Sistema automatizado para la predicción de flujo de carga en subestaciones eléctricas con el empleo de redes neuronales artificiales

Resulta de vital importancia, para la asistencia en la toma de decisiones y planificación de la generación de electricidad, el conocimiento de la demanda de flujo de carga. El esconocimiento de los valores de este indicador, así como su inadecuada predicción, dificulta el proceso de toma de decision...

Full beskrivning

Sparad:
Bibliografiska uppgifter
Huvudupphovsman: Mendez Garces, Erik Fernando (author)
Materialtyp: bachelorThesis
Språk:spa
Publicerad: 2015
Ämnen:
Länkar:http://repositorio.ute.edu.ec/handle/123456789/24353
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Beskrivning
Sammanfattning:Resulta de vital importancia, para la asistencia en la toma de decisiones y planificación de la generación de electricidad, el conocimiento de la demanda de flujo de carga. El esconocimiento de los valores de este indicador, así como su inadecuada predicción, dificulta el proceso de toma de decisiones y eficiencia del servicio, además puede ocasionar situaciones indeseadas tales como; la sobre demanda, el sobre calentamiento de los componentes que integran una subestación, y la no correcta planificación de los procesos de generación y distribución eléctrica. Dada la necesidad de predicción de flujo de carga eléctrica de las subestaciones en el Ecuador la presente investigación propone la concepción para el desarrollo de un sistema automatizado de predicción empleando el uso de Redes Neuronales Artificiales. En el capítulo “I” se expone la introducción del presente trabajo investigativo, en el capítulo “II” se expone el estudio de la literatura especializada , en el capítulo “III” se plantea la metodología que se usara para desarrollar el sistema automatizado antes descrito, así también la concepción y propuesta del algoritmo operacional del sistema, en el capítulo “IV” se expone la implementación, evaluación, desarrollo de la RNA y análisis del sistema mediante la herramienta informática “Matlab”. En el capítulo “V” se exponen las conclusiones y recomendaciones finales de la presente investigación.