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http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57109
Título : | Diseño de un prototipo de monitoreo y control de factor de potencia para un parque solar empleando algoritmo de aprendizaje automático en el borde |
Autor : | Bazurto Onofre, Adrián Vidal Gusnay Carrillo, Daniel Robinson Asanza A., Víctor Manuel, Director |
Palabras clave : | factor de potencia monitoreo y control machine learning Prototipo |
Fecha de publicación : | 2021 |
Editorial : | ESPOL. FIEC |
Citación : | Bazurto, A.; Gusnay, D. (2021). Diseño de un prototipo de monitoreo y control de factor de potencia para un parque solar empleando algoritmo de aprendizaje automático en el borde [Tesis de Grado]. Escuela Superior Politécnica del Litoral |
Resumen : | El presente proyecto de titulación consiste en el diseño de un prototipo electrónico para monitorear y controlar el factor de potencia de la energía que suministra un parque solar empleando un algoritmo de machine learning, el mismo es un equipo compacto y eficiente que brinda el monitoreo en tiempo real del sensado de señales de potencias, fp, voltajes y corrientes del parque solar durante su operación, y controlar los bancos de capacitores para la corrección del fp de manera manual o automática con el modelo entrenado a partir de la ejecución del algoritmo ML desarrollado. Previo al diseño, se realizó una consulta de las regulaciones en que se rigen los parques solares para la generación eléctrica, donde el prototipo fue adaptado para que el control automático del fp sea en el rango indicado en esas normas. Se divide en dos equipos: un módulo de monitoreo donde se empleó un sensor de energía por fase, 3 relés, un ESP-32 que envía los datos medidos y ejecuta el control de los relés por histéresis o control predictivo; y un segundo equipo para el entrenamiento del algoritmo que consta de un ESP-32 que recibe los datos sensados del módulo de monitoreo y que son enviados a un raspberry pi 4 que ejecuta el entrenamiento del algoritmo. Para la comunicación de ambos equipos se usó el protocolo ESP-NOW por su capacidad de comunicación entre equipos para el envío de datos sin estar conectados al WiFi. Mediante el modelo recurrente escogido para el algoritmo del prototipo, se obtuvo un valor RMSE de 0.0000022 muy pequeño a comparación de los otros 3 modelos mencionados en la metodología, lo que permitió con un tiempo aceptable de entramiento en la raspberry hacer uso de este modelo para la predicción de factor de potencia. Finalmente, se constató que mediante un control predictivo con histéresis podemos realizar el control de factor de potencia de la energía suministrada sin que se dé cambios bruscos al momento que se dé la mejora de factor de potencia con la activación de los bancos de capacitores necesario para este mejoramiento. |
URI : | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57109 |
Aparece en las colecciones: | Tesis de Electrónica y Automatización |
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