Browsing by Author "Pizarro Lorca, Germán Eduardo"

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    Denoising and Voltage Estimation in Modular Multilevel Converters Using Deep Neural-Networks
    (2020) Langarica Chavira, Saúl Alberto; Pizarro Lorca, Germán Eduardo; Poblete Durruty, Pablo Martín; Radrigán Sepúlveda, Felipe Ignacio; Pereda Torres, Javier Eduardo; Rodriguez, Jose; Núñez Retamal, Felipe Eduardo
    Modular Multilevel Converters (MMCs) have become one of the most popular power converters for medium/high power applications, from transmission systems to motor drives. However, to operate properly, MMCs require a considerable number of sensors and communication of sensitive data to a central controller, all under relevant electromagnetic interference produced by the high frequency switching of power semiconductors. This work explores the use of neural networks (NNs) to support the operation of MMCs by: i) denoising measurements, such as stack currents, using a blind autoencoder NN; and ii) estimating the sub-module capacitor voltages, using an encoder-decoder NN. Experimental results obtained with data from a three-phase MMC show that NNs can effectively clean sensor measurements and estimate internal states of the converter accurately, even during transients, drastically reducing sensing and communication requirements.
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    Graph-based distributied motion planning intightmulti-lane platoons
    (2021) Pizarro Lorca, Germán Eduardo; Núñez Retamal, Felipe Eduardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Platooning o coordinación en pelotones de vehículos conectados y automatizados (CAVs, por sus siglas en ingles) han recibido un gran interés debido a su potencial para mejorar el träfico. En este contexto, los pelotones de múltiples carriles han aparecido como una versión generalizada de la estructura clásica de pelotón similar a un tren utilizada en las primeras implementaciones de los años 80. Los pelotones de múltiples carriles agregan flexibilidad estructural para realizar maniobras complejas entre vehículos, tales como cambios de carril, coordinación durante cuellos de botella, entre otros. No obstante, estas ventajas tienen el precio de una dinámica interna más intrincada. Este trabajo aborda la planificación del movimiento en pelotones estrechos de múltiples carriles utilizando técnicas distribuidas que hacen uso de una formulación teórica en base a grafos de formaciones de pelotones, para la generación de referencias, y el control predictivo distribuido no lineal, para el comando de vehículos. La efectividad de los enfoques propuestos se prueba mediante la simulación de una variedad de escenarios con complejidad progresiva, donde se muestra que los enfoques distribuidos basados en grafos promueven inherentemente la cooperación entre de los vehículos. Además, el segundo enfoque propuesto, denominado enfoque incremental, es robusto ante posibles sesgos de los sensores.