Entrenamiento discriminativo de componentes principales ocultas de Markov aplicado a detección de estados funcionales en bioseñales

Se propone desarrollar una metodología de carácter discriminativo para la estimación de los parámetros de un modelo de clasifica Se propone desarrollar una metodología de carácter discriminativo para la estimación de los parámetros de un modelo de clasificación basado en modelos ocultos de Markov, en donde las observaciones estén explicadas por un modelo de variable latente(componentes principales ocultas de Markov). El modelo de variable latente dinámico obtenido (HMPCA), se utiliza para realizar una reducción de dimensionalidad localizada que permite disminuir el número de características dinámicas necesarias para la etapa de entrenamiento. Con el enfoque de entrenamiento discriminativo, se pretende mejorar la precisión del clasificador de forma directa, implementando la estimación de parámetros mediante técnicas de gradiente estocástico o secuencial para minimizar una función que penaliza el error de clasificación en el contexto de la teoría de decisión bayesiana. Se compara el desempeño del modelo HMPCA optimizado con el criterio discriminativo MCE y el desempeño obtenido con la estimación de máxima verosimilitud. El modelo discriminativo propuesto se emplea en tareas de análisis de señales biológicas con patologías, específicamente, en clasificación de señales de ECG y voz. cion basado en modelos ocultos de Markov, en donde las observaciones estén explicadas por un modelo de variable latente(componentes principales ocultas de Markov). El modelo de variable latente dinámico obtenido (HMPCA), se utiliza para realizar una reducción de dimensionalidad localizada que permite disminuir el número de características dinámicas necesarias para la etapa de entrenamiento. Con el enfoque de entrenamiento discriminativo, se pretende mejorar la precisión del clasificador de forma directa, implementando la estimación de parámetros mediante técnicas de gradiente estocástico o secuencial para minimizar una función que penaliza el error de clasificación

Evaluación de la vulnerabilidad de sistemas eléctricos por medio de programación multinivel: una revisión bibliográfica

Vulnerability studies can identify critical elements in electric power systems in order to take protective measures against possible scenarios that may result in load shedding, which can be caused by natural events or deliberate attacks. This article is a literature review on the latter kind, i.e., the interdiction problem, which assumes there is a disruptive agent whose objective is to maximize the damage to the system, while the network operator acts as a defensive agent. The non-simultaneous interaction of these two agents creates a multilevel optimization problem, and the literature has reported several interdiction models and solution methods to address it. The main contribution of this paper is presenting the considerations that should be taken into account to analyze, model, and solve the interdiction problem, including the most common solution techniques, applied methodologies, and future studies. This literature review found that most research in this area is focused on the analysis of transmission systems considering linear approximations of the network, and a few interdiction studies use an AC model of the network or directly treat distribution networks from a multilevel standpoint. Future challenges in this field include modeling and incorporating new defense options for the network operator, such as distributed generation, demand response, and the topological reconfiguration of the system.f the system.Los estudios de vulnerabilidad pueden identificar elementos críticos en los sistemas de distribución de potencia eléctrica con el fin de tomar medidas de protección contra posibles escenarios que pueden resultar en desconexión de carga (también llamado deslastre de carga), que puede ser ocasionada por eventos naturales o ataques deliberados. Este artículo es una reseña bibliográfica sobre el segundo tipo de casos, es decir, los del problema de interdicción, en el que se asume la existencia de un agente disruptivo cuyo objetivo es maximizar los daños ocasionados al sistema mientras el operador de red actúa como agente de defensa del mismo. La interacción no simultánea de estos dos agentes crea un problema de optimización multinivel y en la bibliografía se reportan varios modelos de interdicción y soluciones para abordar el problema. La contribución principal de este artículo es la presentación de consideraciones que deben tomarse en cuenta para analizar, modelar y resolver el problema de la interdicción, incluyendo las soluciones, métodos y técnicas más comunes para solucionarlo, así como futuros estudios al respecto. Esta revisión encontró que la mayoría de la investigación en el tema se enfoca en el análisis de los sistemas de transmisión, considerando las aproximaciones lineales de la red; algunos estudios en interdicción usan un modelo AC de la red o tratan las redes de distribución directamente desde un enfoque multinivel. Algunos retos en este campo son el modelado y la inclusión de nuevas opciones de defensa para el operador de la red, como la generación distribuida, la respuesta a la demanda y la reconfiguración topológica del sistema.&nbsp

Un modelo Binivel de Ataque-Defensa para mejorar la resiliencia de los sistemas de potencia con generación distribuida

Electric transmission and distribution systems are subject not only to natural occurring outages but also to intentional attacks. These lasts performed by malicious agents that aim at maximizing the load shedding of the system. Intentional attacks are counteracted by the reaction of the system operator which deploys strategies to minimize the damage caused by such attacks. This paper presents a bilevel modeling approach for enhancing resilience of power systems with high participation of distributed generation (DG). The model describes the interaction of a disruptive agent that aims at maximizing damage to a power system and the system operator that resorts to different strategies to minimize system damage. The proposed mixed integer nonlinear programming model is solved with a hybrid genetic algorithm. Results are presented on a benchmark power system showing the optimal responses of the system operator for a set of deliberate attacks. It was observed that the higher the participation of DG the lower the impact of the attacks was. The presence of DG also influenced the optimal strategies of the attacker which in some cases deviated from optimal attack plans to suboptimal solutions. This allows concluding that the presence of DG benefits the power system in terms of less expected load shedding under intentional attacks.     Los sistemas de transmisión y distribución están sujetos no solo a fallas naturales sino también a fallas causadas por ataques intencionales. Estos últimos llevados a cabo por agentes maliciosos que tienen como objetivo maximizar el deslastre de carga del sistema. Los ataques intencionales son contrarrestados por la reacción del operador del sistema que lleva a cabo estrategias para minimizar el daño causado por los ataques. Este artículo presenta un modelo de programación binivel para mejorar la resiliencia de los sistemas de potencia con alta participación de generación distribuida (GD). El modelo describe la interacción de un agente disruptivo que pretende maximizar el daño al sistema de potencia y el operador de red que recurre a diferentes estrategias para minimizar el daño. El modelo propuesto es no lineal entero mixto y se soluciona mediante un algoritmo genético híbrido.  Se pudo observar que a mayor participación de la GD el impacto de los ataques era menor. La presencia de GD también tuvo influencia en las estrategias del atacante, el cual, en algunos casos, se desviaba de los ataques óptimos a soluciones sub-óptimas. Lo anterior permite concluir que la presencia de GD beneficia al sistema de potencia en términos de menor deslastre de carga esperado ante ataques intencionales.     &nbsp

Un modelo Binivel de Ataque-Defensa para mejorar la resiliencia de los sistemas de potencia con generación distribuida

Electric transmission and distribution systems are subject not only to natural occurring outages but also to intentional attacks. These lasts performed by malicious agents that aim at maximizing the load shedding of the system. Intentional attacks are counteracted by the reaction of the system operator which deploys strategies to minimize the damage caused by such attacks. This paper presents a bilevel modeling approach for enhancing resilience of power systems with high participation of distributed generation (DG). The model describes the interaction of a disruptive agent that aims at maximizing damage to a power system and the system operator that resorts to different strategies to minimize system damage. The proposed mixed integer nonlinear programming model is solved with a hybrid genetic algorithm. Results are presented on a benchmark power system showing the optimal responses of the system operator for a set of deliberate attacks. It was observed that the higher the participation of DG the lower the impact of the attacks was. The presence of DG also influenced the optimal strategies of the attacker which in some cases deviated from optimal attack plans to suboptimal solutions. This allows concluding that the presence of DG benefits the power system in terms of less expected load shedding under intentional attacks.     Los sistemas de transmisión y distribución están sujetos no solo a fallas naturales sino también a fallas causadas por ataques intencionales. Estos últimos llevados a cabo por agentes maliciosos que tienen como objetivo maximizar el deslastre de carga del sistema. Los ataques intencionales son contrarrestados por la reacción del operador del sistema que lleva a cabo estrategias para minimizar el daño causado por los ataques. Este artículo presenta un modelo de programación binivel para mejorar la resiliencia de los sistemas de potencia con alta participación de generación distribuida (GD). El modelo describe la interacción de un agente disruptivo que pretende maximizar el daño al sistema de potencia y el operador de red que recurre a diferentes estrategias para minimizar el daño. El modelo propuesto es no lineal entero mixto y se soluciona mediante un algoritmo genético híbrido.  Se pudo observar que a mayor participación de la GD el impacto de los ataques era menor. La presencia de GD también tuvo influencia en las estrategias del atacante, el cual, en algunos casos, se desviaba de los ataques óptimos a soluciones sub-óptimas. Lo anterior permite concluir que la presencia de GD beneficia al sistema de potencia en términos de menor deslastre de carga esperado ante ataques intencionales.     &nbsp

SISTEMA AUTOMÁTICO DE CONMUTACIÓN DE CARGAS PARA EL ESTUDIO DE ALGORITMOS DE CÁLCULO DE LAS PROPIEDADES DE LA POTENCIA

En el estudio de los sistemas eléctricos de potencia bajo condiciones no ideales, aún no existen acuerdos de nivel teórico para la determinación de algunas propiedades de la potencia. El trabajo aquí mostrado tiene como fin permitir la obtención de resultados experimentales en circuitos bajo diversas condiciones de alimentación y carga en los que se puedan comparar algunos de los métodos para obtención de potencia encontrados en las series de IEEE

Sistema de visión artificial para el registro de densidad peatonal en tiempo real

En este trabajo se presenta el desarrollo, implementación y comprobación de un sistema de visión artificial para la detección de transeúntes bajo un ambiente controlado durante una ventana de tiempo determinada. El sistema presentado es libre de parámetros y calibración y utiliza una sola cámara para localizar y seguir en tiempo real a los transeúntes en la zona de interés, determinar su dirección y mantener un registro discriminado. En el artículo se resumen las técnicas de procesamiento de imágenes utilizadas en el desarrollo, los mecanismos de implementación, las pruebas experimentales, las limitaciones del sistema y se discuten los resultados obtenidos

Ubicación y dimensionamiento de generación distribuida: Una revisión

Distributed generation (DG) is presented as a support to supply the demand of the system in a localized way, also allowing small-scale generation with renewable energy sources. As a main contribution, this document presents several considerations to be taken into account when analyzing, modeling and solving the problem of location and dimensioning of DG in the distribution grid. Initially, the technical aspects of the network are outlined as well the load modeling, and DG impacts; followed by the formulation of the mathematical model of the problem, main solution techniques, methodologies applied in the literature. Finally, it shows future research in this field of study All the above to improve the operating conditions of the network. Within the review of the papers presented by the different authors, it was found that a large part of the studies focus on the technical aspects, without taking into account the costs associated with the integration of DG, nor the economic incentives that can Be susceptible to this type of projects, which are of vital importance in assessing the feasibility of the integration proposal.La generación distribuida (GD) se presenta como un apoyo para suplir la demanda del sistema de forma localizada, lo que permite además como alternativas de generación el uso de fuentes de energía renovables a pequeña escala. Como aporte principal, este artículo presenta las consideraciones que se deben tener en cuenta al momento de analizar, modelar y solucionar el problema de ubicación y dimensionamiento de GD en la red eléctrica de distribución. Inicialmente, se enuncian los aspectos técnicos de la red, el modelado de las cargas e impactos de la GD; seguido de la formulación del modelo matemático del problema, principales técnicas de solución y metodologías aplicadas en la literatura; finalmente, se muestran las investigaciones futuras en este campo de estudio. Todo lo anterior en busca de mejorar las condiciones operativas de la red. Dentro de la revisión de los trabajos presentados por los diferentes autores, se encontró que una gran parte de los estudios se enfocan en los aspectos técnicos, sin tener en cuenta los costos asociados a la integración de GD, ni los incentivos económicos a los que puede ser susceptibles este tipo de proyectos, que son de vital importancia para evaluar la viabilidad de la propuesta de integración

Entrenamiento discriminativo de componentes principales ocultas de Markov aplicado a detección de estados funcionales en bioseñales

Se propone desarrollar una metodología de carácter discriminativo para la estimación de los parámetros de un modelo de clasifica Se propone desarrollar una metodología de carácter discriminativo para la estimación de los parámetros de un modelo de clasificación basado en modelos ocultos de Markov, en donde las observaciones estén explicadas por un modelo de variable latente(componentes principales ocultas de Markov). El modelo de variable latente dinámico obtenido (HMPCA), se utiliza para realizar una reducción de dimensionalidad localizada que permite disminuir el número de características dinámicas necesarias para la etapa de entrenamiento. Con el enfoque de entrenamiento discriminativo, se pretende mejorar la precisión del clasificador de forma directa, implementando la estimación de parámetros mediante técnicas de gradiente estocástico o secuencial para minimizar una función que penaliza el error de clasificación en el contexto de la teoría de decisión bayesiana. Se compara el desempeño del modelo HMPCA optimizado con el criterio discriminativo MCE y el desempeño obtenido con la estimación de máxima verosimilitud. El modelo discriminativo propuesto se emplea en tareas de análisis de señales biológicas con patologías, específicamente, en clasificación de señales de ECG y voz. cion basado en modelos ocultos de Markov, en donde las observaciones estén explicadas por un modelo de variable latente(componentes principales ocultas de Markov). El modelo de variable latente dinámico obtenido (HMPCA), se utiliza para realizar una reducción de dimensionalidad localizada que permite disminuir el número de características dinámicas necesarias para la etapa de entrenamiento. Con el enfoque de entrenamiento discriminativo, se pretende mejorar la precisión del clasificador de forma directa, implementando la estimación de parámetros mediante técnicas de gradiente estocástico o secuencial para minimizar una función que penaliza el error de clasificación

Analysis of Electrical Models for Photovoltaic Cells under Uniform and Partial Shading Conditions

This paper compares the performance of three electrical models (the single diode model, the Bishop model, and the Direct–Reverse model) in representing photovoltaic cells. Such comparison is performed in both the first quadrant (positive cell voltage and current—Q1) and the second quadrant (negative cell voltage and positive cell current—Q2). The analysis conducted here is based on the I–-V curves of a PV cell obtained experimentally. The parameters of each model are estimated using a Genetic Algorithm. The root mean square error and the mean absolute percentage error are computed to validate the estimation stage. Likewise, the behavior of each parameter of the models is analyzed by calculating their mean and standard deviation. Some places of interest on the I–V curve, such as the short–circuit point, the open–circuit point, and the maximum power point, are also estimated and compared