Maestría en Ingeniería
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Publicación Acceso abierto Modelamiento Predictivo y Optimización para el Abastecimiento de Repuestos Automotrices(Universidad EIA, 2024) Marín Ramirez, Juan David; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: El abastecimiento de repuestos e insumos en el sector automotriz Colombiano cada vez viene adquiriendo mayor relevancia debido a factores que se vienen presentando en el transcurso de la última década, tales como: migración (salida del país) de plantas ensambladoras de vehículos a otros países de la región (México y Brasil), incremento en la variedad y comercialización de marcas automotrices en el parque automotor colombiano (apertura a marcas asiáticas), implementación de nuevas tecnologías (vehículos híbridos y eléctrico), devaluación del Peso (COP) frente al Dólar (USD) y crecimiento en la demanda interna de vehículos transporte de carga (comerciales) y pasajeros (familiares) generados luego de pandemia Covid 19 y reactivación económica nacional. Es allí donde estas circunstancias, en ocasiones con posiciones de contrariedad y particularmente en el sector automotriz generan incrementos en las operaciones de mantenimiento de vehículos y reduciendo los márgenes operativos para las empresas de transporte y en general para el sector productivo. Renting Colombia, una empresa dedicada al arrendamiento operativo de vehículos (tanto comerciales como de uso particular) y con una flota de más de 45.000 vehículos operativos y creciendo, se ve cada vez más afectada por la disponibilidad y constante incremento en costo de los insumos y repuestos requeridos para el mantenimiento adecuado de sus vehículos y por ende la afectación de sus ingresos operativos. Es por esto que surge la necesidad de realizar una reducción de gastos de mantenimiento, partiendo principalmente por los costos de insumos y repuestos importados, los cuales se afectan por la tasa cambiaria y algunas otras variables como costos de commodities. Este proyecto busca desarrollar un modelo financiero que ayude a tomar decisiones desde una óptica financiera para optimizar el gasto mediante una integración de los flujos de información de costos de insumos automotrices, rotación de inventarios (vehículos y repuestos) y variables económicas, aplicando pronósticos y simulaciones de costos futuros (según requerimientos operativos de mantenimiento).Publicación Acceso abierto Analysis of the effects of incentives to complementary between energy sources on the electricity market: a system dynamics approach(Universidad EIA, 2024) Aristizábal Gutiérrez, Sofía; Ochoa, María CamilaABSTRACT:The integration of non-conventional renewable energy sources (NRES) into electricity systems introduces variability and intermittency, challenging power systems traditionally designed for stable and predictable generation. These challenges require policymakers to develop strategies aimed at maintaining reliability, affordability, and sustainability while increasing the share of NRES. One promising solution is leveraging the complementary nature of NRES to mitigate variability. However, the translation of this complementarity into effective policy and incentive structures remains underexplored in existing research. This study addresses this gap by employing System Dynamics modeling to analyze the effects of incentivizing complementarity between NRES and electricity system availability. In contrast to traditional methods, which assess complementarity between two or more generation sources, this study evaluates how individual sources complement the system’s availability. The resulting complementarity values are used to guide the design of incentives for new NRES investments. Two metrics, Pearson correlation and the Total Variation Metric (TVM), were analyzed to assess their effectiveness in measuring complementarity. The model is applied to a case study of the Colombian electricity market, a system characterized by its dependence on hydropower and substantial potential for NRES integration. The findings suggest that incentivizing complementarity can enhance grid stability, reduce dependence on thermal generation, and lower overall system costs. Future research should refine these metrics to better account for minimum availability and focus on short-term variations to further optimize system flexibility and resilience.Publicación Acceso abierto Detección de posibles puntos de autogeneración solar a partir de los datos de consumo eléctrico en Colombia(Universidad EIA, 2024) Patiño Pérez, Héctor Alejandro; Hoyos Velásquez, Santiago Horacio; Hoyos Velásquez, Santiago HoracioRESUMENLos países se encuentran dentro de un proceso de transición energética por medio del cual se desarrolla la electrificación de la economía y se intensifica el uso de las energías renovables a partir de fuentes convencionales y no convencionales, contribuyendo a la reducción de las emisiones de gases efecto