Identificación de pérdidas no técnicas de energía eléctrica mediante la combinación de un clasificador de svm (support vector machine) y un estimador de estado.

Muyulema Masaquiza, Braulio David

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Título:	Identificación de pérdidas no técnicas de energía eléctrica mediante la combinación de un clasificador de svm (support vector machine) y un estimador de estado.
Autor:	Muyulema Masaquiza, Braulio David
Palabras clave:	ENERGÍA ELÉCTRICA PERDIDAS NO TÉCNICAS MÁQUINA DE VECTOR DE SOPORT ESTIMADOR DE ESTADO PRUEBA DE ERROR GRUESO
Fecha de publicación:	ene-2023
Editorial:	Quito : EPN, 2023.
Citación:	Muyulema Masaquiza, B.D. (2023). Identificación de pérdidas no técnicas de energía eléctrica mediante la combinación de un clasificador de svm (support vector machine) y un estimador de estado.168 páginas. Quito : EPN.
Descripción:	Las pérdidas de energía eléctrica corresponden a la diferencia entre lo que el sistema nacional entrega a los consumidores y lo que en realidad se paga por el consumo, y se compone de pérdidas técnicas (PT) y no técnicas (PNT). Las PT se producen por las propiedades físicas del sistema y las PNT corresponden al hurto de energía y la ineficiencia de los sistemas de control, medición, facturación y recaudación de las empresas eléctricas. Al cierre de 2021 en Ecuador las PT en porcentaje alcanzaron un 6,53 %, mientras que las PNT 6,53 % existiendo empresa con PNT que sobrepasan 12%. Este proyecto propone una metodología para la identificación (PNT) mediante la combinación de un clasificador de Máquina de Vector de Soporte (SVM) y un Estimador de Estado(EEDD),para activar el clasificador (SVM) se utiliza una base datos real donde se entrena y se prueba el clasificador luego se aplica a un alimentador real identificado centros de transformación con mayor sospecha de PNT al cual se le aplica el EEDD y prueba de error grueso, teniendo como resultado final una ligera mejora en el porcentaje de aciertos de usuarios identificados con fraude de energía o anomalías en su sistema de medición.
URI:	http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/23666
Aparece en las colecciones:	Tesis Maestría en Ingeniería Eléctrica (FIEE)

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