Diseño De Algoritmo De Control Mediante Aprendizaje Por Refuerzo Usando Matlab, Para Estaciones De Carga Rápida (36 Kw, 400 V) De Vehículos Eléctricos

This thesis presents the design of a control algorithm based on deep reinforcement learning, aimed at regulating the output voltage of a Boost-Boost power converter. This converter will be powered by a simulated solar panel array, applied to fast charging for electric vehicles. For the project devel...

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Main Author:	Peralta Guzman, Diego
Other Authors:	Erazo Ordoñez, Christian Camilo
Format:	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
Language:	Español
Published:	Universidad Antonio Nariño 2025
Subjects:	Aprendizaje por refuerzo profundo Carga rápida Convertidor doblador Boost Paneles solares Deep reinforcement learning fast charging Boost-Boost converter solar panels
Online Access:	https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/12184
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author	Peralta Guzman, Diego
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description	This thesis presents the design of a control algorithm based on deep reinforcement learning, aimed at regulating the output voltage of a Boost-Boost power converter. This converter will be powered by a simulated solar panel array, applied to fast charging for electric vehicles. For the project development, the Matlab platform was used, where a complete simulation environment was designed, enabling the integration of all necessary components and blocks for the system’s implementation.
format	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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institution	Repositorio Digital UAN
language	Español
publishDate	2025
publisher	Universidad Antonio Nariño
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spelling	repositorio.uan.edu.co-123456789-121842025-02-03T20:33:13Z Diseño De Algoritmo De Control Mediante Aprendizaje Por Refuerzo Usando Matlab, Para Estaciones De Carga Rápida (36 Kw, 400 V) De Vehículos Eléctricos Peralta Guzman, Diego Erazo Ordoñez, Christian Camilo Aprendizaje por refuerzo profundo Carga rápida Convertidor doblador Boost Paneles solares Deep reinforcement learning fast charging Boost-Boost converter solar panels This thesis presents the design of a control algorithm based on deep reinforcement learning, aimed at regulating the output voltage of a Boost-Boost power converter. This converter will be powered by a simulated solar panel array, applied to fast charging for electric vehicles. For the project development, the Matlab platform was used, where a complete simulation environment was designed, enabling the integration of all necessary components and blocks for the system’s implementation. El presente trabajo de grado propone el diseño de un algoritmo de control basado en aprendizaje por refuerzo profundo, cuya finalidad es la regulación del voltaje de salida de un convertidor de potencia tipo doblador Boost, con él que se logra obtener valores de voltaje aproximados a los 400 V de corriente continua, y así mismo, se logró mediante el algoritmo de control, obtener errores en el voltaje de salida entre +-9 V y errores en estado estacionario de 1.46. Esté estará siendo alimentado por un arreglo simulado de paneles solares, el cual se aplica a la carga rápida de vehículos eléctricos. Para el desarrollo del proyecto, se utilizó la plataforma Matlab, en la cual se diseñó un entorno de simulación completo, que permitió la integración de todos los componentes y bloques necesarios para la implementación del sistema. pdf Ingeniero(a) Electrónico(a) Pregrado Presencial Investigación 2025-02-03T20:33:09Z 2025-02-03T20:33:09Z 2024-12-03 2025-02-03 Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado Estudio experimental info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec http://purl.org/redcol/resource_type/PIC http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/12184 Español Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 pdf application/pdf application/pdf application/pdf Universidad Antonio Nariño Ingeniería Electrónica Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica Bogotá - Sur instname:Universidad Antonio Nariño L. P. Kaelbling, M. L. Littman, y A. W. Moore, «Reinforcement Learning: A Survey», Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 4, pp. 237-285, may 1996, doi: 10.1613/jair.301. P. Otero, L. Mera, y E. Calle, «Aplicación de la Simulación de Montecarlo para el Análisis de la Implementación de Estaciones de Carga Rápida para Vehículos Eléctricos en la Provincia de Galápagos», Revista Técnica «energía», vol. 17, n.o 2, Art. n.o 2, ene. 2021, doi: 10.37116/revistaenergia.v17.n2.2021.434. M. C. S. Castaño, «Estrategia para el control de convertidores de potencia conectados en paralelo orientados a la carga rápida de vehículos eléctricos”, Trabajo de grado, Universidad de Ibagué, Ibague,2023. M. Floox, «Carga rápida para coches eléctricos: ¿Qué es y cómo funciona?», Floox by Premium PSU. Accedido: 3 de marzo de 2024. [En línea]. Disponible en: https://www.flooxpower.com/blog/carga-rapida-coches-electricos/ K. Wilson y S. International, «SAE Perspective on Electro-Mobility and Standardization», SMARTENERGY, San Francisco, USA ,2011, Pag:33. N. Jiménez Cabezas «modelado_control_convertidor_dc_dc_carga _rapida_vehiculos_electricos.pdf». Accedido: 12 de marzo de 2024. [En línea]. Disponible en: https://repositoriotec.tec.ac.cr/bitstream/handle/2238/10426/modelado_control_convertidor_ dc_dc_carga%20_rapida_vehiculos_electricos.pdf?sequence=1&isAllowed=y «https://la.mathworks.com/content/dam/mathworks/ebook/gated/reinforcement-learningebook-all-chapters.pdf». Accedido: 18 de marzo de 2024. [En línea]. Disponible en: https://la.mathworks.com/content/dam/mathworks/ebook/gated/reinforcement-learningebook-all-chapters.pdf M. I. T. Villamizar, «Deep Reinforcement Learning Approach for Maximum Power Point Tracking of Photovoltaic System under Partial Shading Conditions based on Actor-Critic Agents.». L. Avila, M. De Paula, M. Trimboli, y I. Carlucho, «Deep reinforcement learning approach for MPPT control of partially shaded PV systems in Smart Grids», Applied Soft Computing, vol. 97, p. 106711, dic. 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106711. D. F. Q. Olivera y D. T. Gaona, «Estudio de una Estrategia de Control Basada en Aprendizaje por Refuerzo Profundo para Máxima Transferencia de Potencia en un Sistema Fotovoltaico», 2023.
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