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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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.author	Muyulema Masaquiza, Braulio David	-
dc.date.accessioned	2023-03-08T21:36:40Z	-
dc.date.available	2023-03-08T21:36:40Z	-
dc.date.issued	2023-01	-
dc.identifier.citation	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.	es_ES
dc.identifier.other	T-MVE 1006 / CD 12978	-
dc.identifier.uri	http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/23666	-
dc.description	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.	es_ES
dc.description.sponsorship	Electrical energy losses correspond to the difference between what the national system delivers to consumers and what is actually paid for consumption, and is made up of technical (PT) and non-technical (PNT) losses. The PTs are produced by the physical properties of the system and the PNTs correspond to the theft of energy and the inefficiency of the control, measurement, billing and collection systems of the electric companies. At the end of 2021 in Ecuador, the TP in percentage reached 6.53%, while the PNT 6.53%, existing companies with PNT that exceed 12%. This project proposes a methodology for identification (SOP) by combining a Support Vector Machine (SVM) classifier and a State Estimator (EEDD), to activate the classifier (SVM) a real database is used where the The classifier is trained and tested, then it is applied to a real feeder identified transformation centers with greater suspicion of PNT to which the EEDD and coarse error test are applied, with the final result being a slight improvement in the percentage of hits of identified users. with energy fraud or anomalies in your metering system.	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Quito : EPN, 2023.	es_ES
dc.rights	openAccess	es_ES
dc.subject	ENERGÍA ELÉCTRICA	es_ES
dc.subject	PERDIDAS NO TÉCNICAS	es_ES
dc.subject	MÁQUINA DE VECTOR DE SOPORT	es_ES
dc.subject	ESTIMADOR DE ESTADO	es_ES
dc.subject	PRUEBA DE ERROR GRUESO	es_ES
dc.title	Identificación de pérdidas no técnicas de energía eléctrica mediante la combinación de un clasificador de svm (support vector machine) y un estimador de estado.	es_ES
Aparece en las colecciones:	Tesis Maestría en Ingeniería Eléctrica (FIEE)

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