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...
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2015
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| spelling | Sistema automatizado para la predicción de flujo de carga en subestaciones eléctricas con el empleo de redes neuronales artificialesMendez Garces, Erik FernandoCARGA ELECTRICAFLUJO DE CARGAINGENIERIA ELECTROMECANICASUBESTACIONES ELECTRICASDISTRIBUCION ELECTRICAResulta 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.Introducción. Planteamiento del problema. Justificación. Alcance. Objetivos. Hipótesis. Limitantes de la investigación. Estrategia metodológica. Revisión de la Literatura. Antecedentes. Fundamentos teóricos. Generalidades de la generación, distribución y transmisión de energía eléctrica. Análisis del estado actual de los sistemas eléctricos y de la producción de flujo de carga o energía eléctrica. Métodos empleados a la hora de realizar la toma de decisiones y planificación en la generación y distribución eléctrica. Importancia de la predicción de flujo de carga. Métodos de predicción de flujo de carga. Generalidades de las redes neuronales. Concepción, Modelación y Métodos de Solución. Introducción. Sitio de estudio. Materiales, instrumentos y recursos. Definición y formalización de los procedimientos científicos. Concepción del marco general de solución (Red Neuronal Artificial) para el sistema automatizado de flujo de carga. Obtención y procesamiento de la data (Datos obtenidos para la predicción de la RNA. Implementación, Resultados y Discusión. Introducción. Selección y justificación del software para la implementación del sistema de predicción. Selección y justificación del tipo de RNA a utilizar para la automatización del sistema. Desarrollo de la RNA del sistema automatizado mediante los datos históricos obtenidos de la subestación de transmisión “Santo Domingo” en “Matlab”. Desarrollo de la interfaz gráfica de usuario (GUI) del sistema automatizado en Matlab. Evaluación de los resultados obtenidos por el sistema automatizado de predicción de flujo de carga. Conclusiones y Recomendaciones. Bibliografía. Anexos.CIENCIAS DE LA INGENIERÍA E INDUSTRIAS FACULTAD:INGENIERÍA ELECTROMECANICALastre Aleaga, Arlys Michel20152023-06-23T14:24:48Z2023-06-23T14:24:48Z2015info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfapplication/pdf8378https://hdl.handle.net/20.500.13066/24353STOspahttps://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Tecnológica Equinoccialinstname:Universidad Tecnológica Equinoccialinstacron:UTE2025-02-28T19:38:07Zoai:repositorio.ute.edu.ec:20.500.13066/24353Institucionalhttps://repositorio.ute.edu.ec/Institución privadahttps://www.ute.edu.ec/https://repositorio.ute.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:23742025-02-28T19:38:07Repositorio Universidad Tecnológica Equinoccial - Universidad Tecnológica Equinoccialfalse |
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