The next work presents the development and application of models focused on load forecasting through trend and simulation in order to solve the medium and large issues of the electric distribution system of the “Empresa Eléctrica Regional Centro Sur C.A”.
The trend-focused model will use Matlab's tools such as Fuzzy Logic (FL) and Artificial Neuronal Networks (ANN) relating variables such as GNP, customers and population with energy consumption, making use of its records to project new consumption. The result of the trend model is compared with the load forecast made by the distribution company using the Holt Winter method.
The simulation model will focus only on the urban areas of Cuenca for residential customers, using the programming language Python, to create a probability map by training a neural network that analyzes the evolution of spatial factors of proximity, environmental and local in a temporary way at the geographical grid level. To later disaggregate the global load forecasting of customers in each suitable grid categorized by means of the mathematical model known as Cellular Automata (CA), which is responsible for assigning new customers, and then converting this increment of customers into power demand for the load forecasting at 2033.
Resumen :
El siguiente Trabajo de Titulación presenta el desarrollo y aplicación de modelos enfocados a proyección de demanda eléctrica mediante tendencia y simulación en respuesta a la problemática de planificación a mediano y largo plazo del Sistema de Distribución Eléctrica de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur C.A.
El modelo enfocado en tendencia ocupara las herramientas disponibles de Matlab para Lógica Difusa (FL) y Redes Neuronales Artificiales (ANN) relacionando variables tales como el PIB, clientes y población con el consumo de energía. Haciendo uso de sus históricos para consigo proyectar los nuevos consumos. El resultado del modelo tendencial es comparado con la proyección realizada por la empresa distribuidora mediante el método Holt Winter.
El modelo de simulación se enfocará únicamente al área de Cuenca urbana para clientes tipo residencial, haciendo uso del lenguaje de programación Python para crear un mapa de probabilidad mediante el entrenamiento de una red neuronal que analiza la evolución de factores espaciales de proximidad, entorno y locales de una manera temporal a nivel de cuadricula geográfica. Para después desagregar la proyección global de clientes en cada cuadrícula apta categorizada mediante el modelo matemático conocido como Cellular Automata (CA) que se encarga de asignar nuevos clientes, para luego convertir este aumento de clientes en demanda de potencia para el horizonte de proyección 2033.
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