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...

Full description

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
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AutoSolar, “La curva de intensidad-voltaje y la de potencia-voltaje de un panel solar. el papel del regulador de carga.” [Online]. Available: https://autosolar.es/aspectos-tecnicos/la-curva-de-intensidad-voltaje-y-la-de-potencia-voltaje-de-un-panel-solar-el-papel-del/-regulador-de-carga
S. Saha, “A comprehensive guide to convolutional neural networks-the eli5 way,” Nov 2022. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53
B. Rohrer, “Convolution in one dimension for neural networks,” Feb 2020. [Online].Available: https://e2eml.school/convolution_one_d
K. Khursheed,M. Alhussein, K. Javed, and S. Haider, “A pyramid-cnn based deep learning model for power load forecasting of similar-profile energy customers based on clustering,” IEEE Access, vol. PP, pp. 1–1, 01 2021.
I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning. MIT Press, 2016, http://www.deeplearningbook.org.
(2023) Typhoon hil 402. https://www.typhoon-hil.com/.
(2023) Raspberry pi 3 model b+. https://www.raspberrypi.com/products/raspberry-pi-3-model-b-plus/.
J. P. N. Cuéllar, “Aplicación de machine learning en tiempo real basada en un microcontrolador para la detección y clasificación de fallas en un sistema de potencia,” 2022, https://repositorio.uniandes.edu.co/handle/1992/58903.
S. Turizo, G. Ramos, and D. Celeita, “Voltage sags characterization using fault analysis and deep convolutional neural networks,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 58, no. 3, pp. 3333–3341, 2022.
S. G. Andreas C.Müller, Introduction toMachine Learning with Python. O’ReillyMedia, Inc., 2016.
T. Yin, J. Lian, J. Buckheit, and R. Fan, “Bridging power system protection gaps with data-driven approaches,” 2021. [Online]. Available: https://www.osti.gov/biblio/1771797
IEA, “Smart grids,” 2023. [Online]. Available: https://www.iea.org/energy-system/electricity/smart-grids
P. Suárez, “Detección y clasificación de fallas en sistemas de distribución con generación distribuida por medio de redes neuronales convolucionales unidimensionales,” 2024.
Fault Location on Transmission and Distribution Lines. John Wiley Sons, Ltd, 2022, ch. 1, pp. 1–26. [Online]. Available: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9781119121480.ch1
G. Koeppel, Distributed generation literature review and outline of the Swiss situation. ETH Zürich, 2003.
Generación distribuida. Endesa, s.f., https://www.fundacionendesa.org/es/educacion/endesa-educa/recursos/generacion-distribuida, (accessed Aug. 10, 2023).
S. Kiranyaz, O. Avci, O. Abdeljaber, T. Ince,M. Gabbouj, and D. J. Inman, “1d convolutional neural networks and applications: A survey,” Mechanical Systems and Signal Processing, vol.151, p. 107398, 2021. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888327020307846
S. Verma, “Understanding 1d and 3d convolution neural network:Keras,” Jul 2023. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/understanding-1d-and-3d-convolution-neural-network-keras-9d8f76e29610
V. Rastogi, “Fully connected layer,” 2023. [Online]. Available: https://medium.com/@vaibhav1403/fully-connected-layer-f13275337c7c
A. Y. Montoya, M. Jimenez-Aparicio, J. Hernandez-Alvidrez, and M. J. Reno, “A fast microprocessor-based traveling wave fault detection system for electrical power networks,” in 2023 IEEE Power Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT),2023, pp. 1–5.
S. K. Sahu, M. Roy, S. Dutta, D. Ghosh, and D. K. Mohanta, “Machine learning based adaptive fault diagnosis considering hosting capacity amendment in active distribution network,” Electric Power Systems Research, vol. 216, p. 109025, 2023. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378779622010744
N. Simic, L. Strezoski, and B. 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/1996-1073/14/19/6372
J. 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-tensorflow
Microchip, “Mcp3004/3008 datasheet,” 2008. [Online]. Available: https://www.sigmaelectronica.net/wp-content/uploads/2018/09/MCP3008.pdf
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Available: https://www.sigmaelectronica.net/wp-content/uploads/2018/09/MCP3008.pdf201923819Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=HbY10X8AAAAJvirtual::19742-1https://scholar.google.es/citations?user=4TGvo8AAAAJvirtual::19743-10000-0003-2240-7875virtual::19742-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000244902virtual::19742-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000802506virtual::19743-1dc8f4f9d-decb-4312-8e2d-ad9efc0336fevirtual::19742-1dc8f4f9d-decb-4312-8e2d-ad9efc0336fevirtual::19742-1eb386eec-3ec8-40c2-829d-ae8cbf0e384evirtual::19743-1eb386eec-3ec8-40c2-829d-ae8cbf0e384evirtual::19743-1ORIGINALautorizacion tesis Electronica-PSC-29072024-GR.pdfautorizacion tesis Electronica-PSC-29072024-GR.pdfHIDEapplication/pdf361904https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/71f57cad-9d82-4dc9-8395-0e8d7ce18b90/download54246108b67392540c41d3bb2246a90dMD51Prototipo para el análisis de fallas en 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