Doctorado en Ingeniería - Eléctrica

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Modelamiento de canal de radio en Bogotá D.C. para comunicaciones 5G en frecuencias de ondas milimétricas
(Universidad Nacional de Colombia, 2024) Arévalo Peña, Javier Enrique; Araque Quijano, Javier Leonardo; Grupo de Investigación en Electrónica de Alta Frecuencia y Telecomunicaciones (Cmun)
Esta tesis de doctorado presenta los resultados de investigación experimental tendientes al modelamiento del canal en una transmisión de ondas milimétricas en la ciudad de Bogotá. Como dispositivo principal para la ejecución de las mediciones se emplean transceivers de la marca Sivers Semiconductors que operan en las banda de 24 a 29.5 GHz y en la banda de 57 a 71 GHz y para los cuales se diseño e implemento un banco de pruebas con diferentes elementos de hardware y software. Adicionalmente se presentan resultados de mediciones efectuadas con equipos comerciales en la banda de los 28 GHz llevadas a cabo durante una estancia de investigación en el Laboratorio 5G ubicado en la Universidad de Chile en Santiago de Chile. Los resultados permiten apreciar el desempeño de propagación en frecuencias de ondas milimétricas en bandas de interés de 26 GHz y 60 GHz en escenarios exteriores e interiores de la Universidad Nacional de Colombia en Bogotá y en la frecuencia de 28 GHz en escenarios interiores y exteriores al Laboratorio 5G de la Universidad de Chile. (Texto tomado de la fuente).
Methodology for the formulation and solution of optimization problems regarding the operation of distribution networks with battery storage systems
(Universidad Nacional de Colombia, 2025) Mendoza Osorio, Diego Felipe; Rosero García, Javier Alveiro; Mendoza Osorio, Diego [https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001683613]; Mendoza Osorio, Diego [0000-0002-5430-155X]; Mendoza Osorio, Diego [https://www.researchgate.net/profile/Diego-Osorio-30]; Electrical Machines & Drives, Em&D
En este documento se implementa una metodología para la optimización de recursos energéticos distribuidos en redes de distribución eléctrica, basada en la implementación de varias estrategias de modelado, diferentes formulaciones convexas y no convexas acopladas a intérpretes y solucionadores (solvers) adecuados, consideraciones sobre la incertidumbre, la calidad de la solución y la eficiencia computacional. Se comienza con una revisión del estado del arte en el modelado de recursos energéticos distribuidos (sistemas fotovoltaicos y almacenamiento por baterías), la implementación de estos recursos en redes de distribución, el modelado de la demanda, el tratamiento de la incertidumbre, objetivos y técnicas de optimización iterativas y metaheurísticas. Posteriormente se exploran múltiples formulaciones del problema de flujo de potencia, incluyendo formulaciones tradicionales complejas y en componentes rectangulares y polares, formulaciones que aprovechan la estructura radial de los sistemas (modelo de inyección de nodos y modelo de flujo de ramas), y reformulaciones que permiten implementar relajaciones convexas. Luego se realiza el modelado matemático de los recursos energéticos distribuidos, incluyendo reformulaciones de restricciones enteras mixtas para la ubicación, un enfoque estocástico para el tratamiento de la incertidumbre en la irradiancia y en la demanda, la agrupación de datos de demanda para identificar patrones y el ajuste de los datos a distribuciones estadísticas para modelar su comportamiento aleatorio. A continuación, se presentan estudios de caso en los cuales se pueden aplicar tanto las formulaciones, como los modelos realizados, i.e., flujo de potencia en periodos sencillos y múltiples, la asignación de generadores fotovoltaicos en condiciones deterministas y estocásticas y la operación óptima de sistemas de almacenamiento por baterías móviles ideales y no-ideales en marcos de trabajo probabilísticos. Para cada aplicación se utilizaron diferentes sistemas de prueba ubicados en diferentes regiones de Colombia (Bogotá, Jamundí y Popayán). Los resultados muestran que las formulaciones no convexas, particularmente la formulación polar, son las que entregan las mejores soluciones con buena calidad, mientras que las formulaciones convexas presentaron una buena eficiencia computacional, aunque en problemas grandes mostraron problemas de convergencia. Por otro lado, las formulaciones adecuadas a las técnicas metaheuristicas, presentaron excelentes resultados en calidad de la solución y en eficiencia computacional, pero solo ocasionalmente presentaban la mejor solución. Por otro lado, los resultados muestran que la integración de sistemas de almacenamiento de energía por baterías puede mejorar significativamente la eficiencia de la red, reduciendo las pérdidas de potencia y mejorando la estabilidad del voltaje, tanto en contextos deterministas como estocásticos, demostrando su capacidad para mitigar incertidumbres, bajo esquemas de operación óptimos (Texto tomado de la fuente).
Building regularized and dimensionally-reduced representations for automatically quantifying conceptual similarities between images: an application to cancer description
(Universidad Nacional de Colombia, 2025) Tarquino Gonzalez, Jonathan Steve; Romero Castro, Eduardo; Cim@Lab
Los espacios de representación alternativos (ARS por sus siglas en ingles) se han convertido en un tema crucial en la inteligencia artificial (IA), ya que los avances recientes en el análisis de características mediante aprendizaje profundo han demostrado que pequeños cambios dentro de dichos espacios de características afectan en gran medida los resultados del modelo. Estos ARS se basan comúnmente en características extraídas de muestras, principalmente para reducir la dimensión del espacio muestral original y mejorar la discriminabilidad de patrones. Sin embargo, la mayor parte de la investigación actual de IA se centra en el rendimiento del modelo, pero hay muy poco progreso en la interpretabilidad del modelo. Particularmente en el campo del análisis de imágenes, la dimensionalidad de la muestra se ha vuelto más importante que la interpretabilidad, debido al tamaño de estas fuentes de información y las limitaciones del poder computacional. A pesar de esto, la transparencia. La interpretabilidad del modelo se vuelve importante en las aplicaciones médicas, donde los médicos no solo buscan predicciones precisas, sino que también esperan explicaciones sobre cómo un modelo calcula dichos resultados. En la práctica clínica, se requieren explicaciones de los resultados para crear esquemas de gestión personalizados de pacientes. Por lo tanto, la opacidad del modelo aparece como uno de los problemas que limita el uso de la IA en la práctica clínica. Además, las técnicas de interpretabilidad de IA se han dedicado al uso de mapas de calor espaciales, que se basan en mapas de activación de capas de red profundas y explicaciones post-hoc basadas en características de ingeniería asociadas supervisadas, que no son suficientes para proporcionar predicciones precisas y ARS comprensibles. Las principales limitaciones de estos proveedores de interpretabilidad radican en la dificultad de ajustar abstracciones de alto nivel que utilizan los especialistas para explicar los resultados de los pacientes en términos de semántica especializada. Estas abstracciones semánticas se denominan comúnmente conceptos y tienen como objetivo mejorar la interpretabilidad o al menos mejorar la comprensión basada en imágenes. Estos conceptos pueden variar desde características de imagen simples basadas en la heterogeneidad de intensidad en imágenes de ultrasonido, hasta dispositivos celulares tipo empalizada en imágenes de histopatología, que requieren enormes niveles de abstracción, interpretación y conciencia semántica, que son características que los modelos de IA actuales no pueden proporcionar. La tesis presentada en este artículo aborda la construcción de ARS y la interpretabilidad basada en conceptos, en diferentes aplicaciones de imágenes de cáncer que van desde imágenes a escala celular hasta espacios de integración de radiología/citología. Este trabajo explora diferentes métodos de construcción de ARS y explota los límites de cada enfoque para determinar sus ventajas y desventajas y evaluar cómo se adaptan a desafíos particulares de la obtención de imágenes de cáncer. En particular, esta disertación demuestra avances en tres temas principales: la construcción de espacios de características diseñados para determinar la relación entre conceptos en diferentes escalas biológicas mientras se logra un rendimiento de clasificación de vanguardia, la construcción de incrustaciones de características profundas que capturan relaciones conceptuales en ARS de baja dimensión y la combinación de características profundas y diseñadas a mano para mejorar el rendimiento y la interpretabilidad del modelo (Texto tomado de la fuente).
Concepción del proceso de diseño de un Sistema Híbrido de Almacenamiento de Energía compuesto por baterías y supercondensadores, con aplicación a microrredes eléctricas residenciales
(Universidad Nacional de Colombia, 2024-01-30) Narváez Cubillos, Eider Alexander; Cortés Guerrero, Camilo Andrés; Trujillo Rodríguez, César Leonardo; Narvaez Cubillos, Eider Alexander [0000593966]; Narvaez, Alexander [0000000204444691]; Grupo de Investigación Emc-Un
El presente documento de Tesis de Doctorado aborda de forma integral las diferentes etapas en materia diseño e implementación de un Sistema de Almacenamiento Híbrido de Almacenamiento de Energía (SHAE), compuesto por baterías de la familia de iones de litio y supercondensadores, con una aplicación potencial para microrredes eléctricas de tipo residencial. La forma de interconectar los elementos de almacenamiento y las características operativas de este tipo de sistemas eléctricos, generan condiciones específicas para el diseño, construcción y operación de los sistemas de almacenamiento de energía. Si bien las exigencias para los sistemas de almacenamiento de energía en microrredes residenciales, respecto a grandes densidades de potencia o de energía, no son muy altas, el cambio porcentual tan alto en los parámetros de corriente o potencia, cuando se conectan o se desconectan cargas o cuando hay pulsos o intermitencias en la generación local, propician un alto estrés eléctrico en las baterías, lo que conlleva a una disminución en su vida útil. Con la integración de un elemento almacenador que maneje un alto número de ciclos de carga y descarga, al igual que altas densidades de potencia, como es el caso de los condensadores de doble capa o supercondensadores, se puede reducir significativamente el estrés eléctrico de la batería y la vez prolongar su vida útil. Los objetivos del presente proyecto de investigación fueron formulados y desarrollados en torno a las actividades de definición y diseño de los algoritmos de control, evaluación y selección de las topologías para la interconexión y finalmente las etapas de diseño y construcción de un SHAE en una microrred DC de tipo residencial (Texto tomado de la fuente)
Location of power quality stationary disturbances sources in distribution power grids
(Universidad Nacional de Colombia, 2023-09) Garzón, Camilo Andrés; Pavas Martínez, Fabio Andrés; Blanco Castañeda, Ana María; Garzón, Camilo Andrés [000000021658179X]; Programa de Investigacion sobre Adquisicion y Analisis de Señales Paas-Un; Institute of Electric Power Systems and High Voltage Engineering (IEEH) of the TUD Dresden University of Technology; Garzón, Camilo Andrés [56719488200]
El origen de las perturbaciones estacionarias es un problema que ha sido abordado desde múltiples perspectivas. Se han desarrollado varios métodos para determinar fuentes de perturbación, dispositivos que inyectan armónicos, la contribución de los elementos al desarrollo de una perturbación, asignación de responsabilidades y una larga lista de términos utilizados para referirse a lo mismo, el problema de Causalidad. Este problema en el contexto de calidad de potencia parte de la propia definición de causa y, con ella, la clarificación de otros términos como Fuente y Responsabilidad. Una vez claros los conceptos elementales, la identificación y desarrollo de técnicas matemáticas que permitan su análisis es una tarea que involucra múltiples esfuerzos encaminados no sólo al desarrollo matemático, sino también, a la identificación y construcción de escenarios que permitan contrastar cada propuesta teórica. Este trabajo aborda el problema de la Causalidad en calidad de potencia desde diferentes disciplinas matemáticas. Además, cada propuesta es evaluada a través de casos de estudio, algunos implementados en el laboratorio y otros medidos directamente en sistemas reales. Finalmente, todos los elementos matemáticos explorados se complementan, determinando así la Causa de la distorsión de forma de onda en sistemas eléctricos de baja tensión (Texto tomado de la fuente).
Control con rechazo activo de perturbaciones para un enrutador de energía usado en la interconexión de microrredes eléctricas
(Universidad Nacional de Colombia, 2024-03) Rojas Cubides, Harvey David; Cortés Romero, John Alexander; https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001405838; https://scholar.google.es/citations?user=77yIc3cAAAAJ&hl=es; 0000-0003-1451-4881; https://www.researchgate.net/profile/Harvey-Rojas; Electrical Machines & Drives, Em&D; https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=56032708600
La interconexión de microrredes (MGs) eléctricas permite mejorar la fiabilidad y la eficiencia de los sistemas de potencia basados en ese tipo de redes locales y autónomas. En este contexto, el enrutador de energía (ER) actúa como una interfaz multipuerto que controla y dirige el flujo de potencia entre las MGs. La gestión efectiva del intercambio de energía en el ER requiere sistemas de control robustos y de alto rendimiento en los convertidores de potencia del ER. En tal sentido, la regulación automática de la corriente y la potencia en cada puerto, así como del voltaje del bus DC interno, constituyen las necesidades fundamentales de control. Sin embargo, factores como los problemas de calidad de potencia en las MGs, la incertidumbre en los modelos, el acoplamiento entre los puertos y los cambios en la operación, introducen perturbaciones que afectan el funcionamiento del ER e imponen desafíos para el diseño de los controladores. En los últimos años, se han reportado aproximaciones al control del ER basadas principalmente en técnicas de tipo proporcional integral (PI) y proporcional resonante (PR). No obstante, dichas soluciones exhiben múltiples restricciones de robustez y desempeño. Este problema se presenta como resultado de la diversidad de perturbaciones existentes, sumada a las limitaciones técnicas de los métodos, tales como: naturaleza no lineal de los sistemas, las consideraciones de diseño, la dependencia del modelo matemático, la sintonización compleja y otros aspectos prácticos de implementación. A su vez, esta problemática trae consigo diferentes consecuencias que van desde una calidad reducida hasta el rezago en la masificación y la estandarización del ER. Como una alternativa para enfrentar la problemática anterior, esta tesis estudia los alcances del enfoque de control con rechazo activo de perturbaciones (ADRC) para un ER usado como interfaz entre MGs. Desde esta perspectiva, se hacen diferentes contribuciones al enfoque ADRC respaldadas por bases teóricas y validaciones experimentales. En primer lugar, se propone un marco de análisis para estudiar la robustez y el desempeño de las estrategias ADRC. Este análisis, efectuado en el dominio de la frecuencia, proporciona un enfoque adecuado para comparar distintos métodos de estimación de perturbaciones, considerando sus principios y relaciones de diseño. Esto, a su vez, facilita la articulación de especificaciones prácticas de control, como los márgenes de robustez, la exactitud de las estimaciones y la sensibilidad al ruido. Adicionalmente, el marco de análisis se aplica a esquemas ADRC con observadores de uno o varios niveles. Como segunda contribución, la tesis explora el análisis, diseño e implementación de esquemas ADRC multi-observador. En primer lugar, se propone un Observador Proporcional Integral Generalizado en cascada (CGPIO) para al control de corriente de los puertos del ER. En segundo lugar, se introduce una conexión en cascada de observadores de estado extendido de orden completo y reducido (CRESO) para el control del voltaje del bus DC del ER. Estos estimadores compuestos demuestran ser soluciones efectivas para mitigar los efectos del ruido de medición (CRESO) y abordar problemas numéricos en la implementación (CGPIO), que son comunes en el ADRC con estimadores de un solo nivel. La tercera contribución de esta tesis se centra en la aplicación y evaluación de las estrategias ADRC propuestas en un ER monofásico. A lo largo del documento, la evaluación se realiza mediante una metodología exhaustiva que abarca diversos escenarios representativos de operación. Se llevan a cabo comparaciones con otros métodos previamente reportados y se analizan múltiples métricas de calidad. Además, se proporcionan diferentes niveles de detalle, que van desde la regulación de la corriente y el voltaje DC en los puertos hasta el intercambio de energía en el ER a nivel de sistema. En términos de gestión de energía, se adopta un enfoque cooperativo con el objetivo de mejorar la operación del grupo de MGs. Los resultados obtenidos ofrecen una base sólida que respalda la eficacia y aplicabilidad de los esquemas de control propuestos. (Texto tomado de la fuente).
A new framework for training a CNN with a hardware-software architecture
(Universidad Nacional de Colombia, 2023-04) Parra Prada, Dorfell Leonardo; Camargo Bareño, Carlos Ivan; Grupo de Física Nuclear de la Universidad Nacional
Facial Expression Recognition (FER) systems classify emotions by using geometrical approaches or Machine Learning (ML) algorithms such as Convolutional Neural Networks (CNNs). However, designing these systems could be a challenging task that depends on the data set's quality or the designer's expertise. Moreover, CNNs inference requires a large amount of memory and computational resources, making it unfeasible for low-cost embedded systems. Hence, although GPUs are expensive and have high power consumption, they are frequently employed because they considerably reduce the inference time compared to CPUs. On the other hand, SoCs implemented in FPGAs could employ less power and support pipelining. However, the floating point representation may result in intricate and larger designs that are only suitable for high-end FPGAs. Therefore, custom hardware-software architectures that maintain acceptable performance while using simpler data representations are advantageous. To address these challenges, this work proposes a design methodology for CNN-based FER systems. The methodology includes the preprocessing, the Local binary pattern (LBP), and the data augmentation. Besides, several CNN models were trained with TensorFlow and the JAFFE data set to validate the methodology. In each test, the relationship between parameters, layers, and performance was studied, as were the overfitting and underfitting scenarios. Furthermore, this work introduces the model M6, a single channel CNN that reaches an accuracy of 94% in less than 30 epochs. M6 has 306.182 parameters in 1.17 MB. In addition, the work also employs the quantization methodology from TensorFlow Lite (tflite), to compute the inference of a CNN using integer numbers. M6's accuracy dropped from 94.44% to 83.33% after quantization, the number of parameters increased from 306.182 to 306.652, and the model size decreased almost 4x from 1.17 MB to 0.3 MB. Also, the work presents a custom hardware-software architecture to accelerate CNNs known as the FER SoC, which reproduces the main tflite operations in hardware. Hence, as the integer numbers are fully mapped to hardware registers, the accelerator results will be similar to their software counterparts. The architecture has been tested on a Zybo-Z7 development board with 1 GB RAM and the Zynq7 device XCZ7020-CLG400. Moreover, it was observed that the architecture got the same accuracy but was 20% slower than a laptop equipped with an AMD CPU with 16 threads, 16 GB of RAM and a Nvidia GTX1660Ti GPU. Therefore, it is recommended to assess whether the trade-off between quantization and inference time is worth it for the target application. Lastly, another contribution is the framework for CNNs' training in custom hardware-software architectures known as Resiliency. It has been used to train and run the inference of the single-channel M6 model. Resiliency provides the design files needed as well as the Pynq 2.7 image created for running ML frameworks such as TensorFlow and PyTorch. Although the training time was slow, the accuracy and loss were consistent to traditional approaches. However, the execution time could be improved by utilizing bigger FPGAs with MPSoCs like the Zynq Ultrascale family. (Texto tomado de la fuente)
Analysis and development of a personal portable lightning protection system
(Universidad Nacional de Colombia, 2023-05-19) Cristancho Caviativa, Jorge Alejandro; Román Campos, Francisco José; Cristancho Caviativa, Jorge Alejandro [0001549136]; Cristancho Caviativa, Jorge Alejandro [0000000207497078]; EMC-UN; Cristancho Caviativa, Jorge Alejandro [57188691777]
Colombia has a very high lightning activity as shown in different published lightning maps. Any activity that takes place outdoors in stormy weather, even more in places recognized as having high lightning activity, at certain times and seasons, increases even more the risk of suffering some type of injury for exposed people. Non-accessible places, such as remote and backcountry locations, worsen this scenario. It is reported for the Colombian National Army in fifteen-year averages, up to 48 soldiers per year victims of lightning strikes. To reduce the lightning risk to health in vulnerable population that cannot avoid their exposure, the most probable mechanisms of injury are analyzed considering some scenarios with existing human models. As a portable shelter requires lightweight lightning protection materials, some types of electroconductive fabrics against standard lightning impulse currents were investigated in the laboratory. Some samples of conductive fabrics were subject to several subsequent lightning-like currents and analyzed, revealing some patterns changes on its surface. Despite the morphological changes, among the tested fabrics, a ripstop conductive fabric showed great potential and proved capable of withstanding several lightning impulse currents, suggesting its suitability for use in personal mobile shelters. A model of a basic portable shelter is proposed and tested in the laboratory. The results show that the basic shelter model can protect human beings against the earth potential rise (EPR) minimizing the risk caused by a close lightning discharge.(Texto tomado de la fuente)
Narrow bipolar events study based on broadband observations
(Universidad Nacional de colombia, 2023) Díaz Ortiz, Fernando Augusto; Román Campos, Francisco José; https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000938440; 0000-0002-7989-3475; Compatibilidad electromagnética
Este estudio determina las características de los pulsos bipolares estrechos (NBEs) en Bogotá, Colombia, proporcionando información sobre los NBEs en una región tropical observada desde un altiplano andino. La instrumentación y el software de rayos se crearon específicamente para este estudio y consisten en un módulo de medición de campo eléctrico, un módulo de medición de campo magnético y un interferómetro de rayos de banda ancha. Para la adquisición de datos, la instrumentación de rayos utiliza dos osciloscopios digitales que en conjunto proporcionan ocho canales. Los instrumentos de rayos se desplegaron en el techo de un edificio en el centro de la ciudad de Bogotá. La campaña de medición recopiló datos desde el 14 de noviembre de 2019 hasta el 9 de abril de 2020 e incluye la segunda temporada de lluvias de 2019 y parte de la primera temporada de lluvias de 2020. El período de observación duró exactamente 148 días y registró 1.316 eventos relacionados con rayos. La identificación de los NBEs involucró cuatro etapas: la primera etapa tuvo como objetivo eliminar el ruido de la señal adquirida, la segunda etapa involucró la identificación de los NBEs, la tercera etapa involucró la clasificación de los NBEs en función de sus formas de onda y, finalmente, la cuarta etapa involucró la medición de las características individuales de los NBEs. Este proceso se realizó en todos los eventos de rayos registrados. Un resumen de los hallazgos obtenidos en este estudio es el siguiente: los NBEs están presentes en solo una sexta parte de toda la actividad de rayos detectada, y la mayoría de ellos son de polaridad positiva en una proporción de 3 a 1. La polaridad positiva tiene una duración más larga para el pulso principal y duración total que su contraparte. Con respecto a su tipo, el Tipo A (un pulso bipolar típico) es una ocurrencia rara, lo que significa que oscilaciones adicionales sobre la forma de onda básica es una característica común. Combinando criterios de aislamiento temporal y espacial, el 13 % de los NBEs pueden considerarse NBEs aisladas, lo que sugiere que los NBEs restantes podrían estar relacionadas con el inicio de descargas intranubes, descargas nube-tierra (CG) o incluso NBEs con actividad posterior fallida. Aproximadamente el 80 % de los registros adquiridos durante este estudio presentan pulsos con duraciones menores a un microsegundo en distintos momentos. Adicionalmente, hay 22 grupos de NBEs compuestos por dos o tres NBEs temporalmente cercanos. La rara presencia de NBEs en la actividad regular de rayos sugiere que los NBEs no son la causa del inicio de los rayos. Esta afirmación está respaldada en este estudio por su presencia en solo una sexta parte de toda la actividad de rayos registrada. Los datos recopilados sugieren que los NBEs no son un evento aislado, sino que, se deduce que los NBEs son un fenómeno que tiene lugar como un efecto relacionado de algún CG o como parte del desarrollo de descargas eléctricas intranubes posteriores. El valor medio de la duración total del pulso sugiere que los NBE deben originarse a partir de alguna descarga eléctrica energética y de corta duración. Este resultado concuerda con la hipótesis de que las descargas eléctricas rápidas son el fenómeno responsable de la producción de NBEs. Al comparar las tasas de ocurrencia de NBEs, el resultado revela una relación aparente con la latitud, lo que significa que los NBE son más frecuentes en latitudes más bajas y también muestran una mayor proporción de NBEs de polaridad negativa. La tasa de ocurrencia del tipo A y el tipo C es similar a estudios previos, pero las proporciones para el tipo B y el tipo D ciertamente difieren, lo que exige un análisis más profundo para abordar este problema. (Texto tomado de la fuente)
Planteamiento de estrategias para la Gestión de la Demanda desde el usuario activo en una red eléctrica inteligente
(Universidad Nacional de Colombia, 2022-09-22) Téllez Gutiérrez, Sandra Milena; Duarte Velasco, Oscar Germán; 0000-0002-8303-3611; Grisec
El principal objetivo de la cadena de energía eléctrica y todos sus sistemas asociados es atender oportuna y eficientemente la demanda de los usuarios, cumpliendo con los requerimientos de calidad y confiabilidad del servicio. Factores como los económicos, sociales y meteorológicos influyen sobre la demanda de energía eléctrica. Puede ser de interés conocer la demanda total que demandará un sistema global o estudiar el comportamiento de la demanda de energía desde los puntos de consumo. Son los usuarios finales de energía quienes determinan, de acuerdo a sus patrones de consumo y las características de su contexto local, la cantidad de energía que demandarán en cada período de tiempo. Esto quiere decir que los grandes generadores del sistema no pueden controlar la demanda de forma directa; por esta razón es necesario entender el comportamiento de la demanda y evaluar estrategias indirectas de para influenciarla. Los patrones de consumo tienen una alta diversidad y pueden ser más estables en unos usuarios que en otros, existen grupos de usuarios que presentan regularidad en la cantidad de energía y los intervalos de tiempo en que la requieren durante el día. También pueden encontrarse grupos de usuarios con patrones de consumo similares debido al uso final que le dan a la energía consumida, este hecho da origen a múltiples estudios de caracterización y predicción de la demanda. Tradicionalmente el sistema de potencia eléctrico ha necesitado adecuarse a la demanda de los usuarios, esto puede interpretarse como una respuesta del sistema a la demanda. Por otro lado, ha existido un interés para modificar los patrones de consumo de los usuarios a través de planes y estímulos se buscan obtener una respuesta de la demanda de los usuarios. Aquí se involucran las nuevas tecnologías como las smart grids. Esta tesis identifica el impacto de las características de los usuarios activos de energía eléctrica en la formulación de una estrategia de implementación de programas locales de Gestión de la Demanda de Energía Eléctrica aplicable a contextos Colombianos. En el Capitulo 1 se introduce el tema y planteamiento general de la investigación, en el capítulo 2 se presenta un marco teórico construido a partir del estado del arte y se propone como complemento un nuevo marco teórico que incluye conceptos que se desarrollan en esta tesis. El capítulo 3 desarrolla un modelo cualitativo del a gestión de la demanda basado en análisis PESTAL y presenta un análisis de influencias que fueron validados por expertos mediante Análisis Jerárquico. En el capítulo 4 se presenta el modelo cuantitativo para estimar las modificaciones en los patrones de consumo ante técnicas clásicas de respuesta de la demanda como los programas de precios variables en el tiempo, considerando adicionalmente nuevos factores como la cultura energética. El capítulo 5 incluye el desarrollo de software en Modelica que permitió implementar el modelo. En el capítulo 6 se presentan los ejercicios de simulación desarrollados con el modelo junto con los resultados encontrados. El capítulo 7 presenta la validación de los resultados realizados por expertos en el área y el capítulo 8 expone las conclusiones y recomendaciones de la investigación. (Texto tomado de la fuente)
Data-driven control of interconnected energy systems
(Universidad Nacional de Colombia, 2022-12-14) Toro Tovar, Billy Wladimir; Mojica Nava,Eduardo Alirio; Rakoto Ravalontsalama, Naly; Programa de Investigacion sobre Adquisicion y Analisis de Señales Paas-Un; LS2N, IMT-Atlantique
This research proposed several algorithms for the identification and control of microgrids based on the Koopman operator. The contributions presented in this manuscript are focused on the control of voltage and reactive power. We have considered five control scenarios based on the Koopman operator: (i) a centralized algorithm that regulates the microgrid voltage without sharing information using MPC. (ii) a non-cooperative distributed control, with a consensus term in the restrictions, that regulates the voltage based on the Koopman model of the inverters. (iii) a cooperative distributed MPC that uses the microgrid Koopman model, where the agents share their control inputs to generate the control signals. Here, we identify the input matrices by using data. (iv) a distributed control that uses data to identify the system error to design an ADMM algorithm. (v) an online data-driven controller that regulates the microgrid voltage and an analysis of the eigenvalues of the system and the effects of noisy measurements.
Hardware-based complex natural resonances extraction techniques for portable ground penetrating radar operations
(Universidad Nacional de Colombia, 2022-08-19) Gallego Garcés, Andrés Junior; Román Campos, Francisco; Grupo de Investigación Emc-Un
Here, a contribution to the Improvised Explosive Devices remote detection in Colombia in terms of Ground Penetrating Radar signal analysis is presented. The Complex Natural Resonances Extraction Methods for characterizing buried objects are compared, and from this evaluation and analysis, a new method is proposed with an increased accuracy and hardware suitability factor. Finally, a hardware implementation of this method is tested in an ARM processor.
