Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica

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Parametric time-frequency analysis for discrimination of non-stationary signals
(2009) Avendaño Valencia, Luis David; Castellanos Domínguez, César Germán (Thesis advisor)
Abstract: In this masterï¿½s thesis discrimination of non-stationary signals using time varying parametric modeling and time frequency analysis is explored. This work consists of two parts, the first, to obtain a representation for non-stationary signals by parametric modeling and parametric time-frequency representations, and the second, feature selection and extraction based on timeï¿½frequency representations and time-varying data. In this study many advantages of non-stationary signal analysis using parametric methodology will be made evident. Among them it will be found that by means of these models it is possible to determine how signalï¿½s structure changes along time and analogously, to determine how the frequency content of a signal changes. The effectiveness of this methodology depends on three main factors, first, the choice of the model structure, which in the case of TVAR modeling would be the problem to find the order of AR model, second, estimation of the model parameters and third, selection the structure of temporal change that is imposed on the dynamics of time-variant parameters. In this aspect, a revision and evaluation of different state of the art methodologies for model structure selection, estimation of TVAR parameters and temporal structures is made. It was found that the performance of parametric methodology depends directly on these three factors; however, the main influencing factor is the structure of temporal change imposed on the estimator and how it couples with the dynamics of a time-varying signal. The second addressed problem is how to use these time varying features (matricial features) to train classifiers. Features estimated with parametric models yield a complete representation of signalï¿½s dynamics at the cost of large dimensionality and redundancy. Thus, a review of feature extraction methods devised for time-varying and matricial data is carried out. Also, relevance analysis is generalized for the case of matricial data.
Diseño y montaje de un control de nivel para una envasadora de lácteos
(2004) Giraldo Betancur, Indira Marcela
En el siguiente documento se desarrolla el diseño e implementación de un control de nivel económico, para la completa automatización de envasadoras verticales, llenadoras y selladoras, encargadas de envasar productos lácteos (leche y yogur). Contando con la elección de los elementos del lazo de control, su respectivo diseño y su implementación en planta; teniendo en cuenta el manejo especial que se debe tener con los productos de consumo humano, lo que le da un carácter especial a la elección de los materiales para cada instrumento. Además se realiza una evaluación económica debida a la utilización de la envasadora automática en la planta procesadora de productos lácteos.
Detección múltiple en tiempo real para localización de una fuente acústica
(2006) Alzate Castaño, Ricardo; Castellanos Domínguez, César Germán (Thesis advisor)
Se presenta la implementación de un sistema para efectuar localización pasiva bidimensional y seguimiento en tiempo real sobre una fuente acústica simple empleando la técnica de estimación de TDOA por correlacion y ﬁltro de Kalman con modelo de medición en coordenadas cartesianas haciendo uso de un arreglo lineal de 3 micrófonos como dispositivo de captura de señales. Los resultados generados maniﬁestan una fuerte dependencia del algoritmo implementado respecto a la resolución discreta del ﬁltrado espacial obteniendo estimados consistentes de localización para puntos ubicados en el interior de la región de mayor sensibilidad. La precisión de la medida se incrementa para señales de incidencia con características apreciables de aleatoriedad posterior a la acción de suavizado de un ﬁltro de Kalman / Abstract: The implementation of a real-time single acoustic source localization and tracking system is presented based on TDOA correlation estimation and Kalman ﬁltering methods for processing the data received by a 3 microphone linear array. The results derived shows a strong dependence on the spatial resolution of the system oﬀering good estimates for the points located inside of the higher resolution region. Accurate increasing is derived for signals with high randomness after smoothing with a Kalman ﬁlter.
