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"Detección de fallas de sensado en convertidores CA/CC para micro-redes hÃbridas usando análisis de componentes principales (PCA)"
El presente trabajo académico de
investigación propone un método basado
en Análisis de Componentes Principales
(PCA) para la detección de fallas en
sensores relacionado con control local de
conversores de voltaje CA/CC en una
Micro-red (MR) con posibilidad de
acoplamiento a la red. Con el fin de
conseguir lo antes mencionado se realiza
una simulación de una Micro-red con
variedad de cargas (lineales y no lineales)
y generadores tanto convencionales como
renovables, asà como elementos de
almacenamiento que en conjunto poseen
sistemas de CC y CA con sus respectivos
conversores. Los investigadores proponen
dos escenarios de falla y un escenario de
operación normal que sirve de referencia
para llevar a cabo los análisis
mencionados. Como resultado de lo antes
mencionado se ha implementado un
algoritmo que a partir de los componentes
principales de las clases mencionados
calcula diferencias entre los espacios
obtenidos a partir de un total de 195
variables recolectadas en todas las barras
del sistema, además del sensado para
control local. Las observaciones obtenidas
son alrededor de 145000 tomas de valores.The present academic research work
proposes a method based on Principal
Component Analysis (PCA) for the
detection of failures in sensors related to
local control of AC / DC voltage
converters in a micro-grid (MR) with the
possibility of coupling to the net. In order
to achieve the aforementioned, a
simulation of a micro-grid is carried out
with a variety of loads (linear and nonlinear) and both conventional and
renewable generators, as well as storage
elements that together have DC and AC
systems with their respective converters.
The researchers propose two failure
scenarios and a normal operating scenario
that serves as a reference to carry out the
aforementioned analyzes. As a result of the
aforementioned, an algorithm has been
implemented that, based on the main
components of the mentioned cases,
calculates differences between the spaces
obtained from a total of 195 variables
collected in all the bars of the system, in
addition to the sensing for local control.
The observations obtained are around
145000 value takes