Operator theory in dynamical network systems
(Universidad Nacional de Colombia, 2022-08-25) Téllez Castro, Duván Andrés; Mojica Nava, Eduardo Alirio; Sofrony, Jorge; Programa de Investigacion sobre Adquisicion y Analisis de Señales Paas-Un
We provide a data-driven synthesis framework for some complex systems. The proposed fra- mework relies on the linear operator theory involving the Koopman operator. Our first results employ Koopman-based lifting for the identification of linear models from the data both un- der the controlled and uncontrolled settings. Spectral analysis of Koopman and its adjoint Perron-Frobenius operator helps us identify the invariant structure and dominant modes for the reduced-order representation from the data. Our second result is a design methodology of a model-free and decentralized control strategy for interconnected systems. We provi- de a predictive control for decoupling the systems using the linear operator. Additionally, we address a distributed output regulation algorithm for the leader-follower heterogeneous multi-agent system with unknown leader dynamics. The leader modeling is learned through the Koopman operator and the regulator is developed using optimal control theory. Finally, we develop a technique using the Koopman operator to obtain a data-driven continuous-time optimization algorithm for solving constrained optimization problems using its connection with dynamical systems for numerical algorithms. (Text taken from source)
Planificación de redes eléctricas de distribución incluyendo generación distribuida, almacenamiento de energía y gestión de la demanda (DSM Y DR)
(Universidad Nacional de Colombia, 2022-08-05) Alarcon Villamil, Jorge Alexander; Rivera Rodríguez, Sergio Raúl; Santamaría Piedrahita, Francisco; Grupo de Investigación Emc-Un
Este trabajo investiga la manera de mejorar el planeamiento de las redes eléctricas de distribución (REDis) en torno a su modernización, analizando aspectos como la integración de recursos distribuidos, sistemas de almacenamiento de energía y la posible implementación de estrategias de respuesta a la demanda. El trabajo analiza los modelos matemáticos utilizados para representar cada uno de los dispositivos y estrategias indicadas anteriormente, plantea modelos para la integración de estos dispositivos en el planeamiento, y finalmente describe los procedimientos y métodos desarrollados para ejecutar el planeamiento en algunos casos de prueba. Los modelos planteados permiten la inclusión de aspectos técnicos, ambientales y económicos en los objetivos de optimización del problema, con lo cual genera un aporte interesante para esta área de la ingeniería, porque permite la evaluación simultánea (multiobjetivo) de los tres criterios de evaluación. Dentro de los resultados y aportes del trabajo de investigación se incluyen los modelos matemáticos desarrollados, índices para medir qué tan eficiente es el uso de los activos del sistema de distribución, y los diagramas de flujo que describen los procedimientos propuestos para el desarrollo del planeamiento. Adicionalmente se presentan resultados de los casos de estudio evaluados con las metodologías y con los índices propuestos, en los que se mide y compara cada uno de los aspectos evaluados (técnicos, económicos y ambientales) mostrando las ventajas de los métodos desarrollados, respecto de métodos propuestos por otros autores. Los resultados permiten concluir que el uso de técnicas de optimización matemática genera buenos resultados para el problema del planeamiento, y permite la valoración simultánea de los tres criterios de evaluación. También se comprueba que las metodologías propuestas y los modelos planteados funcionan de manera adecuada para encontrar los resultados. Con los resultados obtenidos se cumple el objetivo propuesto en esta tesis de Doctorado que es: “Desarrollar e implementar un modelo multi-objetivo para el planeamiento de redes eléctricas de distribución que permita la integración simultánea de generación distribuida, sistemas de almacenamiento de energía con baterías y estrategias de respuesta a la demanda”. También se cumple con los objetivos específicos propuestos que son: “Analizar el efecto que tienen las tecnologías de generación distribuida, almacenamiento con baterías y gestión de la demanda (DSM y DR) en la planificación de las redes de distribución primaria, identificando los aspectos que deben ser incluidos en la metodología a desarrollar”, “Desarrollar el modelo que representa el problema de planificación multi-objetivo incluyendo los aspectos técnicos, económicos y ambientales, y determinar la técnica de solución a utilizar”, y finalmente “Implementar el modelo de planificación desarrollado y evaluar sus resultados mediante el análisis de al menos dos de los casos de prueba usados para validar este tipo de problemas.” (Texto tomado de la fuente)
Operational planning of smart microgrids considering intraday markets
(Universidad Nacional de Colombia, 2022-03-04) Garcia Guarín, Pedro Julian; Rivera Rodríguez, Sergio Raúl; Álvarez Álvarez, David Leonardo; Grupo de Investigación Emc-Un
Environmental concerns and sustainable development promote the adoption of smart microgrids (SMGs). However, economic interests promote an increase in income, which can result in non-optimal situations, such as non-supply of demand, the formation of monopolies and the formation of essential agents to supply demand at peak times. In this context, this research analyses a SMG that negotiates energy commitments with intraday markets and binding dispatch. In the same way, this model quantifies penalties for uncertainty of renewables with intraday markets. Besides, the profits are estimated associated with managing the distributed generation, charging and discharging of energy storage systems, a battery swapping station and residential electric vehicles. This model introduces uncertainty in the operational planning problem of a SMG related to (1) renewable generation, (2) demand forecasting, (3) market price variations, (4) planning of electric vehicle trips and (5) battery demand forecast in an electric vehicle station. The literature shows that, due to the complexity of the problem, computational intelligence provides sub-optimal solutions efficiently, resulting in the development of the advanced metaheuristics called VNS-DEEPSO, which is a combination of the Variable Neighbourhood Search (VNS) and Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization (DEEPSO) algorithms. The results show demand management strategies, such as reduction of maximum loads, demand supply restrictions satisfactorily met, market power indicators that prevent the emergence of monopolies and pivoting agents, and a greater number of intraday markets with equally time intervals spaced that show a reduction in costs due to the uncertainty of renewables. Finally, the results of this research will constitute a tool to make decisions in smart microgrids and will help to evaluate the implementation of intraday markets in future research.
Fast security constraint optimal power flow using parallel and heterogenous computing
(Universidad Nacional de Colombia, 2021) Rodríguez Medina, Diego Fernando; Rivera, Sergio; Pinzón, Jaime; Elizondo, Marcelo; Wu, Di
Optimal and secure grid operation is paramount for modern power systems. However, the ever increasing system size, number of conventional and renewable sources, not to mention system loads and power system controllers, make the satisfaction of those requirements in on-line applications not an easy task. Different approaches have been applied to meet power system security criteria and reach optimal cost during real-time operation. Nevertheless, the strategies are mostly employed in small power systems, using strong assumptions or lack of advanced and efficient software-hardware interaction. That makes some of the applications infeasible in real operation or very costly in terms of hardware implementation. As a solution for those limitations, this research will address the problem of Security Constrained Optimal Power Flow (SCOPF) using the potential of Parallel and Heterogeneous Computing (PHC). By this approach, this research is looking to expand the application of advanced computing techniques for the solution of real-time power system problems that simultaneously involves security and optimal cost. The intention is to understand the strategies and principles for computer memory management, data structures and SCOPF re-formulation to optimally satisfy security and time response for proper power system operation.
