Теорема про реконструкцію деяких динамічних систем

A theorem which gives a rigorous justification for using the differential model to obtain an original system that describes a real physical process is proved. The theorem can be used to reconstruct the model from a single observed variable, the presence of which allows us to obtain a differential model. In the differential model, the variables that are missing are replaced by the time derivatives of the observed variable. The existence of relations that connect the original system and the differential model allows the transition from the differential model to the original system. In this case, several original candidate models can be obtained. As a result, the researcher can choose the model that most fully reflects the physics of the process. The proved theorem can also be used to simplify the previously obtained model, which probably contains redundant terms

Dynamic modeling and parameter estimation of a hydraulic robot manipulator using a multi-objective genetic algorithm

This article concerns the problem of dynamic modeling and parameter estimation for a seven degree of freedom hydraulic manipulator. The laboratory example is a dual-manipulator mobile robotic platform used for research into nuclear decommissioning. In contrast to earlier control model orientated research using the same machine, the article develops a nonlinear, mechanistic simulation model that can subsequently be used to investigate physically meaningful disturbances. The second contribution is to optimize the parameters of the new model, i.e. to determine reliable estimates of the physical parameters of a complex robotic arm which are not known in advance. To address the nonlinear and non-convex nature of the problem, the research relies on the multi-objectivization of an output error single performance index. The developed algorithm utilises a multi-objective Genetic Algorithm (GA) in order to find a proper solution. The performance of the model and the GA is evaluated using both simulated (i.e. with a known set of ‘true’ parameters) and experimental data. Both simulation and experimental results show that multi-objectivization has improved convergence of the estimated parameters compared to the single objective output error problem formulation. This is achieved by integrating the validation phase inside the algorithm implicitly and exploiting the inherent structure of the multi-objective GA for this specific system identification problem

Modelado, estudio y validación experimental de la influencia de los parámetros internos en el rendimiento de sistemas de almacenamiento de energía basados en baterías. Aplicación al caso del Departamento del Chocó (Colombia)

