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Título de Acceso Abierto
Métodos de estimación aplicados a problemas de tráfico vehicular y sistemas eléctricos de potencia
Mariano Risso Pablo A Lotito Aldo J Rubiales
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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
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.Palabras clave – provistas por el repositorio digital
Área de tráfico; Tráfico vehicular; Sistemas eléctricos de potencia; Filtro de Kalman; Tráfico en autopista; Algoritmos de estimación de estado; Informática
Disponibilidad
| Institución detectada | Año de publicación | Navegá | Descargá | Solicitá |
|---|---|---|---|---|
| No requiere | 2016 | Repositorio Institucional de Acceso Abierto (UNICEN) (SNRD) |
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Información
Tipo de recurso:
tesis
Idiomas de la publicación
- español castellano
País de edición
Argentina
Fecha de publicación
2016-04
Información sobre licencias CC
