Métodos de estimación aplicados a problemas de tráfico vehicular y sistemas eléctricos de potencia
En esta tesis se presentan una serie de investigaciones y desarrollos sobre algoritmos de estimación de estado en las áreas de sistemas eléctricos de potencia y tráfico vehicular. En el área de sistemas eléctricos de potencia, la estimación de estado es una herramienta fundamental de los sis...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/673 |
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En esta tesis se presentan una serie de investigaciones y desarrollos sobre
algoritmos de estimación de estado en las áreas de sistemas eléctricos de
potencia y tráfico vehicular.
En el área de sistemas eléctricos de potencia, la estimación de estado es
una herramienta fundamental de los sistemas que participan en la operación
de la red, ya que el mismo es el encargado de depurar las información que
se obtiene. Clásicamente dicha herramienta se basa en el método de mínimos
cuadrados ponderados. Recientemente el método de filtro de Kalman unscented
fue propuesto en esta área mejorando los resultados de mínimos cuadrados
ponderados cuando existen pequeños cambios en el sistema. Esta mejora
se debe a que tiene en cuenta la historia del sistema. En este trabajo de tesis
se presenta un nuevo método que combina lo mejor de ambos enfoques.
En el área de tráfico vehicular, se presenta un algoritmo de estimación de
estado basado en el filtro de Kalman unscented para estimar el tráfico en una
sección de un autopista. Una de las formas más utilizadas para simular la evolución del tráfico en una sección de la autopista es un modelo macroscópico
de segundo orden. Avances recientes dentro de este área utilizan una versión
linealizada del modelo con el filtro Kalman. Considerando que en varias áreas,
el filtro de Kalman unscented mejora los resultados del método linealizado, este
trabajo tiene como objetivo la aplicación del mismo. Para ello, se presentan
dos versiones del filtro de Kalman unscented que incorporan restricciones al
dominio para poder ser aplicado al área de tráfico, obteniendo mejores resultados
que la versión linealizada. |
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