Fuel cell hybrid model for predicting hydrogen inflow through energy demand

[Abstract]: Hydrogen-based energy storage and generation is an increasingly used technology, especially in renewable systems because they are non-polluting devices. Fuel cells are complex nonlinear systems, so a good model is required to establish efficient control strategies. This paper presents a hybrid model to predict the variation of H2 flow of a hydrogen fuel cell. This model combining clusters’ techniques to get multiple Artificial Neural Networks models whose results are merged by Polynomial Regression algorithms to obtain a more accurate estimate. The model proposed in this article use the power generated by the fuel cell, the hydrogen inlet flow, and the desired power variation, to predict the necessary variation of the hydrogen flow that allows the stack to reach the desired working point. The proposed algorithm has been tested on a real proton exchange membrane fuel cell, and the results show a great precision of the model, so that it can be very useful to improve the efficiency of the fuel cell system.Ministerio de Economía, Industria y Competitividad; H2SMART-mGRID (DPI2017-85540-R

Short-Term Energy Demand Forecast in Hotels Using Hybrid Intelligent Modeling

This paper is the extension of the conference paper: Casteleiro-Roca, J.-L.; Gómez-González, J.F.; Calvo-Rolle, J.L.; Jove, E.; Quintián, H.; Acosta Martín, J.F.; Gonzalez Perez, S.; Gonzalez Diaz, B.; Calero-Garcia, F. and Méndez-Perez, J.A. Prediction of the Energy Demand of a Hotel Using an Artificial Intelligence-Based Model. In Proceedings of the 13th International Conference, Hybrid Artificial Intelligent Systems (HAIS), Oviedo, Spain, 20–22 June 2018.[Abstract] The hotel industry is an important energy consumer that needs efficient energy management methods to guarantee its performance and sustainability. The new role of hotels as prosumers increases the difficulty in the design of these methods. Also, the scenery is more complex as renewable energy systems are present in the hotel energy mix. The performance of energy management systems greatly depends on the use of reliable predictions for energy load. This paper presents a new methodology to predict energy load in a hotel based on intelligent techniques. The model proposed is based on a hybrid intelligent topology implemented with a combination of clustering techniques and intelligent regression methods (Artificial Neural Network and Support Vector Regression). The model includes its own energy demand information, occupancy rate, and temperature as inputs. The validation was done using real hotel data and compared with time-series models. Forecasts obtained were satisfactory, showing a promising potential for its use in energy management systems in hotel resortsFundación CajaCanarias; grant number PR70575

Experiencia de docencia basada en proyectos usando la música como elemento principal para la asignatura de Fundamentos de Electrónica

[Resumen] La tendencia actual y futura en las carreras técnicas y en especial en las ingenierías, es que el número de alumnos se ve cada vez más reducido, bien por falta de vocación o motivación para afrontar una carrera si bien compleja, con una alta demanda laboral. Parte de esa falta de motivación proviene muchas veces de la necesidad de convertir muchos de los contenidos en temáticas más atractivas para los estudiantes. Por ello en esta experiencia de innovación docente, se ha planteado el uso de la música como principal elemento motivador para convertir el mismo contenido de asignaturas, en especial de los primeros cursos, en contenidos más atractivos a los estudiantes y conseguir de este modo, no solo un mayor efecto de motivación sino también que esto se refleje en los resultados finales obtenidos por los estudiantes. En este caso en concreto, se propone el desarrollo e implementación de un circuito electrónico capaz de “buscar” una canción “escondida” entre otras muchas, de modo que se incluye además un aspecto competitivo entre los alumnos. Tras la experiencia, los resultados obtenidos han sido muy positivos, tanto en el aspecto motivacional con un aumento de la participación de los estudiantes en un 22%, así como en los resultados académicos obtenidos.[Abstract] The current and future trend in technical careers and especially in engineering, is that the number of students is increasingly reduced, either due to lack of vocation or motivation to face a career although complex, with a high labor demand. Part of that lack of motivation often comes from the lack of converting many of the content into more attractive topics for students. For this reason, in this experience of teaching innovation, it has proposed the use of music as a main motivating element to convert the same content of subjects, especially the first courses, into more specific content to students and obtain in this way, not only a mayor motivational effect but also that this is reflected in the final students results. In this particular case, it is proposed the development and implementation of an electronic circuit capable of "searching" for a song "hidden" among many others, so that a competitive aspect among students is also included. After the experience, the results obtained have been very positive, both in the motivational aspect with an increase in student participation in more than 22%, as well as in the academic results obtained

