Prototipo para el análisis de fallas en sistemas con generación distribuida en tiempo real basado en un microcontrolador y redes neuronales convolucionales
En el presente proyecto se desarrolló un prototipo para la detección y clasificación de fallas de cortocircuito en sistemas con generación distribuida renovable utilizando redes convolucionales unidimensionales (1D-CNN) en tiempo real por medio de simulación Hardware in the Loop (HIL) y un microcont...
- Autores:
-
Suárez Campos, Pablo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/74969
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/74969
- Palabra clave:
- Análisis de fallas
Aprendizaje supervisado
Fallas de cortocircuito
Redes convolucionales unidimensionales
Generación distribuida
Hardware in the loop
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
| Summary: | En el presente proyecto se desarrolló un prototipo para la detección y clasificación de fallas de cortocircuito en sistemas con generación distribuida renovable utilizando redes convolucionales unidimensionales (1D-CNN) en tiempo real por medio de simulación Hardware in the Loop (HIL) y un microcontrolador. Se desarrollo el diseño, entrenamiento y validación del algoritmo de aprendizaje supervisado basado en 1D-CNN el cual se utilizó en el microcontrolador Rapsberry Pi 3B+ para la simulación en tiempo real con el sistema Typhoon HIL402. Se utilizo como caso de estudio el sistema IEEE 13 Node test-feeder con generación distribuida renovable en el software Typhoon HIL Control Center y su librería de componentes para la simulación de fallas en tiempo real para la validación del prototipo. |
|---|