Browsing by Author "Ruíz Maldonado, Milton Gonzalo"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Aplicación de metodología para la compresión de datos y la disminución de big data generada en sistemas de monitoreo
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-04-10) Mina Ortiz, Alex Eduardo; Ruíz Maldonado, Milton Gonzalo; Marrero Ramírez, Secundino
    El crecimiento exponencial del Big Data en sistemas de monitoreo eléctrico ha generado la necesidad de desarrollar metodologías eficientes para la compresión y optimización del almacenamiento de datos. En este estudio, se implementa la Transformada Wavelet Discreta (DWT) para reducir la redundancia de señales eléctricas, preservando la información relevante para el análisis de fallas. Los resultados muestran que la compresión basada en DWT logra una reducción del 60% en el tamaño de los datos sin comprometer la calidad de la señal, con un Error Cuadrático Medio Normalizado (NMSE) inferior a 0.05 y un Coeficiente de Correlación (CORR) superior a 0.98. Además, la combinación de DWT con representación dispersa mejora la eficiencia computacional en un 45%, reduciendo significativamente los tiempos de procesamiento en redes neuronales LSTM utilizadas para la predicción de fallas. El análisis de cruces por cero y la eliminación de ruido mediante filtros adaptativos optimizan la detección de transitorios, mejorando la precisión en la localización de fallas en sistemas eléctricos. Estos hallazgos demuestran que la integración de técnicas avanzadas de compresión permite un almacenamiento más eficiente, de esta manera dando un análisis más rápido en entornos de monitoreo en tiempo real, favoreciendo la optimización de recursos en redes eléctricas.
  • Thumbnail Image
    Item
    Diseño de una red de comunicación AMI basado en la optimización de radio enlaces
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2024-10-28) Guanoquiza Changoluisa, Segundo Nicolas; Ruíz Maldonado, Milton Gonzalo
    La optimización de radioenlaces en redes de infraestructura de medición avanzada (AMI), motivado por la creciente necesidad de mejorar la eficiencia en la transmisión de datos, reducir los costos de enlace y asegurar la escalabilidad en redes inteligentes. El objetivo principal fue desarrollar un modelo optimizado para la red AMI, integrando tecnologías emergentes como IoT y 5G, para mejorar la calidad de la señal y la eficiencia energética. Se implementó un algoritmo genético para minimizar el costo de los enlaces entre concentradores de datos, agregadores de área y el centro de control. El proceso incluyó la configuración inicial de parámetros, la evaluación iterativa de soluciones, y la integración de IoT y 5G para optimizar la conectividad de la red. Se realizaron simulaciones en MATLAB que demostraron una reducción del 38.06% en el costo total de los enlaces, mejorando la eficiencia de la red. Las conclusiones revelaron que la optimización de radioenlaces y la integración de tecnologías emergentes permitieron manejar hasta 250 GB de datos por día, confirmando la escalabilidad y eficiencia del modelo propuesto. Además, la estructura jerárquica de la red demostró ser robusta y adaptable, cumpliendo con los requerimientos de eficiencia operativa y calidad de la señal.