Brain connectivity-patterns representation based on electroencephalography network analysis
(2018) Hurtado Rincón, Juana Valeria; Castellanos Domínguez, César Germán (Thesis advisor); Martínez Vargas, Juan David (Thesis advisor)
Brain connectivity has emerged as a neuronal analysis tool widely used to explore brain functions and supply relevant information in the study of the cognitive processes. However, current methodologies used to assess brain connectivity are not always exact and as a result, possible spurious connections may appear. Moreover, measuring the connection between all possible pairs of EEG-channels leads to high dimensional matrices with either redundant or irrelevant information. To avoid problems in connectivity analysis and issues of high computational cost, a selection stage of the most significant connections can be implemented. Nevertheless, there is not a standard method yet to extract connections and the definition of significant connections may vary accordingly with the object of study. Therefore, to develop an accurate methodology, information inherent to each specific problem should be included. In this work, three different tools are presented, that execute the extraction of significant connections considering the experimental scenario. The first tool, tested on a BCI dataset, finds the set of connections that best discriminate two MI classes. Consequently, a kernel-based methodology of feature selection is used to rank each connection by its contribution in the classes discrimination. Finally, the significant connections will be the smaller set that achieves the best classification accuracy. The second methodology is used in a study of the significant connectivity patterns in attention networks. To this end, the connectivity of two classes (target and non-target) in an oddball paradigm experiment is extracted. Here, the significant connections are selected as the ones that differ the most, statistically speaking, between target and non-target. Finally, in a study of the recovery of a subject with aphasia, differences in connectivity, related to improvements produced by therapy were found. In this study, connections that change through the sessions of treatment at the level of amplitude and structure were extracted. Also, a set of significant connections that changed increasingly between the sessions was selected. For all the proposed methodologies, the brain connectivity is computed over EEG signals and the extraction of the significant connections is based on information inherent to the data or the experiment. In general, the selection of connections allows the considerable reduction of connectivity characteristics, this facilitates the physiological interpretation of the experiments and can improve the performance and computational cost of the systems that use these features
Reconstruction of neural activity from M/EEG non-stationary data using time varying spatiotemporal constraints
(2016) Martínez Vargas, Juan David; Castellanos Domínguez, César Germán (Thesis advisor)
Magneto-Electroencephalogram(M/EEG)-based neuroimaging is a widely used technique that allows to non invasively explore brain activity. One of the most prominent advantages of using M/EEG measures to analyze brain activity is its outstanding temporal resolution. However, spatial measurement points (electrodes) are relatively low -a couple hundreds in the best case-, while the discretized brain activity generators -termed current dipoles or sources- are several thousands. This leads to a heavily ill-posed mathematical problem commonly known as the M/EEG inverse problem. To solve such problems, additional information must be a-priori assumed in order to obtain an unique and optimal solution. In the present work, several approaches to improve the accuracy and interpretability of the inverse problem solution are proposed, using physiologically motivated assumptions. Firstly, a method that infers neural states from the M/EEG recordings to dynamically constraint the M/EEG inverse problem is proposed, relaxing the brain activity stationarity assumption that is usually made in state-of-art algorithms. This is done by assuming a physiologically motivated time-varying a-priori covariance matrix. Secondly, a realistic time varying autoregressive model is proposed, aiming to explicitly constraining temporal evolution of brain activity. Finally, a novel source connectivity analysis method is proposed by taking advantage of the temporal dynamics provided by the M/EEG recordings. The proposed methods are compared with classic and state-of-art techniques in a simulated environment, and afterwards, are validated using real world data. In general, the contributed approaches are efficient and competitive compared to state-of-art brain mapping and source connectivity methods
Brain activity reconstruction from non-stationary M/EEG data using spatiotemporal constraints
(2016) Grisales Franco, Fily Mateos; Castellanos Domínguez, César Germán (Thesis advisor)
