Proyecto de instalación eléctrica e iluminación de centro deportivo para fútbol base

Se plantea la instalación eléctrica de un Centro Deportivo para fútbol base entrando en materia de diferentes ramas y conceptos interesantes de relevancia en el ámbito eléctrico. Conceptos en materia de redes de Media Tensión, Centros de Transformación, redes de Baja Tensión en instalaciones interiores ,sistemas de energía para agua caliente sanitaria, iluminación y rendimiento energético

Estudio de viabilidad de una instalación fotovoltaica para autoconsumo y automatización de una explotación ganadera ovina conectada a red

El presente trabajo trata sobre el estudio de la instalación fotovoltaica mas adecuada para una explotación ganadera ovina, mediante hojas de cálculo, se obtiene la rentabilidad de los diferentes casos de estudio planteados, una vez obtenidos los resultados, se comparan con las características de la instalación para obtener la instalación mas favorable en función de su orientaciónUna vez obtenido el sistema fotovoltaico mas favorable, se estudia la automatización de la explotación para mejorar la seguridad, comodidad y calidad de vida tanto de los operarios como de los animales.<br /

Estudio de viabilidad de una instalación fotovoltaica para autoconsumo en una explotación ganadera avícola

El presenta trabajo aborda el estudio de la implantación fotovoltaica mas adecuada para una explotación ganadera avícola, mediante hojas de cálculo, se obtiene la rentabilidad de los diferentes casos de estudio planteados previamente, una vez obtenidos los resultados, se comparan con las características de la instalación para obtener la instalación mas favorable.Una vez obtenido el sistema fotovoltaico mas favorable, se estudia la implantación de baterías para transportar la energía en momentos de vertido a la red para su posterior aprovechamiento, además, también se estudia el caso de reducción de potencia mediante el uso de baterías.Tras obtener los resultados de todos los estudios, se diseña mediante PVSYST el sistema óptimo seleccionado y se obtiene su rentabilidad.<br /

Instalación eléctrica de hotel de cuatro estrellas

El presente proyecto tiene por finalidad definir las características de diseño y de dimensionado de las instalaciones eléctricas en un hotel de cuatro estrellas. Se realiza la selección del conjunto de equipos y materiales que permiten distribuir la energía eléctrica partiendo desde el punto de conexión de la compañía suministro hasta cada uno de los equipos conectados, de una manera eficiente y segura, garantizando al usuario flexibilidad, comodidad y economía en la instalación. Todo ello se lleva a cabo teniendo en cuenta la normativa que rige el diseño de instalaciones eléctricas en España, pero sobretodo las necesidades del cliente. Se diseña y dimensiona desde el centro de transformación hasta los puntos de consumo, tales como: iluminación, servicios auxiliares, salas de máquinas, ascensores, etc. Se estima la potencia demandada por el edificio, el cálculo del alumbrado interior de todas las dependencias del hotel, el grupo electrógeno necesario para asegurar un suministro estable así como las características de las puestas a tierra de los elementos que las necesitan. En base a esto se redacta el pliego de condiciones por el que deberá regirse la obra, y se presupuesta la ejecución material desglosada, así como el Estudio Básico de Seguridad. Por último se realizan todos los planos que recogen con suficiente detalle la composición general de la edificación, la situación de los puntos de toma de corriente, los interruptores, los diferentes sub-cuadros eléctricos y las luminarias de emergencia así como los diversos esquemas unifilares en los que se especifican los diferentes aparatos de maniobra, de medida y de regulación y control

Instalación eléctrica sostenible de un parking público con sistema de carga para coches eléctricos mediante placas fotovoltaicas

El proyecto es un parking exterior donde en las marquesinas se ha realizado una instalación fotovoltaica aislada donde la energía va destinada a los consumos propios tanto de alterna (alumbrado), como de continua (LEDs, control de parking…) y donde la energía sobrante se almacena en baterías con el fin de ser utilizada a posteriori para cargas de vehículos eléctricos. El motivo por el cual es una instalación aislada y no una instalación conectada es debido a que con el gobierno actual el vertido de energía “limpia” a la red se cobra como mix energético convencional, saliendo así una instalación muy cara no rentable a corto plazo.Además en el presente proyecto se realiza todo el estudio lumínico que puede tener un parking, todo el sistema de control de plazas, selección de las marquesinas… En general se realiza toda la obra civil incluyendo las zanjas, cimentaciones, selección de soportes de columas

Assessing the criticality of interdependent power and gas systems using complex networks and load flow techniques

Gas and electricity transmission systems are increasingly interconnected, and an attack on certain assets can cause serious energy supply disruptions, as stated in recommendation (EU) 2019/553 on cybersecurity in the energy sector, recently approved by the European Commission. This study aims to assess the vulnerability of coupled natural gas and electricity infrastructures and proposes a method based on graph theory that incorporates the effects of interdependencies between networks. This study is built in a joint framework, where two different attack strategies are applied to the integrated systems: (1) disruptions to facilities with most links and (2) disruptions to the most important facilities in terms of flow. The vulnerability is measured after each network attack by quantifying the unmet load (UL) through a power flow analysis and calculating the topological damage of the systems with the geodesic vulnerability (v) index. The proposed simulation framework is applied to a case study that consists of the IEEE 118-bus test system and a 25-node high-pressure natural gas network, where both are coupled through seven gas-fired power plants (GFPPs) and three electric compressors (ECs). The methodology is useful for estimating vulnerability in both systems in a coupled manner, studying the propagation of interdependencies in the two networks and showing the applicability of the v index as a substitute for the UL index

Design of small-scale hybrid energy systems taking into account generation and demand uncertainties

The adoption of energy systems powered by renewable sources requires substantial economic investments. Hence, selecting system components of an appropriate size becomes a critical step, which is significantly influenced by their distinct characteristics. Furthermore, the availability of renewable energy varies over time, and estimating this availability introduces considerable uncertainty. In this paper, we present a technique for the optimal design of hybrid energy systems that accounts for the uncertainty associated with resource estimation. Our method is based on stochastic programming theory and employs a surrogate model to estimate battery lifespan using a feedforward neural network (FFNN). The optimization analysis for system design was conducted using a genetic algorithm (GA) and the poplar optimization algorithm (POA). We assessed the effectiveness of the proposed technique through a hypothetical case study. The introduction of a surrogate model, based on an FFNN, resulted in an approximation error of 9.6 % for cost estimation and 20.6 % for battery lifespan estimation. The probabilistic design indicates an energy system cost that is 25.7 % higher than that obtained using a deterministic approach. Both the GA and POA achieved solutions that likely represent the global optimum

Searching for promisingly trained artificial neural networks

Assessing the training process of artificial neural networks (ANNs) is vital for enhancing their performance and broadening their applicability. This paper employs the Monte Carlo simulation (MCS) technique, integrated with a stopping criterion, to construct the probability distribution of the learning error of an ANN designed for short-term forecasting. The training and validation processes were conducted multiple times, each time considering a unique random starting point, and the subsequent forecasting error was calculated one step ahead. From this, we ascertained the probability of having obtained all the local optima. Our extensive computational analysis involved training a shallow feedforward neural network (FFNN) using wind power and load demand data from the transmission systems of the Netherlands and Germany. Furthermore, the analysis was expanded to include wind speed prediction using a long short-term memory (LSTM) network at a site in Spain. The improvement gained from the FFNN, which has a high probability of being the global optimum, ranges from 0.7% to 8.6%, depending on the forecasting variable. This solution outperforms the persistent model by between 5.5% and 20.3%. For wind speed predictions using an LSTM, the improvement over an average-trained network stands at 9.5%, and is 6% superior to the persistent approach. These outcomes suggest that the advantages of exhaustive search vary based on the problem being analyzed and the type of network in use. The MCS method we implemented, which estimates the probability of identifying all local optima, can act as a foundational step for other techniques like Bayesian model selection, which assumes that the global optimum is encompassed within the available hypotheses

Sistemas de ayuda a la conducción. Implementación de cámara trasera en VRCC Centauro.

El fin del proyecto es el diseño de la implementación de una cámara trasera y de un display que muestre las imágenes de dicha cámara para el puesto de conductor del Vehículo de Reconocimiento de Combate de Caballería (VRCC) Centauro.El objetivo primordial de dicha cámara es facilitar la conducción del vehículo cuando se da marcha atrás, sobre todo cuando se conduce con las escotillas cerradas, ya que el conductor no dispone de visibilidad alguna de la parte trasera y el Jefe de Vehículo tiene un ángulo muerto muy amplio de esta zona. Con las escotillas abiertas el conductor tampoco dispone de visibilidad en la parte trasera por la presencia de la torre debiendo apoyarse en el Jefe de Vehículo.No obstante, la implantación de esta cámara también responde a unas necesidades de carácter táctico, siendo los objetivos correspondientes los siguientes:• Quitar carga de trabajo al JV, persona responsable de todo el vehículo• Paliar el ángulo muerto que existe en la zona trasera• Reducir el riesgo de accidente• Ofrecer información visual sobre la parte trasera a la tripulación en ambientes críticos.<br /

Machine Learning Improves Risk Stratification in Myelofibrosis: An Analysis of the Spanish Registry of Myelofibrosis

Myelofibrosis (MF) is a myeloproliferative neoplasm (MPN) with heterogeneous clinical course. Allogeneic hematopoietic cell transplantation remains the only curative therapy, but its morbidity and mortality require careful candidate selection. Therefore, accurate disease risk prognostication is critical for treatment decision-making. We obtained registry data from patients diagnosed with MF in 60 Spanish institutions (N = 1386). These were randomly divided into a training set (80%) and a test set (20%). A machine learning (ML) technique (random forest) was used to model overall survival (OS) and leukemia-free survival (LFS) in the training set, and the results were validated in the test set. We derived the AIPSS-MF (Artificial Intelligence Prognostic Scoring System for Myelofibrosis) model, which was based on 8 clinical variables at diagnosis and achieved high accuracy in predicting OS (training set c-index, 0.750; test set c-index, 0.744) and LFS (training set c-index, 0.697; test set c-index, 0.703). No improvement was obtained with the inclusion of MPN driver mutations in the model. We were unable to adequately assess the potential benefit of including adverse cytogenetics or high-risk mutations due to the lack of these data in many patients. AIPSS-MF was superior to the IPSS regardless of MF subtype and age range and outperformed the MYSEC-PM in patients with secondary MF. In conclusion, we have developed a prediction model based exclusively on clinical variables that provides individualized prognostic estimates in patients with primary and secondary MF. The use of AIPSS-MF in combination with predictive models that incorporate genetic information may improve disease risk stratification