Publicacions
Algunes de les últimes aportacions a revistes nacionals i internacionals es mostren a continuació. La llista completa de publicacions pot trovar-se aquí.
Modelatge de Black-box de convertidors DC-DC basats en xarxes neuronals convolucionals wavelet
Autors:
Rojas, G.; Riba, J.; Moreno-Eguilaz, J.M.
Revista:
IEEE trnsactions on instrumentation and measurement, Julio 2021
Resum:
Aquest document presenta un enfocament de offline deep learning centrat a modelar i identificar un convertidor reductor DC-DC de 270 V a 28 V utilitzat en els sistemes de distribució a bord de aeronaus elèctriques (MEA). Els fabricants no solen proporcionar prou informació sobre els convertidors. Per tant, és difícil fer tasques de disseny i planificació i verificar el comportament del sistema de distribució d'energia sense un model precís. Aquest treball considera el convertidor com a caixa negra i entrena una xarxa neuronal convolucional d'ondícules (WCNN) que és capaç de reproduir amb precisió el comportament del convertidor DC-DC a partir d'un gran conjunt de dades experimentals. També es descriu la metodologia per dissenyar un WCNN segons les característiques dels senyals d'entrada i sortida del convertidor. El mètode està validat amb dades experimentals obtingudes d'una configuració que replica el sistema de distribució a bord de 28 V d'una aeronau. Els resultats presentats en aquest article mostren una alta correlació entre les dades mesurades i estimades, la robustesa i la baixa càrrega computacional. Aquest article també compara l'enfocament proposat amb altres tècniques presentades a la literatura. És possible estendre aquest mètode a altres convertidors DC-DC, depenent dels seus requisits.
Sistema autònom de gestió d'energia amb capacitat d'autoreparació per edificis ecològics (Microxarxes)
Autors:
Selseleh Jonban, M.; Romeral, L.; Akbarimajd, A.; Ali, Z.; Ghazimirsaeid, S.; Marzband, M.; Putrus , G
Revista:
Journal of building engineering, Febrero 2021
Resum:
Avui dia, els recursos energètics distribuïts s'utilitzen àmpliament per satisfer la demanda a microxarxes, especialment a edificis ecològics. Aquests recursos generalment es connecten mitjançant convertidors electrònics de potència, que actuen com a actuadors, al sistema i permeten injectar la potència activa i reactiva desitjada, segons el que determina controladors intel·ligents. El rendiment general d'un convertidor en aquest sistema depèn de l'estabilitat i la solidesa de les tècniques de control. Aquest article presenta un control intel·ligent i una gestió energètica d'una microxarxa de DC que divideix la demanda entre diversos generadors. En aquesta investigació, es desenvolupa un sistema de gestió d'energia (EMS) basat en controladors de sistema multiagent (MAS) per gestionar l'energia, controlar la tensió i crear equilibri entre l'oferta i la demanda al sistema amb l'objectiu de donar suport a la característica de fiabilitat. A l'enfocament proposat, s'implementa un algorisme jeràrquic reconfigurat per controlar la interacció dels agents, on s'utilitza un bus CAN per proporcionar comunicació entre ells. Aquest marc té la capacitat de controlar el sistema, fins i tot si apareix una falla a la unitat de decisió. L'anàlisi teòrica i els resultats de la simulació d'un model pràctic demostren que la tècnica proposada proporciona un control robust i estable d'una microxarxa.
Mètode optimització de refrigeració industrial basat en dades que considera la previsió de demanda
Autors:
J. Cirera; J. A. Carino; D. Zurita; and J. A. Ortega
Revista:
Processes, Mayo 2020
Resum:
Una de les preocupacions principals de la indústria és l'eficiència energètica, en què el paradigma de la Indústria 4.0 obre noves possibilitats en afrontar enfocaments d'optimització utilitzant metodologies basades en dades. En aquest sentit, incrementar l'eficiència dels sistemes de refrigeració industrial és un desafiament important, ja que aquest tipus de processos consumeixen una enorme quantitat d'electricitat que es pot reduir amb una configuració òptima del compressor. En aquest article, es presenta una metodologia nova basada en dades, que utilitza mapes autoorganitzats (SOM) i perceptró multicapa (MLP) per abordar el problema dels sistemes de refrigeració (PLR). La metodologia proposada té en compte les variables que influeixen en l'exercici del sistema per desenvolupar un model discret de les condicions d'operació. El model esmentat anteriorment s'utilitza per trobar el millor PLR dels compressors per a cada condició de funcionament del sistema. A més, per superar les limitacions del rendiment històric, es creen artificialment diversos escenaris per trobar punts d'ajust de PLR gairebé òptims a cada condició d'operació. Finalment, el mètode proposat utilitza una estratègia de pronòstic per gestionar les situacions de commutació del compressor. D'aquesta manera s'eviten arrencades i parades indesitjables de la màquina, preservant la vida útil restant i sent més eficient. Es fa una validació experimental en un sistema industrial real per tal de validar la idoneïtat i el rendiment de la metodologia. La metodologia proposada millora l'eficiència del sistema de refrigeració fins a un 8%, depenent de les condicions d'operació. Els resultats obtinguts validen la viabilitat d'aplicar tècniques basades en dades per al control òptim dels compressors del sistema de refrigeració per augmentar-ne l'eficiència.
Comparteix: