Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039
Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.
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- Data-Driven approach to topology change location in distribution networks using microPMUs(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2018-05-24) Salas Esquivel, Ernesto Adán; Mayo Maldonado, Jonathan Carlos; Valdez Resendiz, Jesús Elías; Micheloud Vernackt, Osvaldo MiguelMotivated by the aim to increase the renewable energy penetration into the grid, the Mexican government established the objective of producing the half of its energy from clean sources by 2050. This is also a tendency in the rest of the world, but utilities are not yet prepared to deal with the challenges that the proliferation of this change will bring. A way to solve such issues is by evolving from the antiquated power system model to a smart grid, by building a control and communications infrastructure, and by introducing sensing and metering technologies. In this sense, micro-phasor measurement units (μPMU) are devices tailored for such purpose; but this technology requires specializing research in order to develop tools for its applications on field. Driven by this urgency, we established the objective of building an application based on the μPMU technology. Therefore, in this thesis we propose an algorithm to topology change location in distribution networks using μPMU data; based on a behavioral system theory in which we use any set of variables that are available for measurement within a network. Such approach differentiates from classic methods, since it does not require any information about the network model, and it does not assume any particular character of disturbance to locate the occurrence within the network. MATLAB simulations and experimentation using μPMUs and a DSpace Data Acquisition Card were implemented with satisfactory results, since the algorithm demonstrated to be capable to locate single topology changes in distribution networks.
- Control predictivo de estados finitos basado en modelos aplicado en un inversor cuasi-fuente impedancia(2017-05-16) Romero Sahagún, Omar; Macías García, Manuel Eduardo; Martell Chávez, Fernando; Micheloud Vernackt, Osvaldo MiguelActualmente la presencia de convertidores electrónicos de potencia es imperativa para el uso y desarrollo de tecnologías en fuentes de energías renovables, como la fotovoltaica y eólica. Por otro lado, el uso de los convertidores electrónicos de potencia siempre va de la mano de una estrategia de control. Esta estrategia permite determinar cómo deben ser conmutados los diferentes interruptores electrónicos del convertidor para controlar el flujo de la energía. De igual forma, el manejo de los convertidores requiere de la integración de muchos conocimientos de ingeniería, tales como el control de la misma carga, como puede ser una máquina eléctrica o una red eléctrica, la adquisición de parámetros físicos, el acondicionamiento de señales y el diseño de interfaces de potencia y circuitos de sensado, así como el uso y programación de microcontroladores, FPGA u otros dispositivos para la implementación de la estrategia de control, entre otros. El presente trabajo detalla la implementación de la estrategia de “Control Predictivo de Estados Finitos Basado en Modelos” (FCS-MPC) en un convertidor electrónico de potencia denominado “Inversor Cuasi-Fuente Impedancia” (QSZI) para controlar la corriente en una carga trifásica del tipo inductiva/resistiva. Para lograr esto, se describe el análisis de las características de funcionamiento del QZSI, así como las ecuaciones que permiten desarrollar un modelo del mismo para ser utilizado por la estrategia de control. De igual forma, se presenta el análisis del principio de funcionamiento del FCS-MPC, así como los algoritmos que se implementan para el control de corriente aplicado primero en un inversor trifásico de voltaje y posteriormente en un QZSI. El trabajo es validado primero a través de simulaciones computacionales y posteriormente es probado en experimentos de medición donde se observa el comportamiento de los parámetros eléctricos del QZSI. Finalmente se concluye el trabajo con el análisis de los resultados obtenidos.