Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/81702
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dc.contributor.advisorZúñiga Haro, Pável
dc.contributor.advisorBarocio Espejo, Emilio
dc.contributor.advisorUribe Campos, Felipe Alejandro
dc.contributor.authorGuevara Ibarra, Isaac Adrián
dc.date.accessioned2020-08-15T19:06:05Z-
dc.date.available2020-08-15T19:06:05Z-
dc.date.issued2014-04-11
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/81702-
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstractSin lugar a dudas, la energía eléctrica ha sido la piedra angular del desarrollo global desde su descubrimiento. Prueba tangible de ello es la gran demanda eléctrica que existe en la actualidad. Debido a ello, se han desarrollado diferentes maneras de evaluar la operación de distintos elementos relacionados al campo de la ingeniería eléctrica. De manera general se han desarrollado técnicas complejas para evitar que estos sistemas operen de una forma no deseada y provean un constante suministro eléctrico. Asegurando así la calidad de la energía que actualmente disponemos de manera segura. Lo anterior motiva a los ingenieros eléctricos a realizar una búsqueda de soluciones que permitan mantener este estatus de calidad con el que actualmente se goza. El presente trabajo aborda el uso de una manera alternativa para modelar dispositivos o sistemas eléctricos de potencia para llevar a cabo análisis de sensibilidades, los cuales permitan mejorar el diseño de los mismos, al considerar perturbaciones externas o internas en estos. Como se sabe, este tipo de análisis demandan una gran carga computacional y en muchos casos el tiempo para desarrollarlos se ve afectado exponencialmente, por lo que se abordan diferentes métodos para desarrollar este tipo de análisis tomando en consideración el tiempo y precisión en el desarrollo del mismo. Consecuentemente, se abordan los conceptos básicos de la estructura y funcionalidad del elemento central de los modelos sustitutos, así como de los análisis de sensibilidad empleados en sistemas eléctricos. Además para la presente tesis, se utiliza como modelo de referencia un modelo sustituto basado en seres de Taylor que se ha utilizado en el área de eléctrica de potencia. Además, se presenta el método probabilístico basado en la simulación de Montecarlo para desarrollar análisis de sensibilidad. Así mismo se presenta una alternativa para desarrollar un análisis de sensibilidad a sistemas o dispositivos eléctricos utilizando como modelo sustituto de estos una red neuronal entrenada. Mediante este modelo sustituto, se pretende aproximar una región del comportamiento de ciertos parámetros los cuales son perturbados por la variación de otros parámetros del sistema o dispositivo.
dc.description.tableofcontentsAGRADECIMIENTOS .................................................................................................................. iv Resumen .................................................................................................................................... v Contenido .................................................................................................................................. vi Lista de Figuras ....................................................................................................................... viii Lista de Tablas ........................................................................................................................... ix Lista de Acrónimos .....................................................................................................................x Capítulo I ................................................................................................................................... 1 1.1.- Antecedentes. .............................................................................................................. 1 1.2.- Justificación. ................................................................................................................. 4 1.3.- Objetivos....................................................................................................................... 5 1.4.- Hipótesis. ...................................................................................................................... 5 1.5.- Metodología. ................................................................................................................ 5 1.6.- Organización de la tesis. ............................................................................................... 6 1.7.- Referencias. .................................................................................................................. 7 Capítulo II ................................................................................................................................ 10 2.1.- Introducción. ............................................................................................................. 10 2.2.- Modelo sustituto AST. ................................................................................................ 11 2.2.1- Aproximación del punto máximo/mínimo de la superficie de un ID. .................. 13 2.2.2.- Aproximación de un modelo multi-variable. ...................................................... 15 2.2.3.- Diferenciación numérica mediante simulación. ................................................. 17 2.3.- Modelo sustituto basado en una Red Neuronal. ....................................................... 19 2.3.1.- Arquitectura de la Red Neuronal Base Radial. .................................................... 21 2.3.2.- Función de activación de neuronas. ................................................................... 22 2.3.3.- Fase de entrenamiento de RN-BR. ...................................................................... 23 2.4.- Desempeño de modelos sustitutos al aproximar una función paraboloide. ............. 25 2.5.- Conclusiones preliminares. ........................................................................................ 28 2.6.- Referencias. ................................................................................................................ 29 Capítulo III ............................................................................................................................... 31 3.1.- Introducción. .............................................................................................................. 31 vii 3.2.- Desarrollo de un análisis de sensibilidad en un modelo sustituto. ............................ 32 3.3.- Métodos estocásticos para análisis de sensibilidad. .................................................. 32 3.3.1.- Generación de modelo estático. ......................................................................... 33 3.3.2.- Identificación de la distribución en variaciones de parámetros. ........................ 34 3.3.3.- Generación de parámetros aleatorios. ............................................................... 34 3.3.4.- Análisis y toma de decisiones. ............................................................................ 35 3.4.- Desarrollo de análisis de sensibilidad en inversor SHEPWM. .................................... 36 3.4.1.- Generación de modelos sustitutos para inversor SHEPWM. .............................. 39 3.4.2.- Validación de modelo sustituto RN-BR en análisis de sensibilidad. ................... 40 3.5.- Conclusiones preliminares. ........................................................................................ 45 3.6.- Referencias. ................................................................................................................ 46 Capítulo IV ............................................................................................................................... 47 4.1.- Introducción. .............................................................................................................. 47 4.2.- Sensibilidad de voltaje transitorio en nodo de carga de un SEP ante perturbaciones en parámetros de control de un STATCOM. ................................................................................. 48 4.2.1.- Modelo de prueba para análisis de sensibilidad. ................................................ 48 4.2.2.- Perturbaciones de parámetros en sistema de control. ...................................... 50 4.2.3.- Desarrollo del modelo sustituto RN-BR. ............................................................. 51 4.2.4.- Análisis probabilísticos del sistema y desempeño del modelo sustituto............ 51 4.3.- Sensibilidad en la desviación de voltaje en los nodos de un SEP ante variaciones en cargas reactivas. ............................................................................................................................ 53 4.3.1.- Modelo de prueba para análisis de sensibilidad. ................................................ 54 4.3.2.- Variaciones en magnitud de la potencia reactiva de las cargas. ........................ 55 4.3.3.- Desarrollo del modelo sustituto RN-BR. ............................................................. 56 4.3.4.- Análisis probabilísticos del sistema y desempeño del modelo sustituto............ 57 4.4.- Conclusiones preliminares. ........................................................................................ 61 4.5.- Referencias. ................................................................................................................ 61 Capítulo V ................................................................................................................................ 63 5.1.- Conclusiones referentes al presente trabajo. ............................................................ 63 5.2.- Trabajos futuros. ........................................................................................................ 64
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectIngenieria Electrica
dc.title“Análisis de Sensibilidad en Sistemas Eléctricos Mediante Métodos Estocásticos Utilizando un Modelo Sustituto Basado en una Red Neuronal”
dc.typeTesis de Maestria
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderGuevara Ibarra, Isaac Adrián
dc.coverageGUADALAJARA, JALISCO
dc.type.conacytmasterThesis-
dc.degree.nameMAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRICA-
dc.degree.departmentCUCEI-
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara-
dc.degree.creatorMAESTRO EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRICA-
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