Pronóstico de Demanda para Sistemas de Suministro de Energía Eléctrica Utilizando Algoritmos Evolutivos y Razonamiento Inductivo Fuzzy – Desarrollo de la Plataforma Gráfica Merlyn - 2008
Pronóstico de Demanda para Sistemas de Suministro de Energía Eléctrica Utilizando Algoritmos Evolutivos y Razonamiento Inductivo Fuzzy – Desarrollo de la Plataforma Gráfica Merlyn - 2008
Cómo citar
Descargar cita
Mostrar biografía de los autores
Artículos similares
- Jorge Cepeda, Primer Laboratorio de Ensayos Estructurales Virtuales de Autobuses en Latinoamérica: Innovación y Acreditación , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 2 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- Paulina Vásquez, Michelle Nieto, Jaime Cepeda, Propuesta metodológica para gestionar la Transferencia de Conocimiento individual a la organización, caso: CENACE , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 2 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- Emérita Delgado, Juan Peralta, Aleyda Quinteros, Galo Durazno, Alexis Calle, Fausto Maldonado, Enseñanza para el desarrollo de la sostenibilidad energética en el hogar en zonas urbano – marginales de la ciudad de Guayaquil , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 2 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- Edy Ayala, Análisis de la Evolución de las Generaciones de Reactores de Fisión Nuclear , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 2 (2019): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Juan Giraldo, Juan Pablo Arango, Proceso de optimización en el diseño de sistema de calefacción solar pasivo , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 2 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- L.A. Paredes, Electromovilidad y Eficiencia Energética en el Transporte Público de Pasajeros del Ecuador Continental , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 1 (2019): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- S. Quishpe, M. Padilla, M. Ruiz, Despliegue Óptimo de Redes Inalámbricas para Medición Inteligente , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 1 (2019): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- René Gualotuña, Juan Ramírez, Miguel Lucio, Nelson Granda, Franklin Quilumba, Estimación de los Parámetros Eléctricos de una Línea de Transmisión Trifásica a Escala de Laboratorio a Partir de Mediciones de Transitorios de Voltaje , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 2 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- Rodolfo Rosés, Dario Carestía, Guillermo Gizzi, Implementación de Aplicaciones EMS en un Sistema de Subtransmisión , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 2 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- Luis Paredes, Benjamín Serrano, Marcelo Molina , Mejoramiento de la Estabilidad de Tensión con un DSTATCOM en una Microrred Integrada por GD Solar Fotovoltaica y Convencional , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 2 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.
Artículos más leídos del mismo autor/a
- Gabriel Salazar, Víctor Hinojosa, Licitaciones de Energía Eléctrica y Teoría de Subastas , Revista Técnica "energía": Vol. 3 Núm. 1 (2007): Revista Técnica "energía", Edición No. 3
- Víctor Hinojosa, Wladimir Llanos, Pronóstico de Demanda para Sistemas de Suministro de Energía Eléctrica Utilizando Algoritmos Evolutivos y Razonamiento Inductivo Fuzzy – Desarrollo de la Plataforma Gráfica Merlyn , Revista Técnica "energía": Vol. 10 Núm. 1 (2014): Revista Técnica "energía", Edición No. 10
- Víctor Hinojosa, Lorena Herrera, Pronóstico de Demanda de Muy Corto Plazo Utilizando Razonamiento Inductivo Fuzzy y Algoritmos Evolutivos , Revista Técnica "energía": Vol. 4 Núm. 1 (2008): Revista Técnica "energía", Edición No. 4
El problema del Pronóstico de Demanda que es necesario para la Planificación de la Operación de corto plazo (horizonte semanal y diario) y muy corto plazo (horizonte diario) en los Sistemas de Suministro de Energía Eléctrica (SSEE).
Los modelos y algoritmos desarrollados consideran las incertidumbres asociadas, principalmente a variables climáticas como la temperatura, debido a la correlación que tiene en el corto plazo con la demanda de un Sistema Eléctrico.
Los principales puntos que se resuelven en este trabajo: 1. Consideración de un modelo de pronóstico no lineal, basado en Inteligencia Artificial, 2. Planteamiento de un Modelo Multivariable sin necesidad de complejas modelaciones, 3. Obtención de un Modelo Único de Pronóstico válido para distintos horizontes de pronóstico; y, 4. Determinación óptima de las entradas al Modelo de Pronóstico.
Visