{"id":11592,"date":"2022-11-29T14:04:12","date_gmt":"2022-11-29T17:04:12","guid":{"rendered":"http:\/\/10.101.10.196\/www\/?p=11592"},"modified":"2022-12-02T14:43:37","modified_gmt":"2022-12-02T17:43:37","slug":"ultimo-seminario-de-investigacion-actualizacion-y-vinculacion-en-ciencias-de-la-ingenieria-2022","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fica.unsl.edu.ar\/index.php\/ultimo-seminario-de-investigacion-actualizacion-y-vinculacion-en-ciencias-de-la-ingenieria-2022\/","title":{"rendered":"Ultimo Seminario de Investigaci\u00f3n, Actualizaci\u00f3n y Vinculaci\u00f3n en Ciencias de la Ingenier\u00eda 2022"},"content":{"rendered":"

La Secretar\u00eda de Investigaci\u00f3n y Posgrado<\/strong> invita a toda la comunidad universitaria a la jornada de cierre<\/strong> del Seminario de Investigaci\u00f3n, Actualizaci\u00f3n y Vinculaci\u00f3n en Ciencias de la Ingenier\u00eda 2022<\/strong> (SIAVCI 2022). La misma se llevar\u00e1 a cabo de forma sincr\u00f3nica (presencial y virtual), el viernes 2 de diciembre a las 11hs en el aula 1.<\/strong><\/p>\n

Como apertura del encuentro, disertar\u00e1 el Ing. Lucas Mart\u00edn Fern\u00e1ndez<\/strong> sobre el \u201cControl IDA-WAC para cargador de bater\u00edas de veh\u00edculos el\u00e9ctricos conectado a la red con filtro LCL\u201d. A continuaci\u00f3n, se presentar\u00e1 el Ing. Maximiliano Daniel Trimboli<\/strong>, qui\u00e9n tratar\u00e1 sobre el \u201cControl inteligente de carga para bater\u00edas de veh\u00edculos el\u00e9ctricos\u201d.<\/p>\n

Para mayor informaci\u00f3n e inscripciones contactarse con los coordinadores del seminario: Ing. Pablo Belzunce (belzuncepablo@gmail.com); Ing. Francisco Esteban (franesteban92@gmail.com<\/a>).<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Resumen:<\/p>\n

En este trabajo se presenta una estrategia de control para un cargador de bater\u00edas trif\u00e1sico para veh\u00edculos el\u00e9ctricos que se conecta al sistema el\u00e9ctrico de potencia mediante un filtro LCL. La estrategia propuesta consiste en un controlador basado en energ\u00eda, usando la t\u00e9cnica basada en pasividad, combinado con una ponderaci\u00f3n de las corrientes circundantes en el sistema, que permite reducir el orden del mismo, mientras se asegura la estabilidad en lazo cerrado. Los objetivos de control del cargador de bater\u00edas consisten en generar un perfil de carga, controlando corriente y tensi\u00f3n en el lado de continua y asegurar corriente sinusoidal balanceada y en fase con la tensi\u00f3n de red en el lado de alterna, manteniendo su distorsi\u00f3n arm\u00f3nica dentro de limites establecidos en las normativas. La estrategia de control propuesta es validada mediante resultados de simulaci\u00f3n.<\/em><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Resumen:<\/p>\n

A ra\u00edz de diferentes factores socioecon\u00f3micos y clim\u00e1ticos, en los \u00faltimos a\u00f1os ha surgido un crecimiento emergente en el desarrollo de veh\u00edculos el\u00e9ctricos (EV\u2019s) y veh\u00edculos h\u00edbridos, generando con su uso masivo una disminuci\u00f3n significativa de las emisiones de gases de efecto invernadero, entre tantas otras ventajas. Para respaldar este avance, es necesario la incorporaci\u00f3n de bater\u00edas de iones de litio (Li-ion) asegurando cierta autonom\u00eda durante la operatividad por parte de los usuarios. En una bater\u00eda Li-ion, la tasa y el tiempo de carga est\u00e1n directamente relacionados con la salud del equipo, con lo cual, el prop\u00f3sito principal es optimizar su perfil de carga mediante el uso de diversas t\u00e9cnicas y metodolog\u00edas, a fin de minimizar el tiempo de carga a la vez que se prolonga la vida \u00fatil. Para encontrar una pol\u00edtica que cumpla de forma \u00f3ptima las necesidades planteadas, este trabajo propone el uso de t\u00e9cnicas de aprendizaje por refuerzo. El aprendizaje por refuerzo es un m\u00e9todo de inteligencia computacional que permite obtener una pol\u00edtica basada en la interacci\u00f3n con un modelo del entorno. Dada la alta dimensionalidad del problema, la pol\u00edtica del agente es parametrizada utilizando un modelo de representaci\u00f3n profundo (Deep Learning) como aproximaci\u00f3n de funci\u00f3n. Teniendo en cuenta la complejidad del entorno y con el prop\u00f3sito de evitar posibles da\u00f1os al equipamiento, en conjunto con el m\u00e9todo planteado se incorpor\u00f3 una t\u00e9cnica novedosa denominada \u201cSafety Layer\u201d, la cual consiste en un proceso de exploraci\u00f3n durante una etapa de pre-entrenamiento que genera una pol\u00edtica segura para el entrenamiento, evitando de esta forma, violaciones de l\u00edmites definidos. Para validar la efectividad del m\u00e9todo propuesto, se realizaron diversas experimentaciones, siendo comparado con otros m\u00e9todos m\u00e1s tradicionales y carentes de una pol\u00edtica segura.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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