Magneto/Electroencephalography (M/EEG)-based neuroimaging is a widely used noninvasive technique for functional analysis of neuronal activity. One of the most prominent advantages of using M/EEG measures is the very low implementation cost and its height temporal resolution. However, the number of locations measuring magnetic/electrical is relatively small (a couple of hundreds at best) while the discretized brain activity generators (sources) are several thousand. This fact corresponds an ill-posed mathematical problem commonly known as the M/EEG inverse problem. To solve such problems, additional information must be apriori assumed to obtain a unique and optimal solution. In the present work, a methodology to improve the accuracy and interpretability of the inverse problem solution is proposed, using physiologically motivated assumptions. Firstly, a method constraining the solution to a sparse representation in the space-time domain is introduce given a set of methodologies to syntonize the present parameters. Secondly, we propose a new source connectivity approach explicitly including spatiotemporal information of the neural activity extracted from M/EEG recordings. The proposed methods are compared with the state-of-art techniques in a simulated environment, and afterward, are validated using real-world data. In general, the contributed approaches are efficient and competitive compared to state-of-art brain mapping methods
Aportes en la Generalización de Habilidades en Aprendizaje por Imitación de Robots
(2015) Hoyos Gutiérrez, José Gabriel; Prieto, Flavio (Thesis advisor)
En programación por demostración (PpD) de robots, las variaciones de posición de los objetos relacionados con una tarea, requieren nuevas trayectorias que respondan a estas. Una de las técnicas existentes, es el modelo de mezcla de gaussianas parametrizado en la tarea. Este modelo permite relacionar los movimientos del robot con metas y poses de objetos, los cuales son los llamados parámetros de la tarea. Un problema que aparece es que se deben generalizar las trayectorias tanto en el espacio cartesiano, como en el de articulación, más específicamente, se requiere tener la cinemática inversa del robot, con el cual se puedan estimar las trayectorias de articulación, a partir de las trayectorias cartesianas. Un segundo problema que se presenta cuando se manejan objetos deformables, es que se pueden presentar fallos de ejecución, lo que requiere de una o varias acciones de recuperación. Un tercer problema es que, aunque las técnicas de generalización responden ante cambios, en ciertas ocasiones es necesario incluir nuevos comportamientos, los cuales pueden ser diferentes a los ya aprendidos. Este trabajo, se centra en tres aportes relacionados con generalización de trayectorias: i) El aprendizaje y aplicación en PpD de la cinemática directa con una red neuronal llamada máquina de aprendizaje extremo y con la cual se estima la cinemática inversa; ii) La recuperación ante fallos de ejecución en tareas empleando múltiples modelos de mezcla de gaussianas parametrizados en la tarea, y iii) El aprendizaje incremental de trayectorias novedosas en modelos de mezcla de gaussianas parametrizados en la tarea. El funcionamiento de las técnicas propuestas fue probado a través de simulaciones y experimentos con robots reales. La máquina de aprendizaje extremo, aunque requiere un buen número de datos para estimar la cinemática directa, presenta un error bajo cuando se compara con el obtenido por transformaciones homogeneas. Para las propuestas de recuperación a fallos y aprendizaje incremental, se evaluó la tarea de colocar una manga a un maniquí con un manipulador robótico. En la técnica de recuperación de fallos se encontró que la técnica propuesta mejora la realización de la tarea en la mayoría de los casos; y en el aprendizaje incremental, el nuevo modelo parametrizado obtenido después del incremento, presenta mejores respuestas que las logradas empleando el modelo existente
Análisis y evaluación de calidad de la experiencia (QoE) en codificadores de audio
(2016) Aguirre Ordoñez, Santiago Esteban; García Álvarez, Julio César (Thesis advisor)
En las evaluaciones subjetivas contenidas en las recomendaciones de la ITU sobre pequeñas degradaciones en los sistemas de audio se toman en cuenta apreciaciones de los oyentes para realizar el análisis de las degradaciones, estas medidas subjetivas están referenciadas a lo que ellos escuchan, evaluándolas como agradables o no para ellos; omitiendo con esto una parte fundamental de la experiencia auditiva que se relaciona a como se comporta el cerebro cuando recibe estos estímulos y relacionarlos con la apreciación subjetiva. Esta tesis diseña una metodología para la evaluación del desempeño de los diferentes formatos de codificación de audio, haciendo una correlación entre su desempeño objetivo y subjetivo. Esta metodología toma como referencia las recomendaciones de la ITU para la evaluación de la Calidad de Experiencia (QoE) usando un software de análisis MUSHRA, diseñado para esta prueba, para presentar a un público que posee entrenamiento musical y auditivo, los diferentes formatos de codificación de audio recolectando las medidas subjetivas de la QoE. Esta metodología da un valor agregado a la evaluación de la QoE en virtud de tomar en cuenta la actividad neuronal en el momento de la escucha. Logrando correlacionar la actividad cerebral con el grado de satisfacción o QoE que pueda experimentar el evaluador escuchando cada uno de los formatos de codificación. Se busca contribuir con esta base de datos a mejorar la experiencia del usuario de diferentes servicios multimedia que usan audio digital, buscando también contribuir al desarrollo de un nuevo modelo de evaluación de la calidad de la experiencia en archivos de audio