invernadero y, por lo tanto, realizando un aporte a la mitigación del cambio climático. En particular, la utilización de energía solar fotovoltaica para la autogeneración de los hogares y las empresas se ha visto motivada por la disminución de los precios de esta tecnología, el aumento de su eficiencia técnica y la disponibilidad de incentivos tributarios generados por ley; lo que se refleja en el cierre financiero de los proyectos solares a pequeña y gran escala, en zonas urbanas, rurales o apartadas a nivel nacional e internacional. Los mercados de energía eléctrica requieren de la estimación correcta de la demanda y la generación de energía para la formación de los precios de corto y largo plazo. En este sentido, conocer la cantidad de energía proveniente de la autogeneración fotovoltaica y su impacto en la demanda es requerido para la planificación de la expansión y para la operación del sistema eléctrico de potencia, además de soportar la toma de decisiones de inversionistas en el sector. El consumo de energía de los hogares y las empresas puede ser caracterizado por su curva de carga, la cual presentaría cambios frente a su patrón de comportamiento histórico como consecuencia de la autogeneración para el autoconsumo, es por esto que, en esta investigación se presenta una metodología basada en técnicas de detección de anomalías para la caracterización de cambios atípicos en el comportamiento de la serie de tiempo del consumo de energía, con el propósito de identificar sistemas solares fotovoltaicos de autogeneración en grandes usuarios de energía en Colombia. La metodología desarrollada se basa en cuatro enfoques: uso de algoritmos de búsqueda exhaustiva, uso de detección de anomalías en series de tiempo mediante la biblioteca Prophet de Facebook, uso de algoritmos para detección de cambios de nivel mediante la biblioteca ADTK – ARUNDO y uso de modelos de aprendizaje profundo para el aprendizaje y detección de cambios en el comportamiento de los datos. Esta investigación se realiza en el marco de la alianza energética 2030, la cual está conformada por 11 organizaciones con el fin de realizar el desarrollo de 11 proyectos de I+D+i financiados por Colciencias. La investigación está desarrollada como parte del proyecto 1 con los datos de consumo de energía eléctrica de los usuarios de Colombia, compartidos por la empresa XM Compañía de Expertos en Mercados S.A. E.S.P. Los resultados encontrados con los dos primeros enfoques utilizados no fueron satisfactorios debido a la gran cantidad de anomalías identificadas y que no representaban el comportamiento esperado para la instalación de un sistema de autogeneración fotovoltaico; sin embargo, los resultados obtenidos bajo el proceso de validación propuesto en los dos últimos enfoques permiten afirmar la presencia de sistemas solares fotovoltaicos instalados a partir de los datos analizados.Publicación Sólo datos Desarrollo de un mortero ligero para impresión 3D a partir de la activación alcalina de cerámicas residuales con incorporación de lodo papelero(Universidad EIA, 2024) Valencia Isaza, Andrés; Restrepo Montoya, José WilliamRESUMEN: la impresión 3D de estructuras civiles utilizando morteros cementicios ha venido experimentando un gran interés en la última década. Esta tecnología permite construir estructuras monolíticas con herramientas automatizadas, lo cual reduce la demanda de mano de obra, reduce tiempos de construcción y permite reproducir arquitecturas novedosas y complejas. La impresión 3D puede potenciarse, desarrollando morteros más duraderos y sostenibles por su menor huella de carbono. En este orden de ideas, este trabajo propone desarrollar un mortero ligero a partir de materiales residuales. Este composite está conformado por una matriz cementicia obtenida por la activación alcalina de cerámicas residuales (roturas de ladrillo de arcilla cocida (RL) y ceniza volante (CV) y celulosa residual (lodo papelero, LP) adicionada como carga aligerante. El desarrollo de este mortero exigió encontrar la dosificación de mezcla que cumpliera con las resistencias requeridas en estado endurecido. Además, el mortero en su estado fresco debe poseer la reología adecuada para extruirse tridimensionalmente mediante el proceso comúnmente denominado "impresión 3D". Metodológicamente, el primer reto fue determinar las relaciones molares que permitirán conformar un composite aligerado con la resistencia a compresión y la capacidad portante requeridas para un elemento impreso 3D. El segundo desafío fue encontrar la consistencia que garantice la extrusión del composite y su posterior fraguado en tiempos prudencialmente cortos y sin generar atacamiento de material durante la impresión 3D. Por último, acorde a la consistencia, determinar los parámetros tecnológicos del proceso de impresión 3D que permitan conformar un producto estructural y dimensionalmente estable. Todos estos requerimientos se alcanzaron a través de un diseño experimental válido que considere la combinación sinérgica de todos estos factores. El fin último de este proyecto es ofrecer a la industria de la construcción un nuevo material sostenible para moldear por impresión 3D elementos constructivos de diverso formato, cuya huella de carbono resulte inferior a la de los morteros basados en cemento Portland que se utilizan con esta tecnología. Alcanzar resultados positivos en el desarrollo de este mortero podría redundar en su trasferencia hacia la industria de la construcción de obras e infraestructuras civiles con mayor sostenibilidad y apoyada en una solución práctica para la gestión de residuos enmarcada en buenas prácticas de economía circular.