Ingenius. Revista de Ciencia y Tecnología

DESIGN AND DEPLOYMENT OF AN IOT-BASED MONITORING SYSTEM FOR HYDROPONIC CROPS

Resumen El IoT es tendencia tecnológica que hace posible sistemas inteligentes entre cosas conectadas. Su aplicación se encuentra en diferentes campos, uno de ellos es la agricultura, donde el uso de nuevas técnicas, como la hidroponía, está en auge. Es importante abordar esta área, porque la población mundial alcanzará un aproximado de 9600 millones de habitantes para el 2050, por ende, para satisfacer esta demanda se necesita que el ritmo industrial agrícola sea aún más rápido y preciso. Además, el aumento de la temperatura ambiente y los cambios climáticos por el calentamiento global también están afectando negativamente a la producción agraria. En esta investigación se presenta un sistema de monitoreo IoT escalable basado en la tecnología Sigfox con capacidades de predicción del 89,37 % a través de redes neuronales para aplicaciones agrícolas. Se proporciona una arquitectura efectiva de cuatro capas que consta de percepción, red, middleware y aplicación. Para la validación, el sistema fue construido, probado experimentalmente y validado mediante el monitoreo de la temperatura, humedad y control de la recirculación de nutrientes, en un sistema hidropónico de la ciudad de Loja en Ecuador, durante cinco meses. El sistema desarrollado es lo suficientemente inteligente para proporcionar la acción de control adecuada para el entorno hidropónico, en función de los múltiples parámetros de entrada recopilados, facilitando una gestión efectiva para los agricultores, por ende, mejorando su producción.

Abstract The IoT is a technological trend, it makes possible intelligent systems between connected things, its application is founded in different fields, one of them is agriculture, where the use of new techniques such as hydroponics are booming. It is important to address this area because the world population will reach approximately 9.6 billion inhabitants by 2050, therefore, to meet this demand, the agricultural industrial pace needs to be even faster and more precise. Moreover, the increase in ambient temperature and climate changes due to global warming are also negatively affecting agricultural production. In this research, a scalable IoT monitoring system based on Sigfox technology with 89.37% prediction capabilities through neural networks is presented for agricultural applications. An effective four-layer architecture consisting of perception, network, middleware, and application is provided. For validation, the system was built, experimentally tested and validated by monitoring temperature, humidity and nutrient recirculation control, in a hydroponic system in the city of Loja-Ecuador, for five months. The developed system is intelligent enough to provide the appropriate control action for the hydroponic environment, depending on the multiple input parameters collected, facilitating an effective management for farmers, thus improving their production.

METHODOLOGY BASED ON DATA SCIENCE FOR THE DEVELOPMENT OF A FORECAST OF THE OWER GENERATION OF A PHOTOVOLTAIC SOLAR PLANT

Resumen El uso de plantas solares fotovoltaicas para la generación de energía eléctrica ha ido en constante aumento en los últimos años. Muchas de estas se conectan a la red eléctrica externa, por lo que se hace necesario el pronóstico de la energía eléctrica generada por las plantas solares para coadyuvar en la gestión del operador de la red. En esta investigación se presenta una metodología basada en la ciencia de datos para desarrollar el pronóstico de energía eléctrica generada de plantas solares fotovoltaicas, utilizando, para efectos de comparación, tres técnicas diferentes: análisis de series de tiempo, regresión lineal múltiple, y red neuronal artificial. Se trabajó con los datos históricos de la potencia pico, la irradiancia solar, la temperatura ambiente, la velocidad del viento, y la tasa de suciedad, de una planta solar fotovoltaica experimental del NREL. Para evaluar el desempeño de los modelos se utilizan las métricas RMSE, MAE, y MAPE, resultando que el modelo ARIMA del análisis de series de tiempo fue el que mejor desempeño tuvo con un MAE de 1.38 kWh, RMSE de 1.40 kWh, y MAPE de 6.35 %. En el análisis de correlación se determinó que la generación de energía era independiente de la tasa de suciedad, por lo que se descartó esta variable en los modelos de regresión.

Abstract The use of photovoltaic solar plants for the generation of electrical energy has been constantly increasing in recent years, and many of these plants are connected to the external electrical network, which makes it necessary to forecast the electrical energy generated by the solar plants to assist in the management of the network operator. This research presents a methodology based on data science to develop the forecast of electrical energy generated from photovoltaic solar plants, using three different techniques for comparison purposes: time series analysis, multiple linear regression, and artificial neural network. Historical data of peak power, solar irradiance, ambient temperature, wind speed, and soiling rate from an experimental NREL photovoltaic solar plant were used. To evaluate the performance of the models, the RMSE, MAE, and MAPE metrics are used, resulting in the ARIMA model of the time series analysis having the best performance with a MAE of 1.38 kWh, RMSE of 1.40 kWh, and MAPE of 6.35 %. In the correlation analysis, it was determined that power generation was independent of the soiling rate, so this variable was discarded in the regression models.

POLYNOMIAL CROSS-ROOTS APPLICATION FOR THE EXCHANGE OF RADIANT ENERGY BETWEEN TWO TRIANGULAR GEOMETRIES

Resumen El factor de visión entre superficies es esencial en la transferencia de calor por radiación. En la actualidad, para evaluar los factores de visión entre geometrías triangulares con bordes comunes y ángulo ( no se dispone de soluciones analíticas, debido a la elevada complejidad matemática asociada a su desarrollo. Para estas configuraciones, la literatura solo tiene las soluciones gráficas de Sauer, cuyo uso genera errores medios del 12 %. En este trabajo se desarrolla un método aproximado que no genere una alta complejidad matemática y que garantice un ajuste inferior al 12 %. Para este propósito fueron estudiadas 32 configuraciones geométricas diferentes (8 básicas y 24 derivadas), siendo obtenidas las soluciones para cada uno de los casos evaluados. Para la validación de los modelos obtenidos se usaron 42 dimensiones diferentes de emisor y receptor, siendo computados en cada caso los factores de visión mediante la solución analítica (SA), la solución numérica obtenida con la regla múltiple de Simpson 1/3 (RMS) con cinco intervalos y mediante la raíz cruzada de Bretzhtsov (RCB), comparándose finalmente los resultados obtenidos en cada uno los ocho casos básicos. En todos los casos evaluados, la RCB mostró los mejores ajustes, con un error de ±6 % en más del 90 % de las muestras, mientras que la RMS mostró una dispersión media de ±6 %en el 65 % de los datos. La naturaleza práctica de la contribución y los valores razonables de ajuste obtenidos, establecen a la propuesta como una herramienta adecuada para su uso en la ingeniería térmica.

Abstract The view factor between surfaces is essential in heat transfer by radiation. Currently, there are no analytical solutions available to evaluate the view factors between triangular geometries with common edges and angle ( , due to the high mathematical complexity associated with their development. For these configurations, the literature only has Sauer’s graphic solutions, the use of which generates mean errors of 12 %. In this work an approximate method is developed that does not give a high mathematical complexity and that guarantees an adjustment of less than 12 %. For this purpose, 32 different geometric configurations (8 basic and 24 derived) were studied, obtaining the solutions for each of the evaluated cases. For the validation of the models obtained, 42 different aspect ratios of leaving and reaching surfaces were used, the view factors being computed in each case by means of the analytical solution (AS), the numerical solution obtained with Simpson’s multiple rule 1/3 (SMR) with five intervals and using Bretzhtsov’s crossed root (BCR), finally comparing the results obtained in each of the eight basic cases. In all the cases evaluated, the BCR showed the best fits, with an error of ±6 % in more than 90 % of the samples, while the SMR showed an average dispersion of ±6 % in 65 % of the data. The practical nature of the contribution and the reasonable adjustment values obtained establish the proposal as a suitable tool for use in thermal engineering.

METHODOLOGICAL PROPOSAL FOR THE DESIGN AND ANALYSIS OF A FORMULA SAE MONOCOQUE

Resumen En el presente documento se realiza la explicación de la metodología utilizada para el diseño de un monocasco Formula Student basado en el reglamento del año 2020. Los valores obtenidos del modelado mediante software CAD (diseño asistido por computador) y el análisis por MEF (método de elementos finitos) sirven de base para este estudio. Los valores de masa, centro de gravedad y la geometría son los seleccionados, ya que aportan una mayor información, lo que ayuda a determinar puntos de optimización en el proceso de diseño. En el análisis MEF se determina los esfuerzos admisibles por el monocasco y que se encuentran dentro de los parámetros de seguridad, siendo el factor de seguridad mínimo admisible de 1,1. Del modelo obtenido se desarrolla dos laminados CFRP (laminado de fibra de carbono y resina epoxi) de los cuales el primero da un resultado de peso simulado de 38 kg, y la segunda configuración de laminado un resultado de 20 kg. Se somete el modelo con menor peso al análisis de esfuerzos, los resultados obtenidos son superiores a un chasis tubular, se toma como referencia un modelo monoplaza eléctrico del 2017.

Abstract This document explains the methodology used for the design of a Formula Student monocoque based on the 2020 regulations, the values obtained from the modelling using CAD (Computer Aided Design) software and the FEM (Finite Element Method) analysis serve as the basis for this study, the values of mass, centre of gravity and geometry are selected as they provide more information which helps to determine optimisation points in the design process. The FEM analysis determines the stresses that are admissible for the monocoque and that are within the safety parameters, with a minimum admissible safety factor of 1.1. From the model obtained, two CFRP laminates (Carbon Fibre and Epoxy Resin Laminate) are developed, of which the first gives a simulated weight result of 38kg, and the second laminate configuration a result of 20kg. The model with the lowest weight is subjected to stress analysis, the results obtained are superior to a tubular chassis, a 2017 electric singleseater model is taken as a reference.

CORRELATION FOR THE CALCULATION OF TURBULENT FRICTION IN PIPES

Resumen En los sistemas hidráulicos de redes de tuberías, uno de los parámetros fundamentales es el factor de fricción λ. El factor de fricción se determina con la ecuación implícita de Colebrook-White por medios iterativos, lo cual dificulta su aplicación. En el presente trabajo se construye una correlación basada en el método recursivo para el cálculo del factor de fricción, para lo cual se empleó la ecuación de Colebrook-White. Para el cierre de la correlación se proponen dos relaciones empíricas, donde sus coeficientes y exponentes fueron calibrados en Excel 2019. Se compararon los resultados de las dos relaciones que se proponen con las relaciones de Swamee-Jain y Haaland, para incrementos recursivos, donde para la correlación λ8 se obtuvo el error porcentual máximo del factor de fricción de 0,0000017 %, para la rugosidad relativa de 0,00001 y número de Reynolds 4000; así como, los decimales arrojaron siete dígitos decimales exactos para el factor de fricción. Para Reynolds mayores de 4000, el error porcentual disminuye. Se concluye que la correlación en función de las relaciones explícitas que se proponen satisface a la solución de la ecuación implícita de Colebrook-White.

Abstract One of the essential parameters in hydraulic systems of pipe networks is the friction factor λ. The friction factor is determined using the implicit Colebrook-White equation through iterative methods, which makes its application challenging. In this work, a correlation based on the recursive method is developed to calculate the friction factor using the Colebrook-White equation. Two empirical relationships are proposed to finalise the correlation, with coefficients and exponents calibrated in Excel 2019. The results of the two proposed relationships were compared with the Swamee-Jain and Haaland relationships for recursive increments. For the λ8 correlation, the maximum percentage error of the friction factor was 0,0000017%, for a relative roughness of 0,00001 and a Reynolds number of 4000. Additionally, the calculations yielded seven exact decimal digits for the friction factor. For Reynolds numbers greater than 4000, the percentage error decreases. As a result, it is concluded that the correlation based on the proposed explicit relationships satisfies the solution of the implicit Colebrook-White equation.

STUDY FOR LOCALIZATION OF FAULT IN THE ELECTRICAL DISTRIBUTION SYSTEMS

Resumen En este artículo se estudia la localización de fallas en el sistema de distribución eléctrica, basándose en el procesamiento de las señales de cortocircuito. Para este análisis se propone la simulación de casos mediante el software CYME, empleando la transformada wavelet para el estudio de la señal obtenida y descompuesta. Se propone el método del árbol mínimo en expansión para que la localización de las faltas sea óptima y el tiempo de reconexión sea mínimo. Este análisis toma en cuenta la ubicación de los reconectadores en el sistema de distribución que servirán como almacenadores de información. En esta investigación se desarrolló un algoritmo de localización de fallas mediante el análisis de fenómenos transitorios, lográndose buena precisión en tiempo-frecuencia. Aplicando el método propuesto se descompone la señal en diferentes niveles obteniéndose los parámetros necesarios para determinar la distancia de la falla.

Abstract This article studies the location of faults in the electrical distribution system based on processing shortcircuit signals. For this analysis, the simulation of cases using the CYME software is proposed, using the Wavelet transform to study the signal obtained and decomposed. The minimum spanning tree method is proposed so that fault location is optimal and reconnection time is minimal. This analysis considers the reclosers’ location in the distribution system that will serve as information repositories. In this investigation, a fault location algorithm was developed to analyse transient phenomena, achieving good precision in time frequency. Applying the proposed method, the signal is broken down into different levels, obtaining the necessary parameters to determine the distance of the fault.

EVOLUTIONARY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR TEMPERATURE CONTROL IN A BATCH POLYMERIZATION REACTOR

Resumen La integración de técnicas de inteligencia artificial introduce nuevas perspectivas en la aplicación de estos métodos. Este trabajo presenta la combinación de redes neuronales y estrategias evolutivas para crear lo que se conoce como redes neuronales artificiales evolutivas (RNAE). Durante el proceso, se modificó la función de excitación de las neuronas para permitir su reproducción asexual. Como resultado, las neuronas evolucionaron y se desarrollaron significativamente. La técnica del controlador de temperatura de un reactor de polimerización por lotes para producir polimetilmetacrilato (PMMA) mediante radicales libres se comparó con dos controles diferentes (PID y GMC), demostrando así la aplicabilidad de los controladores basados en inteligencia artificial. Estos controladores ofrecen mejores resultados que los controladores convencionales sin crear funciones de transferencia al proceso de control representado.

Abstract The integration of artificial intelligence techniques introduces fresh perspectives in the implementation of these methods. This paper presents the combination of neural networks and evolutionary strategies to create what is known as evolutionary artificial neural networks (EANNs). In the process, the excitation function of neurons was modified to allow asexual reproduction. As a result, neurons evolved and developed significantly. The technique of a batch polymerization reactor temperature controller to produce polymethylmethacrylate (PMMA) by free radicals was compared with two different controls, such as PID and GMC, demonstrating that artificial intelligencebased controllers can be applied. These controllers provide better results than conventional controllers without creating transfer functions to the control process represented.

ADVANCES AND STRATEGIES TO IMPROVE THE PERFORMANCE OF BIODIESEL IN DIESEL ENGINE

Resumen La demanda de diésel en vehículos pesados se incrementa cada año en el mundo. El posible uso de combustibles alternativos como el biodiésel tiene algunas desventajas como el menor valor calorífico y su mayor viscosidad, por esta razón se requiere mejorar sus propiedades, optimizando el comportamiento de la combustión en el motor y en la reducción de las emisiones. El objetivo del trabajo de investigación es explorar las diferentes mezclas que puedan ayudar a mejorar el uso del biodiésel a través de las estrategias y avances que se han generado con el propósito de beneficiar el desempeño del motor diésel. Entre las distintas estrategias de mejoramiento del biodiésel están las mezclas de distintos bioaceites (aceites vegetales, de pirólisis y usado de cocina), mezclas del biodiésel con alcohol, con hidrógeno, el biodiésel como combustible piloto, las emulsiones del biodiésel con agua y la aplicación del biodiésel con antioxidantes, nanotubos y nanopartículas. Se concluye que para poder usar actualmente el biodiésel se lo haría con la combustión dual, en donde este representaría el combustible piloto (10 % o 20 % del combustible total del motor). Con esta estrategia se puede impulsar a otros combustibles (líquidos y gaseosos) en la combustión dual, para que con el paso del tiempo se encuentre la mezcla óptima que sea la mejor opción para el motor diésel.

Abstract The demand for diesel in heavy vehicles is increasing every year in the world, the possible use of alternative fuels such as biodiesel has some disadvantages such as the lower calorific value and its greater viscosity, for this reason biodiesel needs to improve its properties, optimising combustion behavior in the engine and helping to reduce emissions. The objective of the research work is to explore the different mixtures that can help improve the use of biodiesel through the strategies and advances that have been generated with the purpose of benefiting the performance of the diesel engine. Different biodiesel improvement strategies include blends of different biooils (vegetable oils, pyrolysis oils and used cooking oil), blends of biodiesel with alcohol, biodiesel as pilot fuel, biodiesel emulsions with water, biodiesel blends with hydrogen and the application of biodiesel with antioxidants, nanotubes and nanoparticles. It is concluded that to be able to use biodiesel currently is applying dual combustion, where biodiesel would represent as pilot fuel (10% or 20% of total engine fuel), with this strategy can be propelled to other fuels (liquid and gaseous) in dual combustion, so that over time the optimal blend of biodiesel is found and is the best choice for the diesel engine.

METHODOLOGICAL PROPOSAL FOR DISTANCE PROTECTION IN TRANSMISSION LINES FOR INTEGRATION OF NON-CONVENTIONAL RENEWABLE ENERGIES

Resumen Este artículo propone una metodología para ajustar la protección de distancia (ANSI-21) en sistemas de potencia que integran energías renovables no convencionales (ERNC). Se utiliza el sistema New England de 9 barras IEEE modificado como caso de estudio, con un parque eólico compuesto por 33 aerogeneradores de 2.5 MW y sistemas de control validados según estándares internacionales, como el IEC60909-2016. Se considera un valor de resistencia de falla calculado mediante el método de Warrintong. Los ajustes propuestos se simulan utilizando el software Digsilent Power Factory® y un relé Siemens 7SA522 con características cuadrilaterales. La metodología se basa en el uso de datos de voltaje y corriente de los transformadores de instrumentación para calcular la impedancia de la línea hasta el punto de falla. El método adaptativo propuesto demuestra un rendimiento positivo en distintos escenarios de cortocircuito, donde varían el lugar de la falla, la resistencia de la misma y las fluctuaciones de potencia del parque generador. Esto demuestra que el relé actúa en la zona de protección adecuada de manera efectiva.

Abstract This paper presents a methodology to adjust the distance protection (ANSI-21) in power systems integrating non-conventional renewable energies (NCRE). The modified IEEE 9-bar New England system is used as a case study, with a wind farm comprising 33 wind turbines of 2.5 MW and control systems validated according to international standards, such as IEC60909-2016. A fault resistance value calculated using the Warrintong method is considered. The proposed settings are simulated using Digsilent Power Factory® software and a Siemens 7SA522 relay with quadrilateral characteristics. The methodology uses voltage and current data from the instrumentation transformers to calculate the line impedance up to the fault point. The proposed adaptive method demonstrates positive performance under different short-circuit scenarios, where the generating set’s fault location, fault resistance, and power fluctuations vary. This indicates that the relay operates in the appropriate protection zone effectively.

MONTE CARLO SIMULATION OF UNCONTROLLED ELECTRIC VEHICLE CHARGING IMPACT ON DISTRIBUTED GENERATION

Resumen La carga no controlada de vehículos eléctricos plantea un gran desafío para los operadores de redes de distribución y los planificadores de sistemas de potencia. En lugar de focalizarse en el control de esta carga no controlada, se propone un modelo que utiliza variables de análisis de contingencias para calcular la capacidad de potencia necesaria en el sistema de potencia. Se emplea la variable de potencia no servida para evaluar la cantidad de potencia de carga no cubierta en cada barra del sistema, seguido del cálculo de la capacidad de potencia adicional requerida, utilizando un sistema fotovoltaico y de almacenamiento y otra alternativa de generación constante en el sistema de potencia IEEE de 14 barras con información sobre algunos vehículos eléctricos y la carga diaria en el sistema de potencia de Perú. Los resultados obtenidos en el sistema de potencia con generación distribuida muestran que no hay presencia de potencia no servida, corroborando el éxito de la metodología utilizada. Este modelo brinda herramientas tanto a los operadores de redes de distribución como a los planificadores de sistemas de potencia, reduciendo el impacto en el sistema de potencia de los vehículos eléctricos y aportando una metodología aplicable a otros sistemas de distribución eléctrica con cargas no controladas.

Abstract The uncontrolled charging of electric vehicles poses a great challenge for distribution network operators and power system planners. Instead of focusing on controlling this uncontrolled load, a model that uses contingency analysis variables to calculate the power capacity needed in the power system is proposed. The unserved power variable is used to evaluate the amount of uncovered load power at each bus of the system, followed by the calculation of the additional power capacity required using a photovoltaic and storage system and another constant generation alternative in the 14-bus IEEE power system with information on some electric vehicles and daily load in the power system of Peru. The results obtained in the power system with distributed generation, the absence of unserved power, corroborate the success of the methodology used. This model provides tools to both distribution network operators and power system planners, reducing the impact on the power system of electric vehicles and providing a methodology applicable to other electric distribution systems with uncontrolled loads.