Programas de Gestión de Demanda Energética en el Sector Industrial. Aplicación de la Analítica para su Diseño e Implementación
(2016) Valencia López, Daniela; Carvajal Quintero, Sandra Ximena (Thesis advisor); Pineda Agudelo, Jairo (Thesis advisor)
En este documento se analiza la implementación de Programas de Gestión de Demanda para el sector industrial en Colombia, se tendrán en cuenta las experiencias internacionales registradas en este tema. Se llevará a cabo una descripción de diferentes tipos de estrategias orientadas por los datos que permitirán aplicar estrategias de gestión eficiente de la energía y de esta manera combinar dos áreas del conocimiento, la estadística a través de la analítica y la ingeniería eléctrica, a través de la gestión de la demanda. Adicionalmente, los usuarios industriales que pertenecen al mercado desregulado, cuentan con el beneficio de telemedida y protocolos de comunicación avanzada que les permite contar con datos de potencia activa y reactiva consumida. Los datos recolectados a través de estrategias de obtención de datos ALL DATA reúnen información de diferentes fuentes, en este caso orientados al consumo de energía eléctrica. Estos pueden ser analizados a través de la analítica y posteriormente tomar decisiones para el diseño de programas de gestión de demanda (PGD) para cualquier tipo de usuario que cumpla con características de medición inteligente y desee vincularse de manera activa dentro de las redes eléctricas. Estos datos recolectados a través de diferentes estrategias y los cuales van a permitir obtener información útil, para optimizar la operación, control y gestión de toda la cadena de suministro de energía eléctrica desde la generación, pasando por transmisión, distribución y finalmente llegando al consumidor. Se establece que los datos deben provenir de aspectos técnicos, económicos, sociales y ambientales, de manera que se pueda realizar una mirada holística de los aspectos que intervienen en el consumo de energía. Toda la recolección de información acerca de los PGD y de la aplicación de la analítica en el sector eléctrico llevó a desarrollar un estudio de caso donde se obtuvo información acerca de las principales actividades del área de estudio, para identificar mediante los datos abiertos (OPEN DATA), información útil que permitiera identificar donde estarían ubicados los usuarios de los cuales, se obtendrían datos puntuales (SMALL DATA) a través de la aplicación de un instrumento donde se identificaron las principales necesidades y características que presentaban estos. Finalmente se creó un modelo de predicción de la demanda de un usuario a través de los datos de medición de la potencia activa durante cinco meses (BIG DATA). Con el desarrollo de la tesis se obtienen resultados y conclusiones. El aporte principal es entregar una visión acerca de la importancia de los datos dentro de todos los procesos eléctricos que se deseen controlar o gestionar, dado que la analítica permite tomar decisiones más acertadas y con menores márgenes de error
Entrenamiento de red neuronal feed-forward para la identificación de anomalías en el campo magnético y su correlación con eventos sismológicos con magnitud superior e igual a 6.0 Mw en el periodo 2002-2014
(2016) Goméz Gómez, Andrés Felipe; Cano Plata, Eduardo Antonio (Thesis advisor)
En el desarrollo de la Maestría en Ingeniería Automatización Industrial se realizó la investigación de correlación entre eventos sismológicos y anomalías en el campo magnético terrestre, lo cual ha sido reportado en múltiples estudios utilizando varias técnicas y modelos de procesamiento de tal manera que a futuro permita identificar y caracterizar este tipo de anomalías para que sea posible evidenciar el potencial de un evento sismológico de magnitud importante, lo cual para este estudio se consideró 6.0 Mw o mayor. Esta investigación se realizó haciendo uso de los datos del Observatorio Magnético de Huancayo Perú ubicado en las coordenadas 12.041 S, 75.320 W, el cual hace parte del proyecto INTERMAGNET, dicho proyecto reglamenta estándares de medición, precisión y transmisión de los datos, así como el almacenamiento y publicación de los mismos en su portal web para descarga y disposición de investigadores que consideren de utilidad este tipo de información; Para esta investigación se consideraron relevantes los datos con muestreos cada minuto para los años comprendidos desde el 2004 al 2014. La información de eventos sismológicos importantes se obtuvo a través del portal web del USGS (United States Geological Survey), el cual cuenta con una base de datos de eventos sismológicos a nivel mundial y además permite varios paramentos de consulta, entre ellos magnitud mínima y máxima de consulta así como permitir introducir latitud y longitud superior e inferior, de tal manera que es posible tener un área de interés para la consulta, dicha área fue enmarcada desde el norte de Colombia hasta el norte de Chile y océano Pacifico hasta el oeste de Brasil. Con la información anteriormente relacionada se entrenó una red neuronal feed-forward con el objetivo de identificar la correlación en los patrones de la señal de campo magnético terrestre y sus variaciones anómalas con eventos sismológicos importantes y su posible uso para la identificación de potenciales eventos a futuro.
