Clasificación de perfiles de carga en consumidores comerciales mediante análisis de conglomerados

Este trabajo expone métodos de segmentación de perfiles de carga eléctrica de usuarios comerciales y permite elegir la más pertinente de acuerdo con los tipos de datos. La identificación y comprensión de los perfiles de consumo resultan útiles para analizar la eficiencia energética, ajuste tarifario, planificación y la toma de decisiones. Por ello, este estudio presenta un método para evaluar el desempeño de las técnicas de agrupación K-means, Agrupación Jerárquica, Fuzzy C-means, Mapa Autoorganizado, Modelo de Mezcla Gaussiana y Árbol de Decisiones, aplicado a los factores de forma de los clientes. Los resultados indican que los algoritmos Mapa Autoorganizado y Fuzzy C-means presentan una homogeneidad en su categorización. En los tres casos de estudio, los resultados son evidentes debido a su bajo porcentaje de valores atípicos.

• Autor Principal: Castillo Pérez, Bryan Steven (author)
• Outros autores: Enriquez Loja, John Patricio (author)
• Formato: bachelorThesis
• Idioma: spa
• Publicado: 2023
• Subjects: ELECTRICIDAD; ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS (ESTADÍSTICA); CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA; ALGORITMOS COMPUTACIONALES
• Acceso en liña: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/26508