| Title: | Análisis técnico-económico para la implementación óptima de sistemas de medición inteligente en el área de concesión de la CENTROSUR empleando un algoritmo de inteligencia artificial |
| Authors: | Bermeo Bermeo, Juan Esteban |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Mogrovejo León, Wilson Fernando |
| metadata.dc.ucuenca.correspondencia: | jebermeo@yahoo.es |
| metadata.dc.subject.other: | Inteligencia artificial |
| Keywords: | Ingeniería Eléctrica
Electricidad
Distribución eléctrica |
| metadata.dc.audience.educationLevel: | Tesis de Maestría en Electricidad mención Redes Eléctricas Inteligentes |
| metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio: | 33 Ciencias Tecnológicas |
| metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado: | 1203.04 Inteligencia Artificial |
| metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico: | 2202 Electromagnetismo |
| Issue Date: | 12-Aug-2021 |
| metadata.dc.format.extent: | 189 páginas |
| Publisher: | Universidad de Cuenca |
| metadata.dc.description.city: | Cuenca |
| Series/Report no.: | TM4;1844 |
| metadata.dc.type: | masterThesis |
| Abstract: | This paper analyzes the implementation of the smart metering system in the
concession area of the Empresa Eléctrica Regional Centro Sur CA, using a
clustering algorithm to select where the clients that meet the appropriate technical
and economic conditions are located for the installation of smart metering
equipment.
The places where smart metering systems will be installed, must be selected in
compliance with parameters related to energy consumption, non-technical losses,
invoiced values for energy consumption, customer stratification and debt values for
energy consumption. For this, an unsupervised learning method will be used through
the k-means artificial intelligence algorithm, based on the data from the Centrosur
customer registry, classifying customers who meet the indicated characteristics,
without considering any type of criteria based in the intuition or in the experience of
the operators of the Centrosur system.
The implementation of this type of technology, in addition to solving problems by
reading meters, cutting and reconnecting the electric power service remotely, control
of losses and energy balances, will allow having a real-time data record of energy
consumption of the client, transformers and medium voltage branches. Additionally,
it will be possible to know the current state of the parameters of the distribution
system, and this information can be used in the future to adequately manage the
planning of the repowering or expansion of the electrical system, and the possible
connection of distributed generation systems |
| Description: | En el presente trabajo se analizará la factibilidad de la implementación del sistema
de medición inteligente en el área de concesión de la Empresa Eléctrica Regional
Centro Sur C.A., empleando un algoritmo de agrupación para seleccionar donde se
ubican los clientes que reúnen condiciones técnicas y económicas adecuadas, para
la instalación de los equipos de medición inteligente.
Los lugares en donde se implementarán los sistemas de medición inteligente,
deberán ser seleccionados en base al cumplimiento de ciertos parámetros
relacionados como son el consumo de energía, pérdidas de energía, facturación
mensual por el consumo de energía, estratificación de clientes y valores por deuda
del consumo de energía. Para ello se empleará un método de aprendizaje no
supervisado mediante el algoritmo de inteligencia artificial k-means, a partir de los
datos del catastro de clientes de la Centrosur, clasificando a los clientes que
cumplan con las características indicadas, sin considerar ningún tipo de criterio
basado en la intuición o en la experiencia de los operadores del sistema de la
Centrosur.
La implementación de este tipo de tecnologías además de solucionar problemas
relacionados con la toma de lecturas, corte y reconexión del servicio de energía
eléctrica, control de pérdidas, mediante la telegestión; permitirá también contar con
un registro en tiempo real de datos relacionados al consumo del cliente, y a su vez
el estado real de las estaciones de transformación, ramales de bajo y medio voltaje.
Conociendo así el estado actual de la red eléctrica del sistema de distribución,
pudiendo utilizarse esta información a futuro para gestionar de una manera más
adecuada la planificación de la repotenciación o expansión del sistema, y la posible
conexión de sistemas de generación distribuida |
| metadata.dc.description.degree: | Magíster en Electricidad mención Redes Eléctricas Inteligentes |
| URI: | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/36636 |
| Appears in Collections: | Tesis Maestrías
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