BIBDIGITAL
El Repositorio Digital Institucional de la Escuela Politécnica Nacional, ofrece acceso abierto al texto completo de la producción científica de los miembros de la comunidad politécnica. El objetivo del Repositorio, es constituirse como el registro permanente de consulta académica, maximizando su visibilidad, accesibilidad e impacto.
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/21845Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Orbe Játiva, Daniel Germánico | - |
| dc.date.accessioned | 2021-10-04T15:48:25Z | - |
| dc.date.available | 2021-10-04T15:48:25Z | - |
| dc.date.issued | 2021-09-23 | - |
| dc.identifier.citation | Orbe Játiva, D. G. (2021). Estimación de curvas diarias de demanda eléctrica en transformadores de distribución. 105 hojas. Quito : EPN. | es_ES |
| dc.identifier.other | T-MVE/0916/CD 11326 | - |
| dc.identifier.uri | http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/21845 | - |
| dc.description | Las tecnologías contemporáneas se caracterizan por el manejo de grandes cantidades de datos e información. Actualmente la implementación de nuevas tecnologías en las empresas distribuidoras ha sido impulsada súbitamente por el involucramiento directo de los consumidores en el mercado energético, cambiando totalmente la dinámica empresa distribuidora de energía – cliente. La estimación de la demanda de los consumidores en las redes de distribución es un problema complejo que hasta hace poco no ha necesitado ser abordado, al no tener una aplicación práctica clara. En la actualidad, el contar con un perfil de potencia a nivel de transformadores de distribución constituye una necesidad para la gestión de un sistema de distribución moderno. Se ha desarrollado un algoritmo basado en redes neuronales artificiales que permite estimar la curva de demanda horaria de un transformador de distribución, a partir de los datos comerciales de los clientes pertenecientes a dicho transformador. La metodología fue implementada en la empresa CNEL Santo Domingo y su funcionamiento fue validado mediante la comparación entre las mediciones reales y las estimaciones de un alimentador. | es_ES |
| dc.description.abstract | Contemporary technologies are characterized by large amounts of data and information handling. New technologies implementation in distribution utilities happened suddenly, caused by consumers direct involvement in energy market, changing relationship between distribution utility and customers. Consumers electric demand estimation in distribution grids results in a complex problem, which had not needed to be addressed until recently, because it did not have a clear practical application. Currently, having an electric power profile at distribution transformers level is necessary to manage modern distribution systems. An artificial neural networks-based algorithm has been developed, to estimate distribution transformers hourly demand curves, starting from consumers commercial data. Methodology was implemented in CNEL Santo Domingo electric utility and its use was validated by comparing between a real feeder measurement and its estimated curves | es_ES |
| dc.description.sponsorship | Salazar Yépez, Gabriel Benjamín, director | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Quito, 2021 | es_ES |
| dc.rights | openAccess | es_ES |
| dc.subject | ENERGÍA ELECTRICA | es_ES |
| dc.subject | DEMANDA ELÉCTRICA | es_ES |
| dc.title | Estimación de curvas diarias de demanda eléctrica en transformadores de distribución. | es_ES |
| dc.type | bachelorThesis | es_ES |
| Aparece en las colecciones: | Tesis Maestría en Ingeniería Eléctrica (FIEE) | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| CD 11326.pdf | 5,11 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.