Archivo para junio, 2014


data_wind_and_prediction_with_RNA

Estimados(as), pues en la gráfica tiene dos curvas, una de ellas son los datos colectados en campo (color azul) de velocidad de viento. La otra línea de color rojo es el aprendizaje de la red neuronal, en algunos lugares es más o menos que la curva real. Puede ver que las escalas se han trabajado en por unidad, esto para tener una idea del porcentaje de desviación desde los datos reales, por ende, la desviación es baja. Sin embargo, el punto de inicio coincide con el de la red neuronal, esto da mala espina, dado que en el caso de otra secuencia de valores, la red neuronal no podría predecir el valor inicial (la cual es una de las condiciones a darle para que inicie su trabajo de aprendizaje); pero, esto a la vez es una excelente oportunidad, dado que hay campo libre para desarrollar métodos y técnicas que conlleven a ajustar el aprendizaje a algún valor que durante el tiempo de estudio exista. Bueno esto lo desarrollé en Matlab de MathWorks Inc, méritos para la empresa americana y espero que les guste e interese.


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RNA_analizando_viento

Y resultó que tras algunas horas de programar y programar y limpiar errores en el código, aparece esta ventana en que la RNA esta “aprendiendo”… vaya que interesante ver que de una u otra manera ello es posible realizarlo, sin embargo, evaluar si una, dos, tres, cuatro o más neuronas son las suficientes es buen tema y hasta cierto punto lo podría relacionar con enfermedades degenerativas como Alzheimer y Parkinson (por eso mis estimados siempre lean, piensen y hagan deporte sanamente para evitar estas dolencias). Puedo agregar algunas cosas a todo esto:

  • Es grande el número de iteraciones que se dan (que no te sorprenda, lo bueno es que cada vez hay laptop y computadoras de mayor capacidad)
  • Toma un tiempo de cálculo (no significa que demora mucho como varios minutos o dias, todo depende del arte del programador también)
  • Toma un costo computacional (no significa que te vas a quedar sin memoria RAM o sin espacio en el disco duro, refuerzo que todo depende del arte del programador también)
  • Lo que analiza acá es la velocidad del viento en un período de tiempo, esto es ya bastante complicado considerando que tiene un comportamiento aleatorio captado en el lugar de estudio.

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Sector Residencial

medellin_sector_residencial

Sector Comercial

medellin_sector_comercial

Sector Industrial

medellin_sector_industrial


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La interpolación se usa para obtener datos intermedios a partir de una tabla en la cual los valores del conjunto de llegada (Yi) son conocidos con gran precisión. Las funciones que suelen utilizarse para interpolar se seleccionan, principalmente, como funciones polinómicas. En caso de que la formulación analítica del problema sea conocida, se trata de obtener los coeficientes óptimos que permitan ajustar dicha formulación al conjunto de datos.
El polinomio de interpolación de grado n se podrá escribir en forma genérica como:

polinomio_interpolacion

 

Y esto resulta muy bueno en el caso de renovables, en donde, se tiene datos discretos de las variables medio ambientales y de funcionamiento. Quizás con la implementación de smart grids y microgrid la toma de datos se hace con pequeños intervalos de tiempo que podría pensarse en un continuo de la señal; pero usualmente ahora, se tiene “criterios” aún un tanto antiguos, de sacar promedios de velocidad de viento de cada hora o algo así, y en esa hora, cuantas cosas no puede haber sucedido sobre o en la turbina eólica… Ok, esto es una forma de interpolación y como vos sabeis lo programo en Matlab/Simulink de MathWorks Inc.

Una dificultad práctica que ocurre con la interpolación consiste en que el término de error de la aproximación es difícil de aplicar. Generalmente el grado del polinomio necesario para lograr la exactitud deseada no se conoce.


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Existen dos categorías de algoritmos de aprendizaje: el Descenso por gradiente, y técnicas de entrenamiento de segundo orden (Gradiente Conjugado, Levenberg-Marquardt -LM).

Todos los algoritmos parten de una condición inicial x(0) y luego se modifican por etapas de acuerdo con:

x(k+1) = \alpha * p(k)

donde p(k) representa una dirección de búsqueda y el escalar positivo a es la tasa de aprendizaje, que determina la longitud del paso.

El entrenamiento finaliza cuando una de las siguientes condiciones se presenta:

  1. Cuando se ha alcanzado la cantidad máxima de iteraciones.
  2. Cuando se ha alcanzado el error final deseado.
  3. La ejecución del gradiente alcanza un valor por debajo del mínimo gradiente.

Hay que recordar que la función de activación de cada neurona es la función sigmoidal.

funcion_sigmoidea


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El aprendizaje es el proceso por el cual una Red Neuronal modifica sus pesos en respuesta a una información de entrada. Los cambios que se producen durante el proceso de aprendizaje se reducen a la destrucción, modificación y creación de conexiones entre las neuronas.