Ítem Acceso abierto Dinámica de sistemas para modelar la expansión de la transmisión eléctrica bajo distintos escenarios de transición energética(Universidad EIA, 2023) De Zubiría Arango, Juana; Ochoa Jaramillo, María Camila; León Candela, Ramón AlbertoRESUMEN: la transición de los mercados de electricidad hacia nuevas fuentes de energía renovable, como la solar y la eólica, y el almacenamiento a gran escala, plantea importantes desafíos para todos los actores del sistema eléctrico. La intermitencia de estas fuentes y el desplazamiento de la demanda de energía cambiarán el comportamiento del sistema. Esto representa un desafío particular para la planificación de la expansión de las redes de transmisión, ya que las decisiones de inversión deben anticiparse a las necesidades para no comprometer la seguridad del suministro. Este trabajo propone un modelo de Dinámica de Sistemas para entender los posibles efectos de las fuentes de energía renovable no convencionales, la generación distribuida y el almacenamiento a gran escala en las necesidades de transmisión en un país. Se presentan cuatro casos de estudio: Colombia, Chile, Brasil y Perú, con especial énfasis en el caso colombiano, para ilustrar los posibles comportamientos de las necesidades de expansión de la red de transmisión. Los resultados de las simulaciones muestran que las necesidades de transmisión dependen de los patrones de disponibilidad de generación y la ubicación de nuevas plantas de energía. Además, pueden reducirse por la entrada generación distribuida y almacenamiento.Ítem Acceso abierto Modelo predictivo para identificar zonas potenciales de deslizamientos influenciados por precipitación en la ciudad de Medellín(Universidad EIA, 2023) Garcés Mesa, David; Bonet Cruz, Isis; Peláez Mesa, Claudia PatriciaRESUMEN: el objetivo de este trabajo de grado es desarrollar un modelo predictivo para identificar zonas potenciales de deslizamientos influenciados por la precipitación en Medellín. Se emplearon técnicas de inteligencia artificial, se integró información geoespacial y de precipitación disponible al público. El modelo se basó en la implementación de modelos supervisados y series de tiempo, adaptados de manera híbrida para capturar la relación entre la precipitación y los movimientos en masa. La pregunta de investigación se centra en la falta de un enfoque integrado que utilice información de organismos de atención a emergencias, cartografía, antecedentes de deslizamientos, características geométricas del terreno y la variación espacial y temporal de la precipitación; que permita comprender el comportamiento de los escenarios de riesgo por movimientos en masa en función de la lluvia antecedente y mejorar la interpretación y respuesta en estas situaciones en la ciudad. Los resultados principales se enfocaron en la estimación de parámetros relevantes para la ocurrencia de deslizamientos, como la vulnerabilidad y la cantidad de agua en el suelo según la precipitación previa. Además, se investigaron los umbrales de lluvia específicos por cuadrantes de la ciudad y su relación con la activación de los movimientos en masa. Se observó una influencia significativa de la vulnerabilidad, así como la importancia de las características geológicas y geomorfológicas en la ocurrencia de deslizamientos. Estos hallazgos proporcionan una base sólida para comprender y gestionar el riesgo de deslizamientos en Medellín, y sugieren la implementación de medidas públicas preventivas y de mitigación. En conclusión, este estudio presenta un modelo predictivo que integra información geoespacial y de precipitación para identificar zonas propensas a deslizamientos influenciados por la lluvia en Medellín. Los resultados destacan la necesidad de considerar la vulnerabilidad y las características del terreno al evaluar el riesgo de movimientos en masa en la ciudad.Publicación Acceso abierto Análisis de viabilidad de sistemas híbridos de energía renovable con hidrógeno verde en el marco de los escenarios planteados por Energética(Universidad EIA, 2023) García Acosta, Andrés; Jaramillo Vélez, Andrés; Ángel Sanint, EnriqueRESUMEN: En el sector energético se ha establecido la transición energética con mayor impulso desde el Acuerdo de París en el 2015 (Paris Agreement, 2015). A partir de allí se ha dado un aumento en