Localización de faltas en sistemas de distribución de energía eléctrica usando métodos basados en el modelo y métodos basados en el conocimiento

La calidad de energía eléctrica incluye la calidad del suministro y la calidad de la atención al cliente. La calidad del suministro a su vez se considera que la conforman dos partes, la forma de onda y la continuidad. En esta tesis se aborda la continuidad del suministro a través de la localización de faltas. Este problema se encuentra relativamente resuelto en los sistemas de transmisión, donde por las características homogéneas de la línea, la medición en ambos terminales y la disponibilidad de diversos equipos, se puede localizar el sitio de falta con una precisión relativamente alta. En sistemas de distribución, sin embargo, la localización de faltas es un problema complejo y aún no resuelto. La complejidad es debida principalmente a la presencia de conductores no homogéneos, cargas intermedias, derivaciones laterales y desbalances en el sistema y la carga. Además, normalmente, en estos sistemas sólo se cuenta con medidas en la subestación, y un modelo simplificado del circuito. Los principales esfuerzos en la localización han estado orientados al desarrollo de métodos que utilicen el fundamental de la tensión y de la corriente en la subestación, para estimar la reactancia hasta la falta. Como la obtención de la reactancia permite cuantificar la distancia al sitio de falta a partir del uso del modelo, el Método se considera Basado en el Modelo (MBM). Sin embargo, algunas de sus desventajas están asociadas a la necesidad de un buen modelo del sistema y a la posibilidad de localizar varios sitios donde puede haber ocurrido la falta, esto es, se puede presentar múltiple estimación del sitio de falta. Como aporte, en esta tesis se presenta un análisis y prueba comparativa entre varios de los MBM frecuentemente referenciados. Adicionalmente se complementa la solución con métodos que utilizan otro tipo de información, como la obtenida de las bases históricas de faltas con registros de tensión y corriente medidos en la subestación (no se limita solamente al fundamental). Como herramienta de extracción de información de estos registros, se utilizan y prueban dos técnicas de clasificación (LAMDA y SVM). Éstas relacionan las características obtenidas de la señal, con la zona bajo falta y se denominan en este documento como Métodos de Clasificación Basados en el Conocimiento (MCBC). La información que usan los MCBC se obtiene de los registros de tensión y de corriente medidos en la subestación de distribución, antes, durante y después de la falta. Los registros se procesan para obtener los siguientes descriptores: a) la magnitud de la variación de tensión ( dV ), b) la variación de la magnitud de corriente ( dI ), c) la variación de la potencia ( dS ), d) la reactancia de falta ( Xf ), e) la frecuencia del transitorio ( f ), y f) el valor propio máximo de la matriz de correlación de corrientes (Sv), cada uno de los cuales ha sido seleccionado por facilitar la localización de la falta. A partir de estos descriptores, se proponen diferentes conjuntos de entrenamiento y validación de los MCBC, y mediante una metodología que muestra la posibilidad de hallar relaciones entre estos conjuntos y las zonas en las cuales se presenta la falta, se seleccionan los de mejor comportamiento. Los resultados de aplicación, demuestran que con la combinación de los MCBC con los MBM, se puede reducir el problema de la múltiple estimación del sitio de falta. El MCBC determina la zona de falta, mientras que el MBM encuentra la distancia desde el punto de medida hasta la falta, la integración en un esquema híbrido toma las mejores características de cada método. En este documento, lo que se conoce como híbrido es la combinación de los MBM y los MCBC, de una forma complementaria. Finalmente y para comprobar los aportes de esta tesis, se propone y prueba un esquema de integración híbrida para localización de faltas en dos sistemas de distribución diferentes. Tanto los métodos que usan los parámetros del sistema y se fundamentan en la estimación de la impedancia (MBM), como aquellos que usan como información los descriptores y se fundamentan en técnicas de clasificación (MCBC), muestran su validez para resolver el problema de localización de faltas. Ambas metodologías propuestas tienen ventajas y desventajas, pero según la teoría de integración de métodos presentada, se alcanza una alta complementariedad, que permite la formulación de híbridos que mejoran los resultados, reduciendo o evitando el problema de la múltiple estimación de la falta.