Associative learning for collective decision-making in dynamic environments
(Universidad Nacional de Colombia, 2021-11-15) Chica Pedraza, Gustavo Alonso; Mojica Nava, Eduardo Alirio; Programa de Investigacion sobre Adquisicion y Analisis de Señales Paas-Un
In the past few decades, animal behavior has become one of the most attractive subjects of study in the academic field. This can be understood due to its connection with evolutionary theories, which employ concepts of natural selection that allow organisms to better adapt to their environment, thus helping them to survive and have more offspring. Emergent theories, such as artificial intelligence and evolutionary game theory (EGT), have focused their attention on finding a way to use these evolutionary concepts to incorporate them into real-life applications. Modeling animal behavior implies the understanding of learning since animals have shown to respond to stimuli, which means that animals learn somehow to associate actions to outcomes (rewards or punishments). Some approaches in this field usually study the learning process by associating animals to agents, players, or populations. In this sense, traditional reinforcement learning (RL) is a useful tool when treating a single-agent framework. Nevertheless, on a multi-agent system (MAS), this tool could fall short, since the agents in a MAS have interference between them, that is, the feedback is not only about the agent but also for all agents in the MAS. In addition, when a multi-agent framework is treated, the environments are not stationary and the optimization and convergence of the RL algorithm are missing. To deal with these scenarios, EGT is usually used as a mechanism that uses a population dynamics perspective, in which applications imply the design of networked engineering approaches where concepts such as learning, control systems, stability, and information dependency are relevant issues. Classic approaches of population dynamics (e.g. replicator, Smith, and logit) need full information of the system to find the outcome that allows achieving the Nash Equilibrium. This paradigm is explained considering that the immersed process is done under the assumption that the population is well-mixed, which puts a limit on fields of application where classic theory can be applied. Recent advances in this field have introduced a concept related to non-well-mixed populations, which use a distributed structure able to deal with uncompleted graphs (non-full information). This work aims to find a way to deal with scenarios where the uncertainty level is high for distributed modeling. The main objective is to develop a model to tackle the loss of information in complex and dynamic environments, where the use of parallel computations may address the lack of information between agents, avoiding control problems of centralized schemes. For this purpose, a mathematical abstraction of the dynamics equations of Q-learning is developed and complemented by the introduction of a novel approximation using a population game perspective. The obtained dynamics can be understood as entropy-based learning rules, and their behavior is implemented in applications in the context of classic games, optimization problems, smart grids, and demand response systems. Results show an interesting interconnection between the mechanisms of the selection-mutation of the Evolutionary Game Theory and the exploration-exploitation structure from RL, which allows seeing the learning process in MAS from other perspectives to understand it and adjust it to more realistic scenarios. Results also show that despite using partial information, the obtained dynamics share strong similarities with classic approaches, a fact that can be evidenced by the mass conservation and the Nash Equilibrium convergence. (Text taken from source)
Multi-objective optimal power resources planning of microgrids with high penetration of intermittent nature generation and modern storage systems
(2020-12-02) Contreras Paredes, Sergio Felipe; Cortés Guerrero, Camilo Andrés; Myrzik, Johanna; Grupo de Investigación EMC-UN
Microgrids are self-controlled entities at the distribution voltage level that interconnect distributed energy resources (DERs) with loads and can be operated in either grid-connected or islanded mode. This type of active distribution network has evolved as a powerful concept to guarantee a reliable, efficient and sustainable electricity delivery as part of the power systems of the future. However, benefits of microgrids, such as the ancillary services (AS) provision, are not possible to be properly exploited before traditional planning methodologies are updated. Therefore, in this doctoral thesis, a named Probabilistic Multi-objective Microgrid Planning methodology with two versions, POMMP and POMMP2, is proposed for effective decision-making on the optimal allocation of DERs and topology definition under the paradigm of microgrids with capacity for providing AS to the main power grid. The methodologies are defined to consider a mixed generation matrix with dispatchable and non-dispatchable technologies, as well as, distributed energy storage systems and both conventional and power-electronic-based operation configurations. The planning methodologies are formulated based on a so-called true-multi-objective optimization problem with a configurable set of three objective functions. Accordingly, the capacity to supply AS is optimally enhanced with the maximization of the available active residual power in grid-connected operation mode; the capital, maintenance, and operation costs of microgrid are minimized, while the revenues from the services provision and participation on liberalized markets are maximized in a cost function; and the active power losses in microgrid´s operation are minimized. Furthermore, a probabilistic technique based on the simulation of parameters from their probabilistic density function and Monte Carlo Simulation is adopted to model the stochastic behavior of the non-dispatchable renewable generation resources and load demand as the main sources of uncertainties in the planning of microgrids. Additionally, POMMP2 methodology particularly enhances the proposal in POMMP by modifying the methodology and optimization model to consider the optimal planning of microgrid's topology with the allocation of DERs simultaneously. In this case, the concept of networked microgrid is contemplated, and a novel holistic approach is proposed to include a multilevel graph-partitioning technique and subsequent iterative heuristic optimization for the optimal formation of clusters in the topology planning and DERs allocation process. This microgrid planning problem leads to a complex non-convex mixed-integer nonlinear optimization problem with multiple contradictory objective functions, decision variables, and diverse constraint conditions. Accordingly, the optimization problem in the proposed POMMP/POMMP2 methodologies is conceived to be solved using multi-objective population-based metaheuristics, which gives rise to the adaptation and performance assessment of two existing optimization algorithms, the well-known Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGAII) and the Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition (MOEA/D). Furthermore, the analytic hierarchy process (AHP) is tested and proposed for the multi-criteria decision-making in the last step of the planning methodologies. The POMMP and POMMP2 methodologies are tested in a 69-bus and 37-bus medium voltage distribution network, respectively. Results show the benefits of an a posteriori decision making with the true-multi-objective approach as well as a time-dependent planning methodology. Furthermore, the results from a more comprehensive planning strategy in POMMP2 revealed the benefits of a holistic planning methodology, where different planning tasks are optimally and simultaneously addressed to offer better planning results.
