Mogrovejo León, Wilson FernandoBermeo Bermeo, Juan Esteban2021-08-122021-08-122021-08-12http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/36636En 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 distribuidaThis 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 systemsapplication/pdf189 páginasspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Ingeniería EléctricaElectricidadDistribución eléctricaInteligencia artificialmasterThesisopenAccess