Efecto de las pérdidas y ganancias recientes en el riesgo asumido por los automovilistas

Se analiza el efecto de las pérdidas y ganancias recientes sobre la conducta arriesgada y el riesgo percibido en la ejecución del simulador de conducción TIC/PC. Los modelos teóricos analizados coinciden en predecir aumento de la conducta arriesgada tras la pérdida y no modificación tras la ganancia. Los resultados obtenidos no confirman estas predicciones en cuanto al efecto de las pérdidas recientes. Tras las ganancias los sujetos no se diferencian de los controles. En cuanto al riesgo percibido, sólo la Teoría de Riesgo-Cero predice modificaciones tras la pérdida. Si bien nuestros sujetos experimentales perciben menos riesgo tras la pérdida, ello no se traduce en un aumento de la conducta arriesgada. Parece ser que percepción y conducta se rigen por mecanismos diferentes

La Andragogía en la enseñanza universitaria y la autogestión en el aprendizaje del derecho romano: experiencia docente con el alumno semipresencial

Sabedores del interés en cursar estudios universitarios por parte de numerosas personas que, por motivos familiares y laborales, cuentan con no pocos obstáculos para ello, en el curso 2007/2008, se creó un grupo de docencia semipresencial en la Facultad de Derecho y Ciencias Sociales de Ciudad Real. Es, pues, propósito de nuestro estudio analizar estos grupos de docencia que se han ido sucediendo, desde una visión para nosotros novedosa, puesto que nos ha llevado a "ayudar a adultos a aprender" la materia de Derecho Romano a partir de, entre otros elementos, la autogestión del aprendizaje y cuya valoración ha resultado ser óptima y muy acorde a uno de los propósitos fundamentales del EEES: el aprendizaje a lo largo de la vida

Estudio de la aplicación de sistemas basados en el conocimiento a la operación de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética

Una de las actuaciones posibles para la gestión de los residuos sólidos urbanos es la valorización energética, es decir la incineración con recuperación de energía. Sin embargo es muy importante controlar adecuadamente el proceso de incineración para evitar en lo posible la liberación de sustancias contaminantes a la atmósfera que puedan ocasionar problemas de contaminación industrial.Conseguir que tanto el proceso de incineración como el tratamiento de los gases se realice en condiciones óptimas presupone tener un buen conocimiento de las dependencias entre las variables de proceso. Se precisan métodos adecuados de medida de las variables más importantes y tratar los valores medidos con modelos adecuados para transformarlos en magnitudes de mando. Un modelo clásico para el control parece poco prometedor en este caso debido a la complejidad de los procesos, la falta de descripción cuantitativa y la necesidad de hacer los cálculos en tiempo real. Esto sólo se puede conseguir con la ayuda de las modernas técnicas de proceso de datos y métodos informáticos, tales como el empleo de técnicas de simulación, modelos matemáticos, sistemas basados en el conocimiento e interfases inteligentes. En [Ono, 1989] se describe un sistema de control basado en la lógica difusa aplicado al campo de la incineración de residuos urbanos. En el centro de investigación FZK de Karslruhe se están desarrollando aplicaciones que combinan la lógica difusa con las redes neuronales [Jaeschke, Keller, 1994] para el control de la planta piloto de incineración de residuos TAMARA. En esta tesis se plantea la aplicación de un método de adquisición de conocimiento para el control de sistemas complejos inspirado en el comportamiento humano. Cuando nos encontramos ante una situación desconocida al principio no sabemos como actuar, salvo por la extrapolación de experiencias anteriores que puedan ser útiles. Aplicando procedimientos de prueba y error, refuerzo de hipótesis, etc., vamos adquiriendo y refinando el conocimiento, y elaborando un modelo mental. Podemos diseñar un método análogo, que pueda ser implementado en un sistema informático, mediante el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial.Así, en un proceso complejo muchas veces disponemos de un conjunto de datos del proceso que a priori no nos dan información suficientemente estructurada para que nos sea útil. Para la adquisición de conocimiento pasamos por una serie de etapas: - Hacemos una primera selección de cuales son las variables que nos interesa conocer. - Estado del sistema. En primer lugar podemos empezar por aplicar técnicas de clasificación (aprendizaje no supervisado) para agrupar los datos y obtener una representación del estado de la planta. Es posible establecer una clasificación, pero normalmente casi todos los datos están en una sola clase, que corresponde a la operación normal. Hecho esto y para refinar el conocimiento utilizamos métodos estadísticos clásicos para buscar correlaciones entre variables (análisis de componentes principales) y así poder simplificar y reducir la lista de variables. - Análisis de las señales. Para analizar y clasificar las señales (por ejemplo la temperatura del horno) es posible utilizar métodos capaces de describir mejor el comportamiento no lineal del sistema, como las redes neuronales. Otro paso más consiste en establecer relaciones causales entre las variables. Para ello nos sirven de ayuda los modelos analíticos - Como resultado final del proceso se pasa al diseño del sistema basado en el conocimiento. El objetivo principal es aplicar el método al caso concreto del control de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética. En primer lugar, en el capítulo 2 Los residuos sólidos urbanos, se trata el problema global de la gestión de los residuos, dando una visión general de las diferentes alternativas existentes, y de la situación nacional e internacional en la actualidad. Se analiza con mayor detalle la problemática de la incineración de los residuos, poniendo especial interés en aquellas características de los residuos que tienen mayor importancia de cara al proceso de combustión.En el capítulo 3, Descripción del proceso, se hace una descripción general del proceso de incineración y de los distintos elementos de una planta incineradora: desde la recepción y almacenamiento de los residuos, pasando por los distintos tipos de hornos y las exigencias de los códigos de buena práctica de combustión, el sistema de aire de combustión y el sistema de humos. Se presentan también los distintos sistemas de depuración de los gases de combustión, y finalmente el sistema de evacuación de cenizas y escorias.El capítulo 4, La planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos de Girona, describe los principales sistemas de la planta incineradora de Girona: la alimentación de residuos, el tipo de horno, el sistema de recuperación de energía, y el sistema de depuración de los gases de combustión Se describe también el sistema de control, la operación, los datos de funcionamiento de la planta, la instrumentación y las variables que son de interés para el control del proceso de combustión.En el capítulo 5, Técnicas utilizadas, se proporciona una visión global de los sistemas basados en el conocimiento y de los sistemas expertos. Se explican las diferentes técnicas utilizadas: redes neuronales, sistemas de clasificación, modelos cualitativos, y sistemas expertos, ilustradas con algunos ejemplos de aplicación.Con respecto a los sistemas basados en el conocimiento se analizan en primer lugar las condiciones para su aplicabilidad, y las formas de representación del conocimiento. A continuación se describen las distintas formas de razonamiento: redes neuronales, sistemas expertos y lógica difusa, y se realiza una comparación entre ellas. Se presenta una aplicación de las redes neuronales al análisis de series temporales de temperatura.Se trata también la problemática del análisis de los datos de operación mediante técnicas estadísticas y el empleo de técnicas de clasificación. Otro apartado está dedicado a los distintos tipos de modelos, incluyendo una discusión de los modelos cualitativos.Se describe el sistema de diseño asistido por ordenador para el diseño de sistemas de supervisión CASSD que se utiliza en esta tesis, y las herramientas de análisis para obtener información cualitativa del comportamiento del proceso: Abstractores y ALCMEN. Se incluye un ejemplo de aplicación de estas técnicas para hallar las relaciones entre la temperatura y las acciones del operador. Finalmente se analizan las principales características de los sistemas expertos en general, y del sistema experto CEES 2.0 que también forma parte del sistema CASSD que se ha utilizado.El capítulo 6, Resultados, muestra los resultados obtenidos mediante la aplicación de las diferentes técnicas, redes neuronales, clasificación, el desarrollo de la modelización del proceso de combustión, y la generación de reglas. Dentro del apartado de análisis de datos se emplea una red neuronal para la clasificación de una señal de temperatura. También se describe la utilización del método LINNEO+ para la clasificación de los estados de operación de la planta.En el apartado dedicado a la modelización se desarrolla un modelo de combustión que sirve de base para analizar el comportamiento del horno en régimen estacionario y dinámico. Se define un parámetro, la superficie de llama, relacionado con la extensión del fuego en la parrilla. Mediante un modelo linealizado se analiza la respuesta dinámica del proceso de incineración. Luego se pasa a la definición de relaciones cualitativas entre las variables que se utilizan en la elaboración de un modelo cualitativo. A continuación se desarrolla un nuevo modelo cualitativo, tomando como base el modelo dinámico analítico.Finalmente se aborda el desarrollo de la base de conocimiento del sistema experto, mediante la generación de reglas En el capítulo 7, Sistema de control de una planta incineradora, se analizan los objetivos de un sistema de control de una planta incineradora, su diseño e implementación. Se describen los objetivos básicos del sistema de control de la combustión, su configuración y la implementación en Matlab/Simulink utilizando las distintas herramientas que se han desarrollado en el capítulo anterior.Por último para mostrar como pueden aplicarse los distintos métodos desarrollados en esta tesis se construye un sistema experto para mantener constante la temperatura del horno actuando sobre la alimentación de residuos.Finalmente en el capítulo Conclusiones, se presentan las conclusiones y resultados de esta tesis.