la participación de energías renovables en la canasta energética y el surgimiento de nuevas tecnologías transformadoras como lo es el hidrógeno. El hidrógeno se presenta como un gran potencial para reemplazar los combustibles fósiles y sus derivados en las industrias que son altamente intensivas en calor y en emisiones de carbono a la atmósfera. Adicionalmente el sector energético es el mayor consumidor de hidrógeno a nivel global, pero este proviene del carbón y gas natural (Hosseini & Wahid, 2016). Lo que se busca es que el hidrógeno sea producido a partir de fuentes renovables y así disminuir el impacto ambiental que tiene en el momento. En Colombia se tienen los lineamientos definidos para la transición energética y el desarrollo de un mercado de hidrógeno verde desde la producción, a partir de fuentes solares y eólicas, hasta la exportación a otros países donde se requiera este insumo para ayudar con la descarbonización de diferentes sectores. Una de las opciones para incorporar esta tecnología es integrándola a plantas de generación de energía (en conjunto con baterías para almacenamiento de energía), convirtiéndose en sistemas híbridos capaces de tener mayor respaldo y flexibilidad. Este trabajo presenta un análisis de viabilidad técnico-económico de tres sistemas híbridos (solar, eólica e hidráulica) en cuatro escenarios energéticos definidos por Energética 2030, Alianza Interinstitucional enfocada la transformación del sector energético colombiano, con el fin de identificar y establecer recomendaciones de la integración del hidrógeno verde a plantas de generación de energía renovable. Los escenarios se basan en señales económicas y señales regulatorias. Dentro del desarrollo del trabajo, se propone una regla de operación para los sistemas híbridos con el objetivo de tomar decisiones sobre el uso de la energía para almacenamiento, venta en el mercado de energía y/o de ventas en un mercado de hidrógeno. En el escenario Ajedrez se obtuvieron los mejores resultados financieros, por la favorabilidad en las políticas sobre la transición y una señal económica fuerte. En Monopolio también se encontraron resultados favorables por las fuertes inversiones en este tipo de proyectos, a pesar de que no exista un marco regulatorio definido. En estos dos escenarios es donde se permite la integración del hidrógeno a las plantas de generación. En Escaleras y Serpientes solo se encuentra un resultado favorable, pero no se incluye ni batería ni hidrógeno, a pesar de que las políticas promuevan la transición energética, no hay una fortaleza económica en el mercado. En el escenario Jenga todos los resultados son desfavorables por no tener ni políticas ni una señal económica en favor de la transición energética.Publicación Acceso abierto Myoelectric Control System for a Soft Elbow Exoskeleton With Potential Application in Rehabilitation and Movement Assistance(2023) Toro-Ossaba, Alejandro; Tejada Orjuela, Juan Camilo; Rúa, SantiagoABSTRACT: Rehabilitation and assistance exoskeletons have been widely studied because they allow to provide more effective, intensive and adaptive therapies; in addition, they can be used to augment the user's capabilities in order to provide movement assistance. In particular, soft robotic exoskeletons have been researched during the past decade because they allow the device to adapt to the body contours, increasing the users comfort. One of the main challenges in the development of soft robotic exoskeletons is the design of controllers that allow an intuitive and active control of the device. This work addresses the development of a myoelectric Model Reference Adaptive Controller (MRAC) with an Adaptive Kalman Filter for controlling a cable driven soft elbow exoskeleton. The proposed MRAC controller proved to be suitable for both passive and active control of the soft elbow exoskeleton. The controlled system achieved a Mean Absolute Error (MAE) of approximately 4.5° in passive mode and 10° during active mode. Additionally, the active control mode allowed an average reduction of 34% to 40% in the joint torque RMS when performing dynamic Flexion - Extension movements. The active control mode is based on a surface electromyography (sEMG) joint torque estimation algorithm. The proposed MRAC controller proved to be robust enough to adapt to the exoskeleton uncertainties and external disturbances; additionally, the adaptive scheme allowed the system to operate with only two sEMG channels and the measurement of the joint angle, which was estimated by using to Inertial Measurement Units.Publicación Acceso abierto Desarrollo de un sistema de soporte a la gestión de energía para microrredes utilizando herramientas de Inteligencia Artificial(Universidad EIA, 2022) Puerta Echandía, Alejandro; Hoyos Velásquez, Santiago HoracioRESUMEN: Los países se encuentran en un proceso de transición energética, donde se está intensificando el uso de las energías renovables, de manera centralizada como también