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
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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. |
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Dumnic, “Short-circuit analysis of der-basedmicrogrids in connected and islanded modes of operation,” Energies, vol. 14, no. 19, 2021. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/1996-1073/14/19/6372J. D. P. Chacón, “Deteccion y clasificación de fallas en un sistema de potencia con penetracion de inversores basado en una aplicacion demachine learning en tiempo real,” 2023, https://hdl.handle.net/1992/73400.S. Westby, “How to install tensorflow 2 on your raspberry pi,” 2022. [Online]. Available: https://www.samwestby.com/tutorials/rpi-tensorflowMicrochip, “Mcp3004/3008 datasheet,” 2008. [Online]. 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