Simulación de una Red Soterrada de Distribución de Energía Eléctrica de Potencia Bajo la Norma IEC 60909/ANSI

Se utiliza el software DigSilent como herramienta para el cálculo de cortocircuito trifásico, 2 fases, monofásico a tierra, 2 fases a tierra y cortocircuito trifásico (desbalanceado) como estimación de pruebas reales. La inserción del DigSilent permitirá observar los posibles problemas trascendentales en una falla específica y aprovechando esto para la enseñanza y entendimiento de los cortocircuitos.DigSilent software is used as a tool for calculating 3-phase, 2-phase, single-phase to ground, 2-phase to ground and 3-phase short-circuit (unbalanced) as an estimate of actual tests. The insertion of the DigSilent will allow to observe the possible transcendental problems in a specific fault and take advantage of this for the teaching and understanding of the short circuits

Desarrollo de un controlador neuro difuso sobre un sistema embebido y monitoreo remoto de variables a través de una plataforma iot. aplicación al control de velocidad de un motor de corriente directa

En este artículo describe el desarrollo y aplicación de un controlador neuro difuso en tiempo real para el control de la velocidad de un motor corriente continua. Para sintonizar el controlar neuro difuso se aplicó un entrenamiento mediante una red neuronal artificial sintonizada con un algoritmo difuso usando como entorno de programación LabVIEW y Matlab, así como un sistema embebido myRIO-NI. La plataforma usada para el monitoreo de las variables del motor es Ubidots con una comunicación mediante Hypertext transfer protocolos (http). Se identifico un modelo del motor en Matlab con un análisis en lazo abierto. El sistema neuro difuso se entren ‘o a partir de un controlador PID para obtener una mejor estabilización del motor teniendo un error de seguimiento a la trayectoria con un error de un rango de +/- 1 rpm de la escala completa.This article describes the development and application of a real-time neuro fuzzy controller to control the speed of a direct current motor. To tune the fuzzy neuro control, training was applied using an artificial neural network tuned with a fuzzy algorithm using LabVIEW and Matlab as the programming environment, as well as an embedded system myRio-NI. The platform used for monitoring the engine variables is Ubidots with communication through hypertext transfer protocols (http). An engine model was identified in Matlab with open loop analysis. The neuro fuzzy system was trained from a PID controller to obtain a better stabilization of the motor having a following error in the trajectory with an error of a range of +/- 1 rpm of the full scale