Estimación de estado de una microrred emulada en tiempo real
Profesor Pablo Arboleya: arboleyapablo@uniovi.es
En este proyecto el alumno hará una aplicación web utilizando NodeRed que consultará datos medidos en tiempo real en una microrred eléctrica con cargas de consumos domésticos para ser capaz de realizar una estimación de estado de la red en tiempo real. Como mínimo se leerán los datos de los dispositivos de medida y se aplicarán estas medidas reales y en tiempo real a una red virtual en la que se realizará el flujo de cargas, se visualizarán también los resultados obtenidos en tiempo real. Si es posible el estudiante utilizará los datos obtenidos del flujo de cargas para tener medidas virtuales redundantes que se utilizarán para correr una estimación de estado implementado el método de mínimos cuadrados. Este TFG se enmarca dentro del grupo de investigación LEMUR (ver más información en http://lemur.dieecs.com/propuestas-tfg). El proyecto puede ofertarse de forma individual a más de un alumno. Este TFG se enmarca dentro del grupo de investigación LEMUR (ver más información en http://lemur.dieecs.com/propuestas-tfg). El proyecto puede ofertarse de forma individual a más de un alumno.
Implementación de un sistema de gestión y monitorización de consumos eléctricos en una vivienda en tiempo real.
(Profesor Pablo Arboleya: arboleyapablo@uniovi.es)
En el presente proyecto el estudiante utilizará los datos provenientes de un modelo de consumo eléctrico doméstico en tiempo real implementado en una Raspberry-PI para realizar una monitorización y gestión de los mismos via web en tiempo real. Se podrán monitorizar consumos instantáneos y visualizar datos históricos así como interactuar con la vivienda que será emulada en una Raspberry-PI. Se utilizará como sistema de programación Javascript o Python en el entorno NodeRed. Además de monitorizar los datos el sistema podrá interactuar con determinadas cargas de la vivienda a través del interfaz web. Este TFG se enmarca dentro del grupo de investigación LEMUR (ver más información en http://lemur.dieecs.com/propuestas-tfg). El proyecto puede ofertarse de forma individual a más de un alumno.
Utilización de Raspberry-PI para emular consumos eléctricos domésticos en tiempo real
Profesor Pablo Arboleya: arboleyapablo@uniovi.es
El estudiante utilizará un dispositivo Raspberry PI en el que implementará un modelo (minutal/segundal) de los consumos eléctricos de una vivienda. Se utilizarán datos estadísticos para generar los perfiles de carga, pero también se utilizarán medidas reales de diferentes electrodomésticos. Los datos estadísticos se obtendrán de la base de datos del IDAE (Instituto para la diversificación y el ahorro económico). Para los datos reales se utilizarán distintas bases de datos existentes como la base Almanac of Minutely Power Dataset (AMPds), DRED dataset desarrollada por la Universidad de Delft, Electricity Consumption & Occupancy data set (ECO) y REDD data set. A partir de los datos reales y estadísticos se obtendrá un modelo matemático que correrá en tiempo real en una Raspberry-PY y que almacenará los datos en una base de datos interna que podrá comunicarse con un servidor central a través de una red wifi. Para programar la Raspberry-PI se valorará la utilización de Python o Javascript embebidos en un entorno Node-Red. Este TFG se enmarca dentro del grupo de investigación LEMUR (ver más información en http://lemur.dieecs.com/propuestas-tfg). El proyecto puede ofertarse de forma individual a más de un alumno.
Utilización de una Raspberry-PI para emular la gestión de un sistema de generación y acumulación a nivel doméstico en tiempo real
Profesor Pablo Arboleya: arboleyapablo@uniovi.es
El estudiante utilizará un dispositivo Raspberry PI en el que implementará un sistema de gestión para un dispositivo de acumulación y de generación a nivel doméstico. Utilizará un modelo previamente generado del consumo domestico para implementar sobre el un modelo de generación y acumulación. En la medida de lo posible se intentará adaptar todo el sistema de gestión a la norma IEC61850 e implementar un sistema IFTTT (If then this that), the manera que el usuario pueda interaccionar con el sistema de gestión via web o via móvil para dar determinadas consignas. Para programar la Raspberry-PI se valorará la utilización de Python o Javascript embebidos en un entorno Node-Red. Este TFG se enmarca dentro del grupo de investigación LEMUR (ver más información en http://lemur.dieecs.com/propuestas-tfg). El proyecto puede ofertarse de forma individual a más de un alumno.
Estimación de estado en una microrred eléctrica utilizando datos medidos con SmartMeters
Profesor Pablo Arboleya: arboleyapablo@uniovi.es
En el presente proyecto se utilizará la formulación de un flujo de cargas en una red de distribución trifásica y se utilizará la misma en un problema de optimización que permita obtener una estimación del estado de la red utilizando como única fuente de información los datos proporcionados por los contadores inteligentes instalados en los diferentes puntos de consumo. Hay que tener en cuenta que dichos contadores aunque pueden suministrar datos de tensión en RMS y de potencia activa y reactiva. Estos datos se proporcionarán promediados en intervalos de 15 minutos y además el muestreo de todos los contadores no podrá hacerse de forma simultánea. La herramienta de simulación desarrollada permitirá estudiar como influye la obtención de este valor promediado en el error de estimación y cual sería una frecuencia de muestreo mínima en los contadores inteligentes para mejorar