Desarrollo y comparación de un enfoque de medición de energía eléctrica no intrusiva orientado a plataformas de bajo costo aplicado a usuarios finales utilizando técnicas de Aprendizaje de Máquinas

Este proyecto de tesis tiene como objetivo identificar técnicas de aprendizaje automático para su aplicación en sistemas de medición inteligente de energía eléctrica de bajo costo, dirigidos al usuario final. El propósito es proporcionar información clara y continua, permitiendo que los usuarios participen activamente en el control de su consumo energético

Comparative Evaluation of Machine Learning Classifier Algorithms for Electric Load Disaggregation Based on Average Power Signatures

Abstract ¿ Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) systems disaggregate energy consumption data to provide insights into appliance-level usage. This study addresses the challenge of accurately estimating energy consumption using machine learning algorithms, particularly with low-frequency data. We propose a simplified NILM methodology based on time windows to reduce computational load and enhance efficiency. This method extracts features using power centroids and binary coding for labeling, making it suitable for resource-constrained devices. We evaluate the performance of six machine learning algorithms, including Random Forest Classifier (RFC), K-Nearest Neighbors (KNN), Gradient Boosting (GB), and Support Vector Machines (SVM), using the Reference Energy Disaggregation Dataset (REDD). Our results demonstrate that RFC and SVC outperform other models in classifying and predicting electrical power, especially with imbalanced datasets. This research contributes to the development of practical NILM solutions for promoting energy efficiency in residential settings

DISEÑO ELECTRONICO DE UN VARIADOR DE FRECUENCIA PARA MOTORES DE INDUCCION UTILIZANDO EL PROCESADOR DIGITAL DE SEÑALES

El presente trabajo consiste en el diseño, la implementación y las pruebas de un controlador de velocidad para motores de inducción orientado a soportar algoritmos de alta complejidad y eficacia, por ello en el diseño se tienen en cuenta las más severas exigencias en lo que respecta al procesamiento y manejo de las señales. Al mismo tiempo se busca dar una idea clara del control Orientado a Campo que es en la actualidad el método que mayor eficacia presenta

FUENTES SWITCHING EN BAJA FRECUENCIA

CONTROL VECTORIAL ORIENTADO A CAMPO DE MAQUINAS DE INDUCCION, CON PROCESAMIENTO DEGITAL