4 resultados para Multi machine power system

em Archivo Digital para la Docencia y la Investigación - Repositorio Institucional de la Universidad del País Vasco


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[ES]Hoy en día los vehículos usados en la extracción de sangre utilizan un motor de combustión interna, no solamente para sus desplazamientos, sino también para generar electricidad con la que poder utilizar todos los aparatos del interior. Como consecuencia, el autobús es una fuente importante de ruidos y contaminación, ya que el motor diesel está funcionando durante las largas paradas en las que se realiza dicha actividad. El objetivo del proyecto es diseñar un sistema innovador basado en pilas de combustible que sirva para alimentar todos los equipos y dispositivos, evitando el ruido, las vibraciones y los gases contaminantes. Para ello y en primer lugar, será necesario estimar el consumo total del autobús. Tras esto, también se tomarán una serie de decisiones con el fin de mejorar la eficiencia energética del autobús. Finalmente, se hará un diseño del sistema energético, el cual debe incluir una pila de combustible, junto con todos sus sistemas asociados, y todas las especificaciones.

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[ES]de generación convencional basada en grandes centrales de generación térmica por lo que es necesaria la contribución de este tipo de generación en el mantenimiento de las magnitudes básicas del sistema. El objetivo del T.F.G, será analizar el impacto de la generación eólica en la frecuencia del sistema, así como las diferentes propuestas para que este tipo de generación participe en el control de frecuencia. En primer lugar se describen los aspectos técnicos de la generación eólica. A continuación se analiza el control de frecuencia y se examinan diferentes mecanismos de contribución de la generación eólica al control de frecuencia. Finalmente se realizará un ejemplo práctico mediante el programa de simulación Matlab/Simulink con objeto de analizar de forma simplificada el comportamiento de control de frecuencia en sistemas eléctricos con generación eólica.

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Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) algorithms face two main difficulties: the curse of dimensionality, and environment non-stationarity due to the independent learning processes carried out by the agents concurrently. In this paper we formalize and prove the convergence of a Distributed Round Robin Q-learning (D-RR-QL) algorithm for cooperative systems. The computational complexity of this algorithm increases linearly with the number of agents. Moreover, it eliminates environment non sta tionarity by carrying a round-robin scheduling of the action selection and execution. That this learning scheme allows the implementation of Modular State-Action Vetoes (MSAV) in cooperative multi-agent systems, which speeds up learning convergence in over-constrained systems by vetoing state-action pairs which lead to undesired termination states (UTS) in the relevant state-action subspace. Each agent's local state-action value function learning is an independent process, including the MSAV policies. Coordination of locally optimal policies to obtain the global optimal joint policy is achieved by a greedy selection procedure using message passing. We show that D-RR-QL improves over state-of-the-art approaches, such as Distributed Q-Learning, Team Q-Learning and Coordinated Reinforcement Learning in a paradigmatic Linked Multi-Component Robotic System (L-MCRS) control problem: the hose transportation task. L-MCRS are over-constrained systems with many UTS induced by the interaction of the passive linking element and the active mobile robots.