LFSR-Fractal ANN Model applied in R-IEDs for Smart Energy

Arreglo Inteligente de Concentración Solar FV para MPPT usando Tecnología FPGA

“…En la descripción VHDL se ha parametrizado la ANN, donde los pesos sinápticos corresponden a los coeficientes de optimización del modelo desarrollado. Los parámetros de configuración (cantidad de neuronas, capas, tasa de aprendizaje, pesos sinápticos) se establecen según el sistema, los criterios de optimización ambientales y targets de seguimiento (en base a un conjunto de entrenamiento, validación y prueba), para la adaptación de la red ANN sobre hardware [5], conectado en línea con el SFV. type matriz_peso is array of (m downto 0) of std_logic_vector (7 downto 0); --Adaptación de la matriz de pesos por iteración: if clk'event and clk ='1' then e(n) <= t(n) -y(n); wi(n+1) <= wi(n) + u* xi(n)*e(n);…”

“…Dada la importancia de optimizar los sistemas de energías renovables no convencionales (ERNC), en relación a la densidad de energía de los convertidores y la eficiencia de los componentes, se presentan diversas investigaciones en este campo, que giran alrededor de los esquemas de control para seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT), a través de inteligencia artificial, optimización de enjambre de partículas y otros métodos híbridos [1]. En esta investigación se han revisado los métodos basados en redes neuronales artificiales (ANN), arreglos con estructura Linear Feedback Shift Register (LFSR) aplicados en energías renovables [2][3][4][5][6][7][8][9] y algoritmos adaptativos [10].…”

“…La identificación de correspondencia entre los modelos, coeficientes del SFV (primera capa) y coeficientes de optimización (capas profundas) de la ANN[5], permite el ajuste de la respuesta de eficiencia, MPPT del sistema total, y la generación del código en VHDL. Al mismo tiempo que puede aplicarse transferencia de aprendizaje de la ANN[13] para servicio de modelado y ajuste fino para la optimización remota del sistema fotovoltaico.En el contexto de la actual disminución del 82% de los costos de la energía FV[43], resulta de interés la optimización espectral de radiación directa, difusa y reflejada[44] como aportes parciales en el modelo.…”

Fractal mathematical over extended finite fields Fp[x]/(f(x))

“…The recognition of similarity between the structure of the GF mult operations and automorphism has allowed defining a simplification on extended field, with the advantages of a generalized mathematical treatment for applications of this function. The equations developed in this research represent a contribution to the optimization of computation in applications of error correction codes, cryptography and for the design of complex systems, with feedback, being of special interest in multidimensional systems such as 2D − RS codes [10], scientific advance on fractal models [23][24]. This has advantages in the circuit of operations over finite fields, in the areas of mathematics and engineering.…”

Modelo de optimización LFSR basado en método de coeficientes adaptativos para sistemas reconfigurables de ERNC

“…De esta manera la configuración de las cadenas del arreglo se ajustaría a la condición óptima, desacoplando los módulos que presenten fallas o sombreado, a través de la matriz de conmutación del arreglo -MCA con control basado en operadores neuronales LFC [16][17][18]. A nivel de tecnología en [1] se propone optimización por coeficientes de temperatura en relación a parámetros eléctricos TC ISC y TC VOC , donde se plantean coeficientes de recuperación de calor para el panel fotovoltaico, así como la aplicación de técnicas de sensibilización espectral [2].…”