Maestría en Ingeniería

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  • ÍtemAcceso 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 Alberto
    RESUMEN: 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.
  • ÍtemAcceso 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 Patricia
    RESUMEN: 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.
  • PublicaciónAcceso 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, Enrique
    RESUMEN: 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.
  • PublicaciónSólo datos
    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, Santiago
    ABSTRACT: 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.
  • PublicaciónAcceso 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 Horacio
    RESUMEN: 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.