Proyección espacial de la demanda en la Empresa Regional Centrosur C.A, mediante métodos heurísticos

dc.contributor.advisorSalgado Rodríguez, Modesto Enrique
dc.contributor.authorMontalvan Delgado, Joel Alejandro
dc.contributor.authorMorales Jadan, Rommel Eduardo
dc.contributor.tutorPatiño Chitacapa, César Andrés
dc.date.accessioned2019-12-18T19:24:58Z
dc.date.available2019-12-18T19:24:58Z
dc.date.issued2019-12-18
dc.descriptionEl 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.es_ES
dc.description.abstractThe 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.es_ES
dc.description.cityCuenca, Ecuadores_ES
dc.description.degreeIngeniero Eléctricoes_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/33753
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Cuencaes_ES
dc.relation.ispartofseriesTE;468
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectIngeniería Eléctricaes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.subjectDemanda eléctricaes_ES
dc.titleProyección espacial de la demanda en la Empresa Regional Centrosur C.A, mediante métodos heurísticoses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
dc.ucuenca.correspondenciajoelalejo96@hotmail.comes_ES
dc.ucuenca.correspondenciaeduardo.morales92@gmail.comes_ES
dc.ucuenca.id0101109858es_ES
dc.ucuenca.idautor0104668009es_ES
dc.ucuenca.idautor0104782545es_ES
dc.ucuenca.paginacion152 páginases_ES
dc.ucuenca.versionsubmittedVersiones_ES

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