Desarrollo de un modelo predictivo del consumo eléctrico bajo la incidencia del Covid-19 para proponer una estrategia de autoabastecimiento con energías renovables en el sector residencial de Ibarra-Imbabura

Desarrollar un modelo predictivo del consumo eléctrico bajo la incidencia del COVID-19 para proponer una estrategia de autoabastecimiento con energías renovables en el sector residencial de Ibarra-Imbabura.

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1. Verfasser: Vizcaino Calderón, Andrés Bolívar (author)
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Veröffentlicht: 2021
Schlagworte:
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spelling Desarrollo de un modelo predictivo del consumo eléctrico bajo la incidencia del Covid-19 para proponer una estrategia de autoabastecimiento con energías renovables en el sector residencial de Ibarra-ImbaburaVizcaino Calderón, Andrés BolívarENERGÍA RENOVABLEENERGÍA ELÉCTRICADesarrollar un modelo predictivo del consumo eléctrico bajo la incidencia del COVID-19 para proponer una estrategia de autoabastecimiento con energías renovables en el sector residencial de Ibarra-Imbabura.El crecimiento de la población ha permitido que diariamente el sector comercial, industrial y residencial generen y consuman más productos y servicios, lo que ocasiona un proporcional uso de los recursos del planeta; en especial del sector energético. Además, el confinamiento y las restricciones de movilidad a causa de la pandemia por el COVID-19, han ocasionado cambios en el comportamiento poblacional y en su consumo energético. Sin embargo, uno de los objetivos de la sociedad es reducir el impacto generado en la naturaleza, mediante la aplicación de energías renovables y el desarrollo de estrategias de eficiencia energética. En efecto en la presente investigación se muestra un modelo predictivo del consumo de energía eléctrica en el sector residencial de la ciudad de Ibarra, bajo factores influentes en el periodo de pandemia, con el propósito de generar una propuesta de autoabastecimiento con energías renovables. Por lo tanto, como resultados de esta investigación se obtienen que en el periodo de pandemia hubo un incremento del consumo eléctrico adicional del 0.1%, al mes. En cuanto al modelo predictivo, realizado a través de series de Fourier, mostro indicadores aceptables como el coeficiente de correlación R-cuadrado con 0.954 y un error absoluto del 0.63%. Por otra parte, la propuesta de autoabastecimiento contemplo el estudio de tres centrales energéticas tales como; fotovoltaica, eólica y biomasa obteniendo un respaldo del 100%.IngenieríaGuamán Tabango, Juan FernandoEnergías Renovables2021-11-09T22:10:27Z2021-11-09T22:10:27Z2021-10-182021-11-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisimage/jpegapplication/pdf03/IER/ 014http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/116340000035864spaIbarra. Ecuador.Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuadorhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Técnica del Norteinstname:Universidad Técnica del Norteinstacron:UTN2021-12-02T15:50:27Zoai:repositorio.utn.edu.ec:123456789/11634Institucionalhttp://repositorio.utn.edu.ec/Universidad públicahttps://www.utn.edu.ec/http://repositorio.utn.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:41892021-12-02T15:50:27Repositorio Universidad Técnica del Norte - Universidad Técnica del Nortefalse
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