[ES] El almacenamiento de energía se ha convertido en un componente fundamental en los sistemas de energía renovable, especialmente aquellos que incluyen baterías. De allí, la necesidad de buscar métodos de control eficientes que ayuden a proteger y prolongar la vida útil de la batería. Dentro de los métodos de control reportados en la literatura, el más utilizado es el de corriente constante - voltaje constante. Otros métodos como el control con lógica difusa o el modelo de control predictivo han demostrado ser más eficientes que los métodos tradicionales, ya que reducen el tiempo de carga, mitigan el aumento de la temperatura y mantienen el estado de carga dentro de los límites seguros. Sin embargo, en los procesos de carga y descarga, algunos de los parámetros no están controlados por el usuario de la batería, convirtiéndose ésta en una de las causas que provoca el envejecimiento de las baterías, una reducción del ciclo de vida y, por ende, un reemplazo prematuro de la batería. En esta tesis doctoral, se usa el modelo de batería propuesto por Copetti para simular el voltaje de carga y descarga de un banco de baterías de plomo-ácido e identificar aquellos parámetros que afectan el rendimiento de la batería. El modelo se valida sobre medidas reales tomadas de un sistema de almacenamiento de energías basado en baterías instalado en el Laboratorio de Energías Renovables (LadER) ubicado en el departamento del Chocó, Colombia. Para ajustar el modelo e identificar los parámetros internos del banco de baterías se implementan y se comparan tres algoritmos evolutivos: optimización por enjambre de partículas - PSO, búsqueda de cuco - CS y optimización por enjambre de partículas+perturbación - PSO+P. Siendo este último una nueva propuesta en la que se introduce una perturbación periódica en la población para evitar que el algoritmo caiga en mínimos locales. La perturbación consiste en una nueva población basada en la mejor solución global que permita la reactivación del algoritmo PSO. Los parámetros internos que están asociados a la capacidad de la batería son usados para estimar el estado de salud del sistema de almacenamiento de energía en baterías, encontrándose que éste perdió un 5% de su capacidad nominal, por lo que su estado de salud se estima en un 95%. Adicionalmente, el uso de análisis de componentes principales (PCA) es propuesto para realizar un diagnóstico del sistema. El modelo de análisis de componentes principales se aplica a un conjunto de parámetros asociados a la capacidad, resistencia interna y voltaje de circuito abierto de un sistema de almacenamiento de energía en baterías. El modelo PCA conserva las 5 primeras componentes que recolectan el 80.25% de la variabilidad total. Durante la prueba en condiciones de operación real, el modelo PCA, diagnosticó una degradación del estado de salud más rápido que el controlador de batería comercial. Sin embargo, un cambio en los modos de carga, llevó a una recuperación de la batería que también fue monitoreada por el algoritmo propuesto. Finalmente, se proponen acciones de control que llevan al sistema de almacenamiento de energía en baterías a funcionar en condiciones normales.[CA] l'emmagatzematge d'energia s'ha convertit en un component fonamental en els sistemes d'energia renovable, especialment aquells que inclouen bateries. D'allí, la necessitat de buscar mètodes de control eficients que ajudin a protegir i allargar la vida útil de la bateria. Dins dels mètodes de control reportats en la literatura, el més utilitzat és el de corrent constant - voltatge constant. Altres mètodes com el control amb lògica difusa o el model de control predictiu han demostrat ser més eficients que els mètodes tradicionals, ja que redueixen el temps de càrrega, mitiguen l'augment de la temperatura i mantenen l'estat de càrrega dins dels límits segurs. No obstant això, en els processos de càrrega i descàrrega, alguns dels paràmetres no estan controlats per l'usuari de la bateria, convertint-se aquesta en una de les causes que provoca l'envelliment de les bateries, una reducció del cicle de vida i, per tant, un reemplaçament prematur de la bateria. En aquesta tesi doctoral, s'usa el model de bateria proposat per Copetti per simular el voltatge de càrrega i descàrrega d'un banc de bateries de plom-àcid i identificar aquells paràmetres que afecten el rendiment de la bateria. El model es valida sobre mesures reals preses d'un sistema d'emmagatzematge d'energies en bateries instal·lat al Laboratori d'Energies Renovables (líder) situat en el departament del Chocó, Colòmbia. Per ajustar el model i identificar els paràmetres interns del banc de bateries s'implementen i es comparen tres algorismes evolutius: optimització per eixam de partícules - PSO, recerca de cucut - CS i optimització per eixam de partícules + pertorbació - PSO + P. Sent aquest últim una nova proposta en la qual s'introdueix una pertorbació periòdica en la població per evitar que l'algoritme caigui en mínims locals. La pertorbació consisteix en una nova població basada en la millor solució global que permeti la reactivació de l'algoritme PSO. Els paràmetres interns que estan associats a la capacitat de la bateria són usats per estimar l'estat de salut del sistema d'emmagatzematge d'energia en bateries, trobant-se que aquest va perdre un 5% de la seva capacitat nominal, de manera que el seu estat de salut s'estima en un 95%. Addicionalment, l'ús d'anàlisi de components principals (PCA) és proposat per realitzar un diagnòstic del sistema. El model d'anàlisi de components principals s'aplica a un conjunt de paràmetres associats a la capacitat, resistència interna i voltatge de circuit obert d'un sistema d'emmagatzematge d'energia en bateries. El model PCA conserva les 5 primeres components que recullen el 80.25% de la variabilitat total. Durant la prova en condicions d'operació real, el model PCA, va diagnosticar una degradació de l'estat de salut més ràpid que el controlador de bateria comercial. No obstant això, un canvi en les maneres de càrrega, va portar a una recuperació de la bateria que també va ser monitoritzada per l'algoritme proposat. Finalment, es proposen accions de control que porten al sistema d'emmagatzematge d'energia en bateries a funcionar en condicions normals.[EN] Energy storage has become a fundamental component in renewable energy systems, especially those that include batteries. Hence, the need to look for efficient controls methods, which help to protect and prolong the battery life expectancy. Among the control methods reported in the literature, the most used is the constant current - constant voltage. Other methods such as fuzzy logic control or the model predictive control have proven to be more efficient than traditional methods, since they reduce the charging time, mitigate the increase in temperature and maintain the state of charge within the system the safe limits. However, in the charging and discharging processes, some of the parameters are not controlled by the user of the battery, this being one of the causes that leads to the aging batteries, a reduction in the life cycle, and therefore, a premature replacement of the battery. Therefore, in this doctoral thesis, the battery model proposed by Copetti is used to simulate the charge and discharge voltage of a battery of lead-acid batteries and identify those parameters that affect battery performance. The model is validated on real measurements, taken from a battery energy storage system installed in the Renewable Energy Laboratory (LadER) located in the department of Chocó, Colombia. To fitting the model and identify the internal parameters of the battery bank, three evolutionary algorithms are implemented and compared (particle swarm optimization - PSO, cuckoo search - CS and particle swarm optimization + perturbance - PSO + P), where PSO + P is a new proposal, in which a periodic perturbance is introduced in the population, to avoid that the algorithm falls at local minimums. The perturbance consists of a new population based on the best global solution that allows the reactivation of the PSO algorithm. The internal parameters that are associated with the battery capacity are used to estimate the state of health of the battery energy storage system, found that it lost 5% of its nominal capacity, so that its state of health estimated at 95%. Additionally, the use of principal component analysis (PCA) is proposed to perform a system diagnosis. The principal component analysis model is applied on parameters set associated with the capacity, internal resistance and open circuit voltage of a battery energy storage system. The PCA model conserves the first 5 components, which collect 80.25% of the total variability. During the test under real operating conditions, the PCA model diagnosed a state of health degradation faster than the commercial battery controller. However, a change in charging modes led to a recovery of the battery that was also monitored by the proposed algorithm. Finally, control actions are proposed that lead to the battery energy storage system to operate under normal conditions.Al proyecto “Implementación de un programa de desarrollo e investigación de energías renovables en el departamento del Chocó”—BPIN: 20130000100285; COLCIENCIAS (Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación de Colombia) y a la Universidad Tecnológica del Chocó “Diego Luis Córdoba” por el apoyo financiero recibido durante todo este proceso, para que este trabajo de tesis llegará a buen puerto.Banguero Palacios, E. (2020). Modelado, estudio y validación experimental de la influencia de los parámetros internos en el rendimiento de sistemas de almacenamiento de energía basados en baterías. Aplicación al caso del Departamento del Chocó (Colombia) [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/138754TESI

Contribuciones al modelado y diagnóstico de fallos en PEMFC para mejorar la fiabilidad en sistemas híbridos renovables

[ES] Las pilas de combustibles son dispositivos de un coste elevado y frágiles ante ambientes contaminados o condiciones inadecuadas de operación como: temperaturas extremas o mala gestión del agua producida como residuo de la pila. Para mejorar la fiabilidad de una pila de combustible es necesario diagnosticar de una manera oportuna los fallos y así evitar daños que reduzcan el desempeño del módulo o que lo inhabiliten. Este trabajo busca contribuir al mejoramiento de la fiabilidad de las pilas de combustible de baja temperatura y de esta forma favorecer el uso de hidrógeno en la transición a una energía descarbonizada. Para lograrlo, se realizaron tres actividades principales: modelado de una pila de hidrógeno, ajuste paramétrico del modelo desarrollado y, por último, aplicación de técnicas de diagnóstico de fallos basados en modelos. En el laboratorio de Recursos Energéticos Renovables Distribuidos LabDER de la Universitat Politècnica de València, se estudia el desempeño de sistemas híbridos renovables, incluyendo una línea de hidrógeno, desde la producción, almacenamiento y reconversión en electricidad en una pila de combustible, por tanto, se ha podido validar el modelo. En un primer momento se identificó la necesidad de un modelo que emplee la temperatura como señal de salida y que retroalimente el sistema, y que tuviese en cuenta señales propias del módulo comercial; sin embargo, el uso de la temperatura como señal y la no linealidad de las ecuaciones físicas, químicas, eléctricas y empleadas, generan un modelo altamente complejo. El ajuste paramétrico del modelo se realizó empleando algoritmos de optimización. Tomando como base al algoritmo de Enjambre de Partículas, se desarrolló una nueva propuesta llamada Scout GA, este algoritmo fue utilizado en otras aplicaciones y pruebas de convergencia para verificar su desempeño frente al fenómeno de estancamiento prematuro y logrando mejorar la precisión y velocidad de convergencia de otras propuestas. Como resultado de la validación de este modelo, en una primera simulación usando datos reales de funcionamiento correspondientes a 1500 segundos, el error de simulación fue del 2,21% en la señal de tensión y del 1,97% en la señal de temperatura, obteniendo un error medio del 2,09%. En un segundo conjunto de datos de algo más de 2.500 segundos de funcionamiento, el error de simulación fue del 2,40% y del 1,96% para las señales de tensión y temperatura, respectivamente. Se estima que el error medio de simulación para ambas señales y condiciones de funcionamiento similares es inferior al 2,5%. Buscando mejorar la fiabilidad de la pila, se realizó el trabajo de diagnóstico de fallos, este partió de la simulación de fallos, mediante la modificación de algunas señales de entrada del modelo, los fallos se caracterizaron mediante el tratamiento estadístico de 12 residuos, obteniendo firmas de fallos, que, en su conjunto, formaron una matriz de fallos. Luego, un algoritmo de diagnóstico propuesto permitió identificar y aislar 14 fallos. permitiendo concluir que, el modelo predice eficazmente los fallos de las pilas PEMFC y podría extrapolarse a otras pilas de combustible.[CA] Les piles de combustibles són dispositius d'un cost elevat i fràgils davant ambients contaminats o condicions inadequades d'operació com: temperatures extremes o dolenta gestió de l'aigua produïda com a residu de la pila. Per a millorar la fiabilitat d'una pila de combustible és necessari diagnosticar d'una manera oportuna les fallades i així evitar danys que reduïsquen l'acompliment del mòdul o que l'inhabiliten. Este treball busca contribuir al millorament de la fiabilitat de les piles de combustible de baixa temperatura i d'esta manera afavorir l'ús d'hidrogen en la transició a una energia *descarbonizada. Per a aconseguir-ho, es van realitzar tres activitats principals: modelatge d'una pila d'hidrogen, ajust paramètric del model desenvolupat i, finalment, aplicació de tècniques de diagnòstic de fallades basades en models. En el laboratori de Recursos Energètics Renovables Distribuïts *LabDER de la Universitat Politècnica de València, s'estudia l'acompliment de sistemes híbrids renovables, incloent-hi una línia d'hidrogen, des de la producció, emmagatzematge i reconversió en electricitat en una pila de combustible, per tant, s'ha pogut validar el model. En un primer moment es va identificar la necessitat d'un model que empre la temperatura com a senyal d'eixida i que retroalimente el sistema, i que tinguera en compte senyals propis del mòdul comercial, no obstant això, l'ús de la temperatura i la no linealitat de les equacions físiques, químiques, elèctriques i tèrmiques empleades, deriven en un model altament complex. L'ajust paramètric del model de pila de combustible es va realitzar