Carrera Ingeniería en Electricidad

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https://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/5306

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Browsing Carrera Ingeniería en Electricidad by Author "Castillo Fiallos, Jessica Nataly"

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    Análisis de gases disueltos para la identificación de falla en transformadores de potencia mediante lógica difusa
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC), 2024-08) Chiliquinga Sampedro, Kevin Israel; Castillo Fiallos, Jessica Nataly
    This research focuses on the identification of thermal and electrical faults in the power transformer, which are the core of the substation and operate continuously. The diagnosis of faults in the electrical converter represents a challenge, since traditionally it is necessary to interrupt its operation to detect internal anomalies. To avoid these interruptions, the most effective way to predict failures without shutting down the equipment is by analyzing the degradation of the dielectric oil, this process produces gases such as hydrogen, methane, ethylene, acetylene and ethane, whose concentrations are key indicators of possible failures. The identification of faults in the stationary machine is carried out by gas analysis using the Rogers method or the IEC method, unified with fuzzy logic, becomes a predictive maintenance tool allowing to detect faults accurately and correct them in the short term, this facilitates the direct intervention of maintenance personnel in specific problems such as moisture in the insulating paper, defective welds, short circuits between windings or overheating. Once the fault is identified, the maintenance personnel can be adequately prepared with the necessary materials, equipment and tools, which significantly reduces transformer downtime.
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    Análisis del comportamiento de un motor asíncrono.
    (Ecuador : Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2023-08) Cando Cando, Tony Evair; Murillo Rivera, Jose Daniel; Castillo Fiallos, Jessica Nataly
    En la actualidad es de gran importancia entender el funcionamiento y el comportamiento de los motores asíncronos bajo ciertas condiciones de trabajo, tomando en consideración que los motores asíncronos son de gran importancia para el funcionamiento de la Industria. Es importante entender y comprender el cálculo de los parámetros eléctricos del motor, para esto es necesario establecer una metodología adecuada para la aplicación en el cálculo. Los motores de inducción presentan parámetros eléctricos que varían de acuerdo con las condiciones aplicadas en vacío y en carga. Se realiza el diseño y la construcción de un módulo de prácticas de motores asíncronos para el Laboratorio de Control Industrial de la Universidad Técnica de Cotopaxi, debido al requerimiento de otro modulo para el laboratorio, que permita entender el principio de su funcionamiento, el cálculo de los parámetros básicos ante diferentes escenarios. Una vez que se han establecido los valores de los parámetros junto con las corrientes cuando el sistema está en reposo y cuando está funcionando a plena carga, se procede a definir el procedimiento para el funcionamiento del motor. Esto incluye la creación de gráficos que representen la potencia, el factor de potencia y la corriente en función de la velocidad. Se presta especial atención al cálculo de la fuerza y la corriente necesaria para poner en marcha el motor, así como la velocidad en la que opera de manera óptima. Con la implementación de este módulo se podrá realizar las respectivas prácticas y pruebas del arranque y funcionamiento de motores asíncronos que permitirá a los estudiantes fortalecer los conocimientos sobre los motores de Inducción. Para el desarrollo de la presente investigación se presenta una guía práctica del funcionamiento del banco de pruebas, que cuenta con varias prácticas tomando en consideración los arranques y los pesos a los cuales es sometido el motor para de esta manera evaluar el comportamiento del motor. Queda a disposición de los estudiantes de mejorar el módulo de prueba y realizar un gran sinnúmero de pruebas.
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    Desarrollo de un prototipo para el monitoreo y control de parámetros de un variador de frecuencia en tiempo real usando Gateway IOT.
    (Ecuador : Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2023-08) Zambrano Cajias, Esteban Fernando; Castillo Fiallos, Jessica Nataly
    En el presente trabajo de investigación se centró en la implementación del prototipo, basado en la tecnología Gateway IoT para el monitoreo y control en tiempo real de un variador de frecuencia en los laboratorios de la Universidad Técnica de Cotopaxi. Para el desarrollo práctico se utilizó la comunicación Modbus RS 485 la cual permite la comunicación IoT de los equipos. Además, en la plataforma V-Net se configura las variables a ser medidas, en este caso son: el voltaje, la corriente y la frecuencia, para establecer datos históricos los cuales pueden ser utilizados para determinar líneas de tendencia. Adicional el operador tiene acceso a la cuenta V-Box para el tratamiento de la información. Para el funcionamiento el usuario ingresa la frecuencia y el sentido de giro del motor, los mismos pueden estar definidos de forma decimal o mediante los botones de control. Una vez en funcionamiento se puede visualizar en la interfaz el comportamiento de todos los equipos y elementos instalados en el sistema eléctrico, el cual permiten al usuario controlar y monitorear los diferentes dispositivos en este caso el variador de frecuencia IG5-A. El análisis de resultados se realizó a través de una comparación de datos entre el prototipo de control y monitoreo IOT en relación a valores medidos con la pinza amperimétrica en el sitio dando un resultado satisfactorio en las medidas, con un porcentaje de error del 0.25% en relación a la corriente sin carga y del 0.16% con carga aplicada.
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    Desarrollo de una red neuronal artificial para el seguimiento del máximo punto de potencia en paneles solares integrados a sistemas eléctricos en modo isla
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi; (UTC), 2024-03) Jimenez Bautista, Alexander Saul; Porras Ortiz, Alexis Miguel; Castillo Fiallos, Jessica Nataly
    En el presente trabajo de titulación se desarrolla un algoritmo de seguimiento del máximo punto de potencia (MPPT) para sistemas fotovoltaicos, el cual se basa en redes neuronales artificiales (ANN) y trabaja en conjunto con un controlador PI para regular la operación del sistema y obtener la máxima transferencia de potencia posible. Para el desarrollo del algoritmo MPPT se recopilo información de temperatura e irradiancia desde la base de datos del POWER DATA ACCESS VIEWER de la NASA, y con la ayuda del software Matlab se desarrolló una metodología para encontrar los valores de voltaje que generan el máximo punto de potencia para todas las entradas, previamente filtradas, de irradiancia y temperatura, y de esta manera conseguir la base de datos que servirá para la creación y entrenamiento de la red neuronal. Con el fin de verificar el correcto funcionamiento del algoritmo MPPT basado en redes neuronales, se realizó una comparación de este con el algoritmo convencional perturbador observador (P&O), para lo cual se utilizó el índice de rendimiento de integral del error cuadrático (ISE), donde los resultados de la ANN fueron satisfactorios y superaron el rendimiento del algoritmo P&O. Finalmente, se conectó el generador fotovoltaico a una carga trifásica en modo isla y se verificó el correcto funcionamiento global del sistema.
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    Diseño de una herramienta de predicción mediante machine learning para la generación fotovoltaica en usuarios urbanos y rurales
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC), 2024-08) Lojano Navas Cristofer Sergio; Castillo Fiallos, Jessica Nataly
    This research work responds to the electricity generation need because of the drought problems caused by lengthy droughts and climatic phenomena—El Niño, negatively affecting hydroelectric generation. Therefore, it is crucial to explore new sources of renewable energy. Photovoltaic systems emerge as an alternative, given that the sun is an accessible source and its use for electricity generation represents an accessible alternative. For this research project, solar radiation data is collected from 2017 to 2013 in Tabacundo, which is appropriately processed and purified to ensure its quality. In addition, the database is indexed and then divided into sets, using the years 2017-2022 and part of 2023 for training (80%) and the rest of 2023 for validation (20%). The DecisionTreeRegressor library allows the algorithm to be trained and predicted in Python software. The decision tree model is reliable for short-term predictions with a precision of 0.976, sensitivity of 0.998, accuracy of 0.974 and R^2 of 0.935. However, its long-term performance is poor, obtaining MAE results of 8.694 in 1 month and 139.6 for 6 months. It is recommended to consider other models such as LSTM and more variables to improve precision. For photovoltaic sizing, 15 panels are required for a consumption of 160 kWh in grid-connected systems and 17 in isolated systems, resulting in higher costs due to the need for more components and a continuous supply, being less advisable.