Trabajos de Grado en Curso

A continuación puedes ver los trabajos de grado aprobados y que están en curso hasta el momento: 

 

Título del trabajo: 

Análisis de controladores no lineales sobre un sistema robótico bipedo.

Estudiante: 

Michael Felipe Cifuentes Molano.

Docente tutor: 

Eduardo Giraldo Suarez.

Línea de investigación: 

Automática y Electrónica.

Descripción del trabajo: 

Se espera encontrar un modelo matemático cercano a las características de la locomoción bípeda humana, ademas de ello, el diseño de un robot bípedo que tenga dichas características, y el cual se pueda enfocar a la solución de movilidad de personas discapacitadas o con movilidad reducida.

 


 

Título del trabajo: 

Efecto de un Modelo de Rampas de Potencia en un Planeamiento Integrado Gas Electricidad.

Estudiante: 

Santiago Montoya Salazar.

Docente tutor: 

Harold Salazar Isaza.

Línea de investigación: 

Sistemas Eléctricos.

Descripción del trabajo: 

Un modelo multi-objetivo para el planeamiento estocástico, dinámico e integrado de sistemas de transmisión de energía y gas natural que considere el servicio de las reservas para AGC implementando rampas de potencia.

 


 

Título del trabajo: 

An automatic statistical inference approach based on Hilbert space embeddings and approximate Bayesian computation. 

Estudiante: 

Wilson González Vanegas.

Docente tutor: 

Álvaro Ángel Orozco Gutiérrez.

Línea de investigación: 

Automática y Electrónica.

Descripción del trabajo: 

El presente proyecto busca desarrollar un esquema automático de inferencia estadística con base en embebimientos de espacios de Hilbert, que tenga en cuenta la relevancia de las características de los datos en la estimación no paramétrica de funciones de densidad de probabilidad empleadas en las técnicas ABC. En particular, se busca desarrollar una estrategia que favorezca la flexibilidad y exactitud de la inferencia en escenarios tanto supervisados como no supervisados, mediante la sintonización automática los parámetros libres.

 


 

Título del trabajo: 

Metodología para mejorar los indices de confiabilidad en sistemas de distribución con generación distribuida. 

Estudiante: 

Jorge Luis Gaviria Vargas. 

Docente tutor: 

Carlos Julio Zapata.

Línea de investigación: 

Sistemas Eléctricos.

Descripción del trabajo: 

El Anteproyecto en términos generales trata de mejorar los índices de calidad SAIDI y SAIFI descritos en la resolución 015 del 2018 analizando los aspectos operativos y restricciones técnicas que implica integrar generación distribuida en un sistema de distribución.

 


 

Título del trabajo: 

Propuesta metodológica para la estimación de modelos de carga de vehículos eléctricos y sistemas de almacenamiento de energía.

Estudiante: 

Juan Fernando Gil Aguirre.

Docente tutor: 

Sandra Milena Pérez Londoño.

Línea de investigación: 

Sistemas Eléctricos.

Descripción del trabajo: 

Disponer de modelos de carga aproximados es esencial para el análisis de estabilidad y el control de los sistemas de potencia. Actualmente, el área de modelado representa un especial interés en el estudio de los sistemas eléctricos, debido a la creciente disponibilidad de mediciones que existen en las redes modernas y a la alta penetración de nuevos tipos de carga en la red, entre los que se destacan los vehículos eléctricos y los sistemas de almacenamiento de energía basados en electrónica de potencia; específicamente, el almacenamiento de energía magnética por súper-conducción y los súper - capacitores. A pesar de dicho interés, el modelado de carga sigue presentando grandes desafíos debido a la variabilidad en el tiempo, tanto en composición como en los niveles de demanda.
 
En la actualidad, se encuentran diferentes posiciones y propuestas en la literatura especializada, sobre las estructuras de modelos más indicadas, para representar satisfactoriamente los comportamientos de estas. Ante la diversidad de propuestas que se encuentran para representar las cargas, surge la siguiente pregunta de investigación: ¿Será posible definir una metodología que permita definir modelos de carga para representar el comportamiento de los vehículos eléctricos y sistemas de almacenamiento de energía, a partir de las mediciones tomadas de la red?

 


 

Título del trabajo: 

Diseño e implementación de un controlador en lazo cerrado sobre un terminal dc-ac basado en HVDC-MMC de 10kVA.

Estudiante: 

Diego Alberto Montoya Acevedo.

Docente tutor: 

Andrés Escobar Mejia.

Línea de investigación: 

Automática y Electrónica.

Descripción del trabajo: 

Se implementa un sistema de control para un sistema de conversión de energía HVDC-MMC de corriente directa a corriente alterna en el cual se pretende controlar las diferentes variables eléctricas como corriente y tensión en el sistema eléctrico para la integración de fuentes de energías renovables.

 


 

Título del trabajo: 

Diseño e implementación de un controlador en lazo cerrado para el puente Dual activo de un transformador de estado sólido. 

Estudiante: 

Karol Daniela López Rodríguez.

Docente tutor: 

Andrés Escobar mejía.

Línea de investigación: 

Automática y Electrónica.

Descripción del trabajo: 

El objetivo principal del SST es presentar las mismas funcionalidades del transformador convencional pero con menor peso y volumen, además de agregar características que permiten la administración inteligente de la energía y la conexión directa a fuentes de energía renovables, para satisfacer la necesidad de las redes de distribución futuras. Estas ventajas, pueden ser aprovechadas a partir del control del flujo de potencia en el puente activo dual (DAB), que es una de las estructuras principales del SST. Este proyecto se enfoca en el diseño e implementación de un esquema de control de lazo cerrado para DAB, de tal forma que sea posible manipular el flujo de potencia según los requerimientos de la red, manteniendo constante la tensión en terminales.

 


 

Título del trabajo: 

Sistema automático de aprendizaje de máquina basado en redes neuronales para la clasificación de datos desbalanceados.

Estudiante: 

Jhoan Keider Hoyosd Osorio.

Docente tutor: 

Genaro Daza Santacoloma.

Línea de investigación: 

Automática y Electrónica.

Descripción del trabajo: 

En el campo del aprendizaje de máquina existen algunos patrones difíciles de detectar, debido a su carácter inusual. Dichos eventos implican bases de datos desbalanceadas, lo que en términos de tareas de clasificación sucede cuando hay más muestras de entrenamiento de una clase que de la otra. El problema del desbalance de clase tiene una importancia crucial, ya que se encuentra en un gran número de dominios de gran importancia ambiental, comercial, biomédico entre otros. Estas bases de datos disminuyen el rendimiento de la mayoría de los algoritmos de clasificación, haciendo que el clasificador se sesgue a la clase mayoritaria, e ignore la clase minoritaria, que en la mayoría de casos es la de mayor relevancia y clasificar erróneamente eventos de esta naturaleza puede resultar en costos elevados. Por tal razón este proyecto tiene como finalidad desarrollar un sistema automático de aprendizaje de máquina para la clasificación de conjuntos de datos desbalanceados, basada en técnicas de muestreo avanzadas, que permita eliminar de manera inteligente muestras de la clase mayoritaria identificando estructuras relevantes de datos, y redes neuronales para su posterior clasificación. Tras finalizar el proyecto se espera contar con una metodología de clasificación de datos desbalanceadas, robusta en términos de los datos disponibles, así como con productos científicos que puedan ser transmitidos en entornos académicos y profesionales del área del aprendizaje de máquina.
 

 

 
Última actualización: Martes, Octubre 09, 2018 01:05 PM
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