Modelado y simulación de un generador síncrono de imán permanente: caso de estudio generador a gasolina de 800 W
(2016) Salazar Vélez, Alejandro; Osorio Londoño, Gustavo Adolfo (Thesis advisor)
Esta tesis propone un modelo matemático y presenta resultados de simulación para un sistema de generación con base en un de motor combustión y un generador síncrono con rotor de imán permanente de 800 W. El principal propósito del modelo es optimizar el uso de combustible para un punto de operación dado por la demanda de energía de una carga conocida. Para esto, se encuentran curvas de máxima potencia a partir de variaciones de carga y cambios de posición del acelerador, cubriendo todo el rango de operación del sistema de generación. La identificación de parámetros se obtiene a partir de pruebas experimentales utilizando el método de minimización del error cuadrático medio. Se describen las técnicas usadas para la simulación del generador, utilizando métodos numéricos para integración de ecuaciones diferenciales ordinarias, así como el diagrama esquemático para Matlab/Simulink. Se presenta también el diseño de un sistema de adquisición de datos en tiempo real basado en FPGA y microprocesador. El desarrollo de este trabajo se restringe a un sistema conectado a cargas que demandan potencia activa
Programación paralela sobre arquitecturas heterogéneas
(2016-11-11) Tabares Soto, Reinel; Orozco Alzate, Mauricio (Thesis advisor); Isaza Echeverry, Gustavo Adolfo (Thesis advisor); Universidad Nacional de Colombia.; Colciencias Jóvenes Investigadores
A medida que avanzan las investigaciones y la tecnología se generan cada vez volúmenes más grandes de información y esto ocasiona un aumento drástico en los tiempos necesario para procesarla, es por eso que la comunidad científica está en la búsqueda de alternativas para suplir las necesidades de obtener resultados en el menor tiempo posible y optimizando los recurso, una de las posibles alternativas consiste en usar las nuevas arquitecturas heterogéneas que incluyen una interacción CPU-GPU para procesamiento paralelo, es aquí en donde reside la importancia de esta investigación la cual pretende utilizar programación paralela por medio de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para la aceleración de algoritmos de cómputo científico, cada uno de los problemas tratados se implementaran de forma paralela en GPU y de forma secuencial en CPU con el fin de contrastar tiempos de simulación y así mostrar bajo qué condiciones y qué arquitectura obtendrán las mejores aceleraciones. A lo largo de todo el documento se explicará detalladamente las estrategias de computación paralela sobre arquitecturas heterogéneas utilizando en mayor proporción dispositivos de procesamiento gráfico (GPU), tomando como base el lenguaje C y las librerías CUDA y OpenCL para la gestión de la misma, con el fin de que el problema se adapte de la mejor forma al dispositivo utilizado. Dentro de los resultado obtenidos se observan aceleraciones de hasta 213X para el sistema de Lorenz y convertidor Buck, en el caso de la ecuación de Laplace en 2 dimensiones se puedo lograr aceleraciones de hasta 9;7X, en el caso de la ecuación de Laplace en 3 dimensiones se puedo lograr aceleraciones de hasta 8;6X y en el caso del análisis estadístico de SNP se obtuvo aceleración de 26;9X de forma paralela en CPU y de 8;2X de forma paralela en GPU.
Confiabilidad de sistemas de distribución
(1998) Ramírez Castaño, Samuel; Parra López, Estrella (Thesis advisor)
Dado que la confiabilidad es uno de los parámetros que miden la calidad de servicio de energía eléctrica que apenas comienza a ser exigido a las empresas de energía, el presente trabajo reúne todos los conceptos teóricos y metodologías mas comunes conocidas hasta ahora para que el estudiante de ingeniería eléctrica aprenda todo lo relacionado con el tema. Se presenta en forma de texto guia el temario así: Comienza con las bases de la teoría de probabilidades y procesos estocásticos, luego se habla de confiabilidad de componentes para pasar luego a tratar la confiabilidad de componentes siguiendo el método de redes, el método de espacio-estado y otros métodos dentro de los cuales se destaca el método de simulación de Montecarlo. Queda de esta manera preparado el camino para tratar el tema principal, que es la confiabilidad de sistemas de distribución, para lo cual se tratan algunos aspectos preliminares pasando luego a la discusión sobre la evolución de la confiabilidad de sistemas de distribución radiales.y por ultimo para las redes enmalladas y en paralelo. En ambos casos se presenta una amplia gama de ejemplos de ilustración que ayudan a la comprensión de las diferentes metodologias de calculo
Process integration and control tied to economic optimization in biobutanol synthesis
(2016) Grisales Díaz, Victor Hugo; Olivar Tost, Gerard (Thesis advisor)
Diferentes esquemas de destilación integrados térmicamente fueron propuestos, y evaluados para la separación de butanol o etanol en el ambiente de simulación. Los requerimientos energéticos y las emisiones obtenidas de CO2 de los esquemas propuestos en este trabajo están entre los más bajos encontrados en la literatura para la producción de butanol. Esquemas de destilación doble-efecto o integración de calor de columnas de alta y baja presión son la opción más económica con requerimientos energéticos entre 30-40% más bajos que los sistemas convencionales. La mejor configuración para la producción de acetona, butanol y etanol fue seleccionada mediante la optimización de sistemas integrados de reacción híbridos. Los reactores integrados con separación alcanzaron requerimientos energéticos totales mayores a los esquemas de separación externa integrados térmicamente. Sin embargo, reactores integrados fueron preferibles porque reducen el consumo de agua y el tamaño del reactor en más de tres y dos veces, respectivamente. Un sistema de reacción y extracción de los inhibidores producidos en la fermentación y en el pretratamiento, fue la opción más económica de producción a partir de lignocelulosa. El esquema y las condiciones óptimas de operación fueron seleccionados para facilitar el control del proceso a condiciones óptimas económicamente
Análisis de seguridad en estado estable para tiempo real basado en SCOPF considerando condiciones meteorológicas
(2014) Meza Jiménez, Victor Manuel; Pérez, Ernesto (Thesis advisor)
Los sistemas de transmisión expuestos a condiciones climáticas adversas tienen una mayor probabilidad de desconexión no deseada de elementos, lo que representa un posible deterioro de la seguridad del sistema. La información de pronósticos meteorológicos puede ser entonces incorporada a los análisis de seguridad en estado estable para mitigar el riesgo asociado a este fenómeno. Tres alternativas son evaluadas en el desarrollo de este trabajo que propone una metodología basada en el flujo de potencia óptimo con restricciones de seguridad. La metodología es probada sobre un caso IEEE 30-barras modificado
Impacto de la Ley 1715 del 13 de mayo de 2014 sobre el sector eléctrico colombiano: análisis de los nuevos actores del mercado
(2016) Hoyos Gómez, Laura Sofía; Ruiz Mendoza, Belizza Janet (Thesis advisor); Murillo Sánchez, Carlos Edmundo (Thesis advisor)
El objetivo de esta tesis es analizar la inserción de los autogeneradores y generadores distribuidos dentro del mercado eléctrico colombiano, bajo el contexto de la Ley 1715 del 13 de mayo de 2014, ley de energías renovables. Este proyecto es de carácter teórico-cualitativo, siendo importante el ordenamiento sistemático y cronológico de la bibliografía que sustenta la investigación. Esto se hace con el fin de interrelacionar las acciones tomadas por las entidades encargadas de promover la inserción de estos actores y de las energías renovables en Colombia. Antes de abordar el caso colombiano, se traza la trayectoria legislativa de la normativa implementada en tres países denominados estudios de caso. De estos estudios de caso se extrae los factores decisorios que permitieron la inserción de autogeneradores y generadores distribuidos en los mercados eléctricos, tales como incentivos dentro del mercado, cuotas de comercialización y beneficios para estos nuevos actores dentro del mercado eléctrico; además, se identificarán las barreras que han enfrentado y si los cambios realizados han permito lograr las metas trazadas. Una vez realizado el análisis de los estudios de caso, se continuaría con una caracterización del sector eléctrico colombiano; posteriormente se muestra la evolución del mercado eléctrico destacando el papel de los actores involucrados; consecutivamente se analiza el origen y estructura de la Ley 1715 de 2014; y finalmente se presenta una propuesta para que la inserción de los dos actores sea efectiva y se cumpla el objetivo de la ley.
Análisis del impacto sobre las protecciones eléctricas al instalar sistemas solares fotovoltaicos en una red de distribución con nivel de tensión 13.2 kv
(2015) Díaz Urbina, Claudia Janeth; Carvajal Quintero, Sandra Ximena (Thesis advisor)
El presente trabajo mostrará el impacto de instalar sistemas solares fotovoltaicos en una red de distribución a nivel de tensión 13,2 kV; inicialmente tendrá una parte teórica en donde se explica que son los sistemas solares fotovoltaicos y como se ajustan los esquemas de protección, en la parte práctica se mostraran los casos de estudio utilizados un circuito a 13.2 kV del operador de red CHEC S.A.E.S.P, con distintos escenarios de operación en el que el sistema solar fotovoltaico impacta en la coordinación de protecciones del sistema CHEC S.A.E.S.P. De igual manera se analizará el comportamiento de las protecciones propuestas para proteger la generación distribuida y como puede impactar en la protecciones actuales
Desarrollo de materiales semiconductores funcionales basados en óxidos de manganeso
(2012) Dávila Arias, María Teresa; Giraldo Osorio, Oscar Hernán (Thesis advisor)
En el presente trabajo se sintetizaron materiales laminares de óxido de manganeso tipo birnesita y buserita (materiales tipo Octahedral Layer, OL -1) por un proceso de oxidoreducción, los cuales luego fueron modificados sistemáticamente mediante intercambios iónicos con Ni2+, Co2+ y Mg2+. Posteriormente se realizó un tratamiento alcalino y se indujo la formación de la fase todorokita (material tipo Octahedral Molecular Sieves, OMS-1) a través de un tratamiento hidrotérmico. Ambos materiales fueron sometidos a tratamientos térmicos para evaluar su estabilidad y sus posibles cambios estructurales. La caracterización de los materiales sintetizados se realizó con el objetivo de estudiar la influencia de los cambios estructurales, morfológicos y químicos en su comportamiento eléctrico. Esto se llevó a cabo utilizando las siguientes técnicas analíticas: Difracción de rayos X (XRD), espectroscopía de infrarrojo con transformada de Fourier (FTIR), análisis termogravimétrico (TGA), microscopía electrónica de barrido con energía dispersiva de rayos X (SEM-EDS), espectrometría de absorción atómica (AA), determinación del estado promedio de oxidación del manganeso (AOS) por titulación potenciométrica y espectroscopía de impedancia eléctrica AC (EI) a temperatura ambiente. Los resultados del análisis químico muestran que se logró el intercambio iónico, al analizar la relación molar M/Mn (M=Na, N i, C o, M g) para los materiales precursores y los intercambiados, con y sin tratamiento alcalino. El estado promedio de oxidación para el manganeso estuvo en el rango 3,41-3,54 sugiriendo la presencia de una mezcla de valencias Mn4+/Mn3+, típico de las estructuras sintetizadas y de numerosos compuestos de manganeso. Los patrones de X RD de la birnesita, el material precursor, muestran el espaciamiento característico alrededor de 7 Å; para la buserita, los materiales intercambiados M-OL-1 y aquellos con tratamiento alcalino, el espaciamiento es de 10Å aproximadamente; en tanto que los producidos hidrotérmicamente muestran la formación de materiales M -OMS-1 en fase pura (todorokita). Los espectros de FTIR exhiben bandas características alrededor de 460 cm-1 para el enlace M n-O en los materiales M-OL-1 y cercanas a 7 60 cm-1 para el enlace M n-O, típicas de materiales M-OMS-1. Los análisis TGA muestran pérdidas de peso en tres regiones de temperatura, asociadas con pérdida de H2O fisisorbida y agua interlaminar o en los túneles, evolución de O2 asociada con un cambio en la fase cristalográfica y reducción de Mn4+ a Mn3+ y M n2+ para formar las f ases λ-MnO2, M n5O8, criptomelano, M n2O3 o Mn 3O4. Las micrografías S EM exhiben agregados de partículas con forma de placa distribuidas aleatoriamente y de diversos tamaños, características de estos materiales. Los resultados de los análisis de impedancia AC para los distintos materiales, visualizados en los diagramas de Nyquist, muestran procesos asociados a la conducción eléctrica en volumen y en la frontera de grano a alta frecuencia y procesos asociados a la conducción iónica a baja frecuencia. Se aprecian variaciones importantes en la conductividad dependiendo del ion intercambiado y del pretratamiento realizado al material; en general, para la mayoría de los materiales existe una dependencia con la frecuencia por encima de los 104 Hz que sigue la ley universal de Jonscher para sólidos desordenados. El material intercambiado con Co2+ parece tener la menor conductividad entre los materiales analizados, probablemente debido a efectos estéricos que reducen la movilidad del ion en la interlámina o en el túnel. La influencia del ion en el comportamiento eléctrico parece ser mayor en las todorokitas, mientras que en los materiales laminares la diferencia en el comportamiento de la conductividad al cambiar el ion interlaminar es muy similar en el rango de frecuencias estudiado. Para las buseritas intercambiadas y sometidas a tratamiento alcalino, las variaciones en la conductividad son casi independientes del tipo de ion interlaminar, sugiriendo que la principal influencia está dada por el mayor contenido del ion Na+ que es la especie que se difunde con mayor facilidad. Esto se evidencia en los valores cercanos de conductividad para los tres materiales evaluados. En general, todos los materiales estudiados presentan valores de conductividad AC a temperatura ambiente que están en el orden de los exhibidos por los semiconductores
Calidad de la potencia: Caso de estudio en una planta para el tratamiento de petróleo
(2015-06-27) Calvo Calderón, Carlos Julián; Cano Plata, Eduardo Antonio (Thesis advisor)
Este trabajo presenta, en primer lugar el proceso de identificación de las condiciones de operación actuales que podrían representar un riesgo potencial a las personas, instalaciones o equipos y posteriormente la comprobación y evaluación de estos riesgos en el sistema eléctrico de la planta de tratamiento de crudo del campo Maracas. La primer etapa contemplada en el capítulo 1, muestra que ante el aumento progresivo de la producción de fluidos (crudo, Gas) en la planta, exige un aumento en las cargas y el sistema de generación, llevando el sistema inicial construido a tener unas condiciones inseguras e incremento de las corrientes de cortocircuito, superando de esta manera la capacidad de corto de los equipos instalados. En el segundo capítulo se realiza el proceso de mediciones con el fin de realizar el diagnostico de calidad de la potencia eléctrica luego de implementar la expansión propuesta en el capítulo 1, en donde se redistribuyeron las cargas, se separaron los sistemas eléctricos limitando así las corrientes de cortocircuitos obteniendo estas por debajo de los límites soportados por los equipos instalados. Así mismo se separaron cargas, dejando la exclusividad de protección por carga entre otros. En este capítulo se realiza un diagnostico midiendo los parámetros eléctricos más importantes como distorsión armónica, desbalances de fases, factor de potencia, transitorios, entre otros. En el Capítulo 3 encontraremos la etapa de simulación, en donde tomando como base lo realizado en el Capítulo 2, se pretende identificar el comportamiento del sistema eléctrico ante varios posibles escenarios y determinar posibles soluciones para mitigar los riesgos que podrían afectar la operación de la planta debido a lo registrado en las mediciones. Finalmente y en capítulo 4, se realiza el estudio de cortocircuito, flujo de carga y coordinación de protecciones, ya que no se contaba con dicha seguridad en la instalación, lo que estaba ocasionando salidas del sistema (apagón) eléctrico general de la planta ante una falla en algún equipo la cual escalaba hasta los generadores, lo cual generó grandes perdida de producción y daños de equipos
GPU computing framework to support high-dimensional data analysis: application to video based object tracking
(2016) Triana Martinez, Jenniffer Carolina; Castellanos Domínguez, César German (Thesis advisor); Alvarez Meza, Andres Marino (Thesis advisor)
En este trabajo, un esquema de computo GPU es propuesto. El principal objetivo de dicho esquema es dar a conocer adecuadamente la información ms relevante a partir de un conjunto de datos de alta dimensión para mejorar el rendimiento de los principales enfoques dentro del área de visión por computador: detección de objetos basado en vídeo y seguimiento. Con este fin, se propone diseñar e implementar un esquema de cómputo GPU con el fin de tratar con el problema del seguimiento y la detección de objetos a través de la aplicación de técnicas de procesamiento de imágenes y técnicas de aprendizaje automático para as explotar el paralelismo masivo hilo dentro de la GPU. Por lo tanto, nuestro objetivo es mejorar la precisión y robustez del sistema y reducir los problemas de carga computacional. El esquema presentado se divide en tres etapas principales: En primer lugar, un enfoque de extracción de características implementadas en la GPU se propone con el fin de explotar la arquitectura multinúcleo y el desempeño de alto rendimiento masivamente paralelo haciendo uso del modelo de programación CUDA. A continuación, se compara el rendimiento del enfoque paralelo que se ejecuta en la GPU con la aplicación CPU secuencial con el fin de demostrar el aumento de velocidad y la eficacia de nuestras estrategias paralelas. En segundo lugar, una metodología de selección de características se presenta para estimar las características Haar-Like relevantes en la detección de objetos basado en vídeo y sistemas de seguimiento. Nuestra propuesta emplea un criterio de variabilidad y un método de Eigen-descomposición para identificar un subconjunto de características Haar-Like como expositoras de información discriminativa. De este modo, la representación proporcionada permite mejorar la separabilidad de las muestras, evitando al mismo tiempo la información redundante. En tercer lugar, la detección de objetos en el mundo real y el seguimiento problema se prueba. En concreto, el método propuesto se implementa para la detección de automóviles y la localización usando algunas secuencias de video e imágenes de internet para entrenar el sistema. Diferentes características Haar-Like se extraen de cada muestra y nuestro método de selección de características es llevado a cabo para garantizar una exactitud del sistema que tienen las características Haar-Like ms relevantes utilizando una máquina de vectores de soporte clasificador con fines de discriminación. Una vez extraído el modelo fuera de línea se implementa en C ++ también para validar el sistema en condiciones de tiempo real en algunos vídeos de vigilancia y escenas de carretera obtenidos de Internet. Los resultados obtenidos muestran cómo nuestro enfoque permite conseguir actuaciones aceptables en comparación con los algoritmos del estado del arte para la detección de objetos basado en vídeo y seguimiento mediante la formación fuera de línea. Por otra parte, nuestra metodología de análisis de relevancia es útil para poner de relieve las principales dependencias de pixeles en el modelado de un objeto dado

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