emprant algorismes d'optimització. Prenent com a base a l'algorisme d'Eixam de Partícules, es va desenvolupar una nova proposta anomenada Scout GA, aquest algorisme va ser utilitzat en altres aplicacions i proves de convergència per a verificar el seu acompliment enfront del fenomen d'estancament prematur i aconseguint millorar la precisió i velocitat de convergència d'altres propostes. La simulació i identificació del model té un cost computacional entre 7 i 20 ms per iteració, on es van aconseguir errors de simulació menors al 2.5% Com a resultat de la validació d'aquest model, en una primera simulació usant dades reals de funcionament corresponents a 1500 segons, l'error de simulació va ser del 2,21% en el senyal de tensió, del 1,97% en el senyal de temperatura i un error mitjà del 2,09%. En un segon conjunt de dades d'una mica més de 2.500 segons de funcionament, l'error de simulació va ser del 2,40% i del 1,96% per als senyals de tensió i temperatura, respectivament. S'estima que l'error mitjà de simulació per a tots dos senyals i condicions de funcionament similars és inferior al 2,5%. Buscant millorar la fiabilitat de la pila, es va fer el treball de diagnòstic de fallades, aquest va partir de la simulació de fallades, mitjançant la modificació d'alguns senyals d'entrada del model, les fallades es van caracteritzar mitjançant el tractament estadístic de 12 residus, obtenint signatures de fallades, que en el seu conjunt, van formar una matriu de fallades. després un algorisme de diagnòstic proposat, va permetre identificar i aïllar 14 fallades. Permetent concloure que, el model prediu eficaçment les fallades de les piles PEMFC i podria extrapolar-se a altres piles de combustible.[EN] Fuel cells are high-cost devices that are fragile in contaminated environments or in inadequate operating conditions, such as extreme temperatures or poor water management, produced as battery waste. To improve the reliability of a fuel cell, it is necessary to diagnose failures promptly and thus avoid damage that reduces the module's performance or disables it. This work seeks to contribute to improving the reliability of low-temperature fuel cells and thus promote the use of hydrogen in the transition to decarbonized energy. To achieve this, three main activities were carried out: modeling a hydrogen fuel cell, parametric adjustment of the developed model, and application of model-based fault diagnosis techniques. In the LabDER Distributed Renewable Energy Resources laboratory of the Polytechnic University of Valencia, the performance of renewable hybrid systems is studied, including a hydrogen line, from production, storage, and reconversion into electricity in a fuel cell, therefore, has been able to validate the model. Initially, a fuel cell model that uses temperature as an in/output signal is required. Also, the model must be able to use the reals signals supplied for the commercial module. However, using temperature and an equation set that includes the non-linearity of the physical, chemical, electrical, and thermal equations resulted in a highly complex model. The parametric adjustment of the fuel cell model was performed using optimization algorithms. Based on the Particle Swarm algorithm, a new proposal called Scout GA was developed. This algorithm was used in other applications and convergence tests to verify its performance against the premature stagnation phenomenon and improved the accuracy and speed of convergence of other proposals. The simulation and identification of the model have a computational cost between 7 and 20 ms per iteration, where simulation errors of less than 2.5% were achieved. As a result of the validation of this model, in a first simulation using real operating data corresponding to 1,500 seconds, the simulation error was 2.21% for the voltage signal, 1.97% for the temperature signal, and an average error of 2.09%. In a second data set for slightly more than 2500 seconds of operation, the simulation error was 2.40% and 1.96% for the voltage and temperature signals, respectively. The average simulation error for both signals and similar operating conditions is estimated to be less than 2.5%. To improve the reliability of the stack, the fault diagnosis work was carried out, starting from the simulation of faults by modifying some input signals of the model; the faults were characterized by the statistical treatment of 12 residuals, obtaining fault signatures, which formed a fault matrix. Then, a proposed diagnostic algorithm allowed to identify and isolate 14 faults. Allowing to conclude that the model effectively predicts the PEMFC stack faults and could be extrapolated to other fuel cells.Ariza Chacón, HE. (2024). Contribuciones al modelado y diagnóstico de fallos en PEMFC para mejorar la fiabilidad en sistemas híbridos renovables [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/20361