Modeling and multi-objective optimization of inductive components in high voltage gain power converters
(2020-07-07) Martínez Martínez, Wilmar Hernan; Cortes Guerrero, Camilo Andrés; EMC - Electromagnetic Compatibility
Applications in electric mobility, renewable energy systems, and power systems are experiencing a movement towards bigger voltage differences between power sources and loads. This is due to the advance of battery technology, the introduction of DC distribution systems, and the rapid growth of electric powered vehicles. This voltage difference increases the need for better high voltage-gain converters. Moreover, these converters should offer outstanding efficiencies and compact sizes for their implementation in these applications. Nevertheless, there is an imminent opposition between efficiency, power density and high voltage-gain in power converters, and conventional power converters lack in some of these objectives. Therefore, this work was motivated by the need to research in novel methodologies where volume, efficiency and voltage-gain are optimized in order to obtain a suitable balance that offers high performance. In this context, the main objective of this thesis is the development of a multi-objective optimization design methodology of inductive components for high voltage-gain converters. This objective is carried out through: 1) the evaluation of several high step-up power converters and the proposal of a novel topology. 2) the power loss modeling of the magnetic components of one high voltage-gain topology with emphasis in iron and copper losses. 3) the volume modeling of the converter with special attention to the magnetic components. And 4) the evaluation of two multi-objective optimization approaches to solve problems with opposite objectives as the case of efficiency, power density and voltage-gain in power converters. Consequently, this thesis proposes a new high voltage-gain power converter with Integrated Winding Coupled Inductor (IWCI) with the potential to be applied in systems where high power density and high efficiency are required. Moreover, a benchmark of this proposed converter with outstanding topologies is conducted, being the IWCI converter the one with more potential. After that, this document proposes a detailed magnetic and electric modeling complemented with a power loss and volumetric modeling of not only the magnetic component but also the other components in the converter: semiconductors and capacitors. Finally, combinatorial algorithms are used and improved to optimize efficiency (single-objective) and efficiency-power density (multi-objective) while voltage-gain is kept high. As a result, it was found that improved combinatorial algorithms can deliver results of tens of millions of evaluated designs within minutes.
Development of algorithms to improve the technical efficiency of capturing, processing, and identification of EEG signals in the word imagery task
(2020-02-07) Villamizar Delgado, Sergio Iván; Bacca Rodríguez, Jan; Grupo de investigación en electrónica de alta frecuencia y telecomunicaciones (cmun)
A Brain-Computer Interface (BCI) system is a powerful tool that decodes signals from the brain and translates it into codes which are understood by software to perform a specific task. Through a BCI, a disabled person can communicate with the world using a speller or move a hook prosthesis just thinking in a movement or a word. Three main stages compose the BCI systems, the capturing data stage, the processing and decoding of the signals, and the translation of the features into a pattern for a control system. Among the possibilities offered by the market for a prosthesis, e.g., of the upper limb, the most popular is the electromyographic, which uses the muscles to control it. Also, there are the neuro-prosthesis that capture the brain activity by implanted sensors in the cortex through a chirurgical procedure. Finally, in a new growing research line, this research considering the ones which use the electroencephalography (EEG) technique to capture data from the mental tasks of people. In this research, an improvement of the technical efficiency of the capture, processing, and identification process of the silent speech EEG signals of vowels, syllables, and words are presented. First, for the signal acquisition stage, novel locations for the electrodes are proposed to maximize the capturing of the brain signals due to the language process in contrast with the 10-20 system. For the second and third stages, four novel methodologies were implemented, each one with its pros and cons. However, considering the propose of scaling in future the method of an online application, only the third algorithm excels in skills like high discriminability, reliability in the prediction of labels, robustness facing noisy data and variability inter-subject, and low computational resources consumption to reduce the processing time. For the preprocessing stage, a novel solution for the cleaning of artifacts is proposed, which is based on an algorithm called “Singular Vector Decomposition Multivariate Empirical Mode Decomposition” (SVD-MEMD), that uses the singular vector decomposition to project data into a new dimensional space and separate useful data from noise. The output of this stage is a cleaned signal matrix with the same dimensions as input which its significant power remains in the range of [18 Hz to 50 Hz]. The algorithm exhibits outstanding yields in front of noisy, non-linear, and non-stationary data. Also, in compassion with the MEMD, the computational costs are low, and the processing time is quick. The main changes between proposed the first three algorithms fall into the feature extraction stage. The fourth methodology changes a little the conception of signals' analysis creating images from the captured data that then be classified. The first proposal methodology uses the singular vector decomposition technique to extracts the discriminative features which after are discriminated by an Extremely randomizes tree (ET) achieving an overall accuracy for five classes classifier of 0.79 ±0.07 using the Neurophysiology database - (NDB). The second algorithm uses a combination of non-parametric modeling called Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) with Maximum Relevance Minimum Common Redundancy (mRMR) dimensional reduction technique to obtain the features vectors which after are labeled by an Adaboost classifier getting an average accuracy score of 0.84±0.03 and 0.77±0.04 for the ET using the KARA ONE database in a five-class classifier. The third proposal combines the Phase Locking Value (PLV) for feature extraction with the Linear Discriminant Analysis (LDA) for dimensional reduction technique to increase the discriminability. The algorithm uses the ET to classify data. The implementation of the third proposal delivers a light, adaptative, and flexible methodology, which accomplishes an average accuracy of 0.86±0.04 in a five classes classifier with low processing time using the December Database (DDB). The fourth methodology aims to combine in a pseudo-image spatial, frequency, and time information which after are discriminated using a convolutional neural network. The best person yields an average accuracy of 0.51 ±0.045 in a five-class classifier using as input the DDB database. Considering the outstanding results of the third proposal, it was decided to codec it in a portable device. The FPGA board PYNQ-Z2 hosts the third algorithm which after several tests the methodology delivers a prediction in only 380 ms ± 9.69 ms per loop using the DDB database that has a sampling rate of 128 Hz and fourteen electrodes. Also, several testing trials were sent to the FPGA simulating the capture process, achieving high accuracy results. The before allows us to conclude that it is possible to implement an algorithm which discriminates EEG silent speech signals in portable hardware that allows us to achieve high processing speeds (around milliseconds in the first processing tests) without losing accuracy.

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