajo de grado se enfocó en desarrollar un algoritmo basado en redes neuronales artificiales (ANN) para la clasificación y localización de fallas eléctricas en una microrred de prueba. La microrred de estudio es una red de distribución IEEE de 33 buses con generadores distribuidos ubicados estratégicamente. Se simularon fallas trifásicas, bifásicas a tierra, bifásicas y monofásicas a tierra en diferentes ubicaciones de las líneas y con diversas duraciones, esto empleando el software DigSILENT enlazado con Python. Tras extraer y procesar los datos mediante técnicas como la transformada Wavelet, se compararon optimizadores, funciones de activación y tamaños de baches para el posterior entrenamiento de los modelos, los cuales muestran una buena generalización con una exactitud del 99.24% y 98.99% en clasificación y 95.71% y 94% en localización, esto para los conjuntos de entrenamiento y validación, respectivamente. Además, se crea una interfaz de usuario para predecir el tipo y la ubicación de las fallas usando la data de prueba separada anteriormente con este propósito.

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Análisis del recurso eólico en la ciudad de Cúcuta mediante ciencia de los datos e inteligencia artificial
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Di Candia Jaimes, Gian Franco | 2022-03-15

En la actualidad el uso de energías renovables es cada vez más utilizadas en el mundo, debido a que no afectan negativamente al medio ambiente, la energía del viento es de las más utilizadas también es conocida como Recurso Eólico. El presente proyecto tuvo como objetivo la predicción del Recurso Eólico disponible promedio y total en la ciudad de Cúcuta, con la utilización de las dos variables más influyentes velocidad del viento y temperatura. Para la construcción del modelo se utilizó el enfoque de Aprendizaje Automático en conjunto con la técnica de Redes Neuronales Artificiales. La métrica de éxito utilizada para evaluar al modelo fue el Error Absoluto Medio (MAE). El cual para la etapa de entrenamiento con un rango de 1 año tuvo un valor de 1.6 el cual representa el 1.7% del valor promedio de las predicciones. Para la etapa de evaluación del modelo se alimentó el algoritmo con datos tomados experimentalmente en las zonas de Ceiba, Torcoroma y Belén. Para evaluar predicciones en cada una de estas zonas con un rango de 10 minutos se obtuvo un MAE de 0.02, 0.03 y 0.06 respectivamente.

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