Aplicaciones prácticas de modelos descriptivos y predictivos en sistemas eléctricos

Presentación realizada en el marco del Proyecto PINV18-661: Análisis de la eficiencia energética en edificios no residenciales mediante técnicas metaheurísticas y de inteligencia artificial.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencias y TecnologíaPROCIENCI

Aportaciones al mantenimiento predictivo de motores de inducción mediante una metodología de diagnóstico basada en el uso combinado de técnicas estadísticas y redes neuronales artificiales

En esta tesis se desarrolla y valida una metodología de diagnóstico de fallos en motores de inducción mediante el uso combinado de técnicas estadísticas y Redes Neuronales Artificiales. Se utilizó la corriente estatórica como señal indicativa de fallo. La avería considerada fue la rotura de barras, realizándose exhaustivas pruebas en dos motores distintos, con tres variadores de frecuencia diferentes y a niveles de carga del motor que van desde vacio a plena carga. Se emplearon características estadísticas del dominio del tiempo y características del dominio de la frecuencia obtenidas mediante las transformadas de Fourier y Hilbert (módulo de la señal analítica). Para reducir la dimensionalidad de los datos de entrada se empleó un análisis de correlación simple y Análisis Discriminante. Para validar la metodología propuesta se comparo con técnicas de clasificación clásicas como el Análisis Discriminante y la Regresión Logística, comprobándose el mejor rendimiento de la metodología propuesta.Departamento de Ingeniería Energética y Fluidomecánic

Análisis del Ómicron ACO con optimización local

La optimización por Colonia de Hormigas (Ant Colony Optimization o ACO) es una metaheurística inspirada por el comportamiento de búsqueda de alimentos de las hormigas. Esta metaheurística ha sido exitosamente empleada en la resolución de difíciles problemas de optimización combinatoria como el problema del cajero viajante (Traveling Salesman Problem o TSP). El presente artículo analiza el desempeño del Ómicron ACO (OA), una nueva alternativa de algoritmo ACO, comparándolo con el MAX-MIN Ant System (MMAS), uno de los ACO más reconocidos, en la resolución de dos instancias del TSP de 100 y 442 ciudades respectivamente. Con el objeto de realizar una comparación completa, se incluye un optimizador local (Local Search) como acelerador de convergencia, verificándose experimentalmente ciertas ventajas del OA sobre el más tradicional MMAS.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis del Ómicron ACO con optimización local

La optimización por Colonia de Hormigas (Ant Colony Optimization o ACO) es una metaheurística inspirada por el comportamiento de búsqueda de alimentos de las hormigas. Esta metaheurística ha sido exitosamente empleada en la resolución de difíciles problemas de optimización combinatoria como el problema del cajero viajante (Traveling Salesman Problem o TSP). El presente artículo analiza el desempeño del Ómicron ACO (OA), una nueva alternativa de algoritmo ACO, comparándolo con el MAX-MIN Ant System (MMAS), uno de los ACO más reconocidos, en la resolución de dos instancias del TSP de 100 y 442 ciudades respectivamente. Con el objeto de realizar una comparación completa, se incluye un optimizador local (Local Search) como acelerador de convergencia, verificándose experimentalmente ciertas ventajas del OA sobre el más tradicional MMAS.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicación del ómicron ACO al problema de compensación de potencia reactiva en un contexto multiobjetivo

En este trabajo se presenta una variante del Ómicron ACO (Ant Colony Optimization), un algoritmo de Optimización por Colonia de Hormiga. Esta variante fue desarrollada para resolver el problema de Compensación de Potencia Reactiva en redes de transmisión eléctricas, considerando un contexto multiobjetivo. Los objetivos seleccionados para este trabajo fueron la minimización de la inversión en los dispositivos de compensación de reactivos y la minimización del promedio de la desviación de tensión. Para verificar el comportamiento del Ómicron ACO se utilizó como caso de estudio el sistema estandarizado IEEE 118. A fin de evaluar el desempeño del algoritmo propuesto se lo comparó con el SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm), un reconocido algoritmo evolutivo de segunda generación. Los resultados experimentales muestran un mejor desempeño del Ómicron ACO para el caso de estudio consideradoEje: VI Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicación del ómicron ACO al problema de compensación de potencia reactiva en un contexto multiobjetivo

En este trabajo se presenta una variante del Ómicron ACO (Ant Colony Optimization), un algoritmo de Optimización por Colonia de Hormiga. Esta variante fue desarrollada para resolver el problema de Compensación de Potencia Reactiva en redes de transmisión eléctricas, considerando un contexto multiobjetivo. Los objetivos seleccionados para este trabajo fueron la minimización de la inversión en los dispositivos de compensación de reactivos y la minimización del promedio de la desviación de tensión. Para verificar el comportamiento del Ómicron ACO se utilizó como caso de estudio el sistema estandarizado IEEE 118. A fin de evaluar el desempeño del algoritmo propuesto se lo comparó con el SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm), un reconocido algoritmo evolutivo de segunda generación. Los resultados experimentales muestran un mejor desempeño del Ómicron ACO para el caso de estudio consideradoEje: VI Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Dataset from fundus images for the study of diabetic retinopathy.

This article presents a database containing 757 color fun dus images acquired at the Department of Ophthalmology of the Hospital de Clínicas, Facultad de Ciencias Médicas (FCM), Universidad Nacional de Asunción (UNA), Paraguay. Firstly, the retinal images were acquired with a clinical procedure presented in this paper. The acquisition of the retinographies was made through the Visucam 500 camera of the Zeiss brand. Next, two expert ophthalmologists have classified the dataset. These data can help physicians and researchers in the detection of cases of Non-Proliferative Diabetic Retinopa thy (NPDR) and Proliferative Diabetic Retinopathy (PDR), in their different stages. The dataset generated will be useful for ophthalmologists and researchers to work on automatic detection algorithms for Diabetic Retinopathy (DR).CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Parallel evolutionary biclustering of short-term electric energy consumption

Presentación realizada en el marco del Proyecto PINV18-661: Análisis de la eficiencia energética en edificios no residenciales mediante técnicas metaheurísticas y de inteligencia artificial.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencias y TecnologíaPROCIENCI

Analysis of Fault Signatures for the Diagnosis of Induction Motors fed by Voltage Source Inverters using ANOVA and Additive Models

Producción CientíficaCondition monitoring of induction motors fed by Voltage Source Inverters is challenging since the influence of the supply complicates the use of methods valid for utility fed motors. When trying to obtain a fault detection scheme valid for any kind of supply and at any operating frequency is necessary to analyze the influence of the different operating conditions. To obtain generic conclusions, a statistical analysis has been performed over the data obtained in a controlled laboratory experiment where a hole was progressively drilled into a rotor bar. Additive models have been obtained to stand out the influence of the operating conditions over the fault signatures. Conclusions useful for condition monitoring are drawn