En el caso de las Redes Neuronales Artificiales, se puede considerar que el conocimiento se encuentra representado en los pesos de las conexiones. En realidad puede decirse que se aprende modificando los valores de los pesos de la red. Durante el proceso de aprendizaje, los pesos de las conexiones de la red sufren modificaciones, por tanto se puede afirmar que este proceso ha terminado (la red ha aprendido) cuando los valores de los pesos permanecen estables.

En forma general, se consideran dos tipos de aprendizaje: Supervisado y no supervisado. La diferencia fundamental entre ambos tipos estriba en la existencia, o no, de un agente externo (supervisor) que controle el proceso de aprendizaje de la red. Particularmente las supervisadas se caracterizan por tener arquitecturas en niveles y conexiones entre las neuronas estrictamente hacia delante. Frecuentemente son utilizadas para clasificar patrones.

En el caso de las energías renovables, se ha reportado varias publicaciones en referencia a utilizar RNA en varios usos, desde controlar el funcionamiento de una máquina hasta evaluar las variables medio ambientales o de funcionamiento de la red eléctrica. Todo esto es muy interesante, dado que se le puede programar de tal manera que la computadora puede “aprender” el comportamiento del sistema modelado y simulado.


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speed_wind_in_a_year speed_wind_in_a_year_1

Los datos de campo son importantes para cualquier estudio en energías renovables, desde la producción de energía eléctrica hasta vibraciones o cosas más técnicas. En la gráfica les muestro los datos de todo un año (sólo que no he ajustado en el eje horizontal según el número de días del año) . Se puede observar que existen muchos datos, sin embargo, hay una zona en que los datos no existen, por lo tanto, es data ideal para hacer estudios de predicción (para lo cual podría jugar con contraer la escala de tiempo), así como para estudiar la respuesta de alguna máquina ante las variaciones súbitas de viento tanto en su resistencia como el ajuste de energía eléctrica producida como sucede en el caso del control droop. La gráfica muestra valores bastante elevados de velocidad de viento. La data tiene la particularidad de mostrar la velocidad promedio en cada hora durante un año.


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droop_junio_2014_1

Sobre un generador eléctrico rotativo se tiene que actúa sobre él un momento de la carga y un momento motor. Dependiendo si es mayor o menor la máquina eléctrica se acelera o desacelera. En el control droop una primera aproximación es asumir que la manipulando la potencia activa puedo regular la frecuencia y si regulo la potencia reactiva puedo regular el voltaje. Bajo ese contexto se asume valores set points tanto para la frecuencia y voltaje, asi como temporales para la potencia activa. Con ello la diferencia que existe entre el valor real y el valor predeterminado servirá como referencia para tomar acciones sobre el sistema. En el modelo se observa una súbito incremento en la potencia de la carga, por lo tanto, el generador se frena, el control droop lo detecta y va regulando el ingreso de potencia generada a fin de recuperar la velocidad angular predeterminada. La gráfica se ha hecho en Simulink de MathWork Inc.


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plant_solar_power

En el estudio de las variables medioambientales hay que tener bastante cuidado, dado que su comportamiento aleatorio influye grandemente en el funcionamiento de los generadores de electricidad, los cuales dependiendo de tu capacidad constan de varias unidades. Por lo tanto en un emplazamiento con varios aerogeneradores, todo podrían tener comportamientos diferentes. Al igual podría decir de la generación solar fotovoltaica, en que cada panel podría tener diferente irradiación o sección de planta solar; pero en este caso de la generación solar fotovoltaica también hay que tener en cuenta que cuando la planta llega a su máxima capacidad, ésta debe tener mecanismos de evacuación de la energía sobrante o de regulación del voltaje de salida. Todo ello debe estar escrito en el código que realiza la simulación de tal manera que se tenga una apreciación más realista del fenómeno. En la figura se muestra el resultado de un planta solar fotovoltaica usando las técnicas de recuperación y procesamiento de información mencionadas en el post anterior (J666), es de observar el peliculiar comportamiento que tiene hacia el mediodía en que existe el máximo de irradiación solar.


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aerogenerador

Por frecuencia se usa Simulink para hacer simulaciones las cuales nos grafican en Scope curvas de variables a estudiar del modelo matemático. Sin embargo esa curva es solo visualizar el comportamiento de la variable. Para capturar esa data hay que enviar al Workspace de Matlab, sin embargo, esta se traslada como un conjunto de datos sin definición del tiempo de simulación. Ante ello, hay que crear un programa scrip en que reescriba el eje horizontal de la gráfica igual al tiempo de simulación mediante una regla de tres simple entre la cantidad de datos que se posee y el tiempo de simulación. Con ello ya se puede crear sistemas de gráfica y ploteo o subploteo. Al grabar según el interés se puede grabar en diferentes formatos, puede ser un jpg o bmp. En la presente gráfica es el resultado ya mostrado en post anterior de un aerogenerador de 100 kW cuyo modelo matemático lo he desarrollado. Espero os sirva…


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