Development of Coal Mill and Aggregate Load Area Models in Power Systems using Genetic Algorithms

Quality and reliability is one of the most important issues. in power generation and distribution. With the recent advances in computer and network technology, the Operational Information Systems (OIS) have been installed in almost all power plants and substations. The data stored in databases covers long periods of time, which presents a challenge as how to extract the useful, task-oriented knowledge from the data to improve power system reliability and power quality. The thesis presents the research work in development of mathematical models for power systems by analysing the data available from on-site measurement using evolutionary computation techniques. The project contributes to aspects in power generation and distribution: coal mill modelling and electrical load area modelling. Coal-fired power stations are now obliged to vary their outputs in response to changing electricity demand and are required to operate more flexibly with more varied coal specifications. The operations of a mill need to be controlled to respond effectively to changes in plant load and coal quality. Combustion optimization relies heavily on optimization of the mill output. Frequently start-ups and shut-downs of mills bring the impact on power plant to achieve both low NOx and CO2 emissions. Operational safety and efficient combustion require better understanding to the milling process. The work described in the thesis has three new contributions: 1) Development of an improved normal grinding coal mill process model which provide more accurate prediction of mill states than the previous version; 2) Development of a new multi-segment coal mill model which covers the whole milling process from start-ups to shut-downs; 3) Development of a prototype software programme to implement the multisegment mill model on-line. The software has been passed to RWEnPower PIc. for further test. Stable operation of a power system depends on the ability to continuously match the electrical output of generation units to the electrical load. So it is important to have a reliable mechanism to predict the power load on time. Model based approach is one of the options. With the sponsorship from the National Grid Transco PIc, a study of modelling electricity area load has been carried out through this project A methodology using evolutionary computation techniques based on system measurements to construct power system area load models and achieve distribution network reduction is proposed in the thesis. Three aggregate load area model (ALAM) approaches entitled Voltage-Two-Step, Current-Two-Step and Direct-OneStep have been studied in the thesis. Simulations studies are carried out for these three approaches, and it found that the Direct-One-Step offers the best performance among the three ALAM approaches. Verification studies are performed through the project and some rules for constructing a good ALAM are obtained