Attempts prediction by missing data imputation in engineering degree

SOCO 2017, ICEUTE 2017, CISIS 2017 (León. 2017

Advanced anomaly detection algorithms based on virtual sensors and one-class techniques

La presente investigación aborda el análisis e implementación de sistemas de detección de anomalías basados en técnicas inteligentes. Concretamente, se lleva a cabo el estudio de dos de las estrategias más comúnmente empleadas. La primera consiste en el desarrollo de un sensor virtual a partir de un modelo híbrido e inteligente capaz de detectar situaciones anómalas. La segunda de las estrategias, se basa en el uso de técnicas \emph{one-class}, a partir de las cuales se implementan clasificadores capaces de determinar la aparición de anomalías en base al comportamiento esperado. Se realizan, por tanto, un análisis y una comparativa de ambas estrategias, poniendo de relieve el desempeño de cada una. Este trabajo, realizado de acuerdo a la modalidad de compendio de publicaciones, presenta un hilo conductor de acuerdo a la investigación efectuada, en el cual se reflejan el avance y las aportaciones sucesivas y concatenadas, con los tres artículos presentados. El primero de los trabajos, aborda la implementación de un sensor virtual, empleado para detectar anomalías en una máquina de obtención del material bicomponente, utilizado en la fabricación de palas de aerogenerador. En este caso, el sensor virtual se desarrolla a través de un modelo de regresión híbrido e inteligente. La aparición de desviaciones entre el valor predicho y real de la lectura del sensor, se presenta como criterio para detectar la anomalía. Esta aportación conlleva la necesidad de disponer de un usuario con cierto conocimiento acerca del umbral que determine la aparición de una anomalía. En consecuencia, en el segundo trabajo, se decide emplear sistemas inteligentes de tipo \emph{one-class}. Se propone la aplicación de este tipo de técnicas sobre una planta de laboratorio, cuyo objetivo es controlar el nivel de agua en un depósito, a la que se le provocan anomalías durante el correcto funcionamiento. Los resultados son altamente satisfactorios, consiguiendo que el sistema implementado detecte los fallos provocados sobre la planta. Como consecuencia del buen rendimiento de este tipo de técnicas en esta aportación, el tercero de los trabajos aborda, con ellas, la detección de fallos sobre la planta de mezclado de compuesto bicomponente del primero de los trabajos, cuya complejidad es notablemente superior. La aplicación de esta estrategia ofrece muy buenos resultados

Modelado de sistemas complejos mediante métodos de agrupamiento e hibridación de técnicas inteligentes

El presente trabajo de investigación aborda el estudio y desarrollo de un sistema de modelado híbrido que combina métodos de agrupamiento estándar, o clustering, con algoritmos de regresión. Con esta propuesta, se pretende dividir el problema de modelado de un sistema en un conjunto de modelos locales. De esta forma se pueden definir zonas con un comportamiento similar de un modo más preciso. Durante la etapa de regresión, se aplican varias técnicas sobre cada uno de los grupos, con el fin de lograr la mejor aproximación en los modelos locales obtenidos. Por tanto, el modelo híbrido estará formado por el conjunto de todos estos modelos. Esta novedosa propuesta permite obtener resultados altamente satisfactorios en todos los procesos reales en los que se ha aplicado. El sistema desarrollado ha sido validado sobre tres supuestos reales diferentes. En el primero de ellos, el modelo híbrido se emplea para obtener o predecir el valor que debiera medir un sensor para poder realizar detección de fallos. La aplicación real utiliza la señal BIS, que se emplea para determinar el grado de hipnosis de un paciente sedado. En el segundo, el modelo propuesto se utiliza para crear un sensor virtual, obteniendo el valor de una variable a partir de otras. La aplicación real, en este caso, se desarrolla sobre un sensor para monitorizar el estado de carga de una batería. En el último caso, el modelo híbrido se usa para predecir valores de variables en un tiempo futuro, en instantes posteriores al de la ejecución del modelo. Como aplicación real para este caso, se trata de predecir el valor de la señal ANI empleada en operaciones quirúrgicas, que es un indicador del dolor que sufren los pacientes durante una intervención