distribuida, al igual que las grandes empresas, los pequeños consumidores buscan ser prosumidores[1] lo que trae consigo beneficios energéticos, económicos y ambientales. Los países buscan contribuir a la reducción de emisiones de CO2, como mecanismo de adaptación y mitigación al cambio climático, realizando un cambio de las energías no renovables[2], a energías limpias como lo es la energía solar, la cual ha tenido reducciones de precios de una manera considerable en los últimos años, estimulando así la adopción de este tipo de energías en un mercado mucho más amplio, que va desde la gran empresa hasta los hogares independientes, donde cada vez se busca reducir el consumo de la red tradicional y autogenerar su propia energía por parte de los ahora nuevos prosumidores. Adicionalmente, los mercados energéticos, requieren de una estimación de la demanda de energía por parte de los consumidores a nivel de todos los sectores, residencial, industrial y comercial, con el propósito de planificar tanto la operación como la expansión del sistema eléctrico y así garantizar el suministro en todo momento de una manera confiable y de calidad. Además, la estimación de la demanda contribuye a determinar precios de la energía para el corto y largo plazo[3] por medio de las cuales se soportan decisiones. Para lograr la satisfacción de la demanda, se requiere también conocer la generación de energía que habrá disponible en determinado momento, asunto que para la energía fotovoltáica es crucial, dada su naturaleza variable[4]. Estas estimaciones de energía proveen también las herramientas necesarias para la gestión y planeación de manejo de una red eléctrica, como lo es una microrred, la cual posee nodos que consumen y/o generan energía; Las microrredes son pequeños sistemas eléctricos que comparten energía entre sí, pero para lo cual, necesitan un sistema de gestión que les permita distribuir la energía de una manera eficiente y precisa, priorizando el consumo de la energía generada por la propia microrred. Por estas razones, en esta investigación se propone una metodología basada en herramientas de inteligencia artificial, sistemas de simulación, e interfaces de usuario, para proveer así un sistema que permita contribuir a la planeación de la gestión de energía dentro de una microrred, donde los resultados obtenidos con el mismo fueron satisfactorios, puesto que los datos entregados por el sistema, permiten realizar una planeación de distribución de energía que contribuye al cálculo de beneficios energéticos, económicos y ambientales. Ya con el contexto del porque es necesaria una aproximación diferente al problema, en este proyecto se realiza un sistema de simulación de microrredes de energía completamente configurable, donde el usuario puede diseñar una microrred completa y analizar los resultados obtenidos por la simulación, donde esta se realiza en base a un sistema de gestión de energía y un sistema de predicción que permite pronosticar el comportamiento futuro de cada nodo, para luego poder así entregar unos resultados que puedan ser analizados por el usuario y así determinar la mejor configuración para la microrred. Para este programa se realizó un estudio completo de las microrredes existentes y sus topologías, para así sintetizar un modelo acorde a lo que se busca realizar, donde se extrajeron los componentes de la red y sus funcionamientos, como también la manera de compartir información y energía entre ellos, para poder así sintetizar un modelo parametrizable de una microrred, que pueda ser aplicado a cualquier caso donde se busque diseñar y simular una microrred. Con el modelo parametrizable de la microrred, se procede a diseñar una interfaz de usuario, donde un usuario pueda configurar en detalle la microrred que se piensa simular, donde se optó por un diseño web, el cual provee portabilidad y escalabilidad a futuro. Ya con la interfaz diseñada, se procede a realizar toda la programación que conlleva la simulación de la microrred, donde se tienen algoritmos neuronales de predicción, como también los códigos de comunicación y gestión de energía; Ya con todos los componentes del programa se consolida un sistema de simulación completamente funcional, que permite al usuario analizar los resultados y realizar cambios a la configuración de la simulación. Ya con el programa probado y funcional, se realizó una síntesis del sistema eléctrico de la Universidad EIA como una microrred, donde se tiene generación almacenamiento y consumo en diferentes puntos de la misma, para desarrollar así una lista de parámetros de una microrred basada en la Universidad. Se realizó una simulación de la microrred de la Universidad EIA, utilizando datos históricos, para lograr así una validación de los resultados entregados por el programa, llegando así a la conclusión de que el programa funciona y presenta resultados válidos que permitirán a la universidad, realizar una mejor planeación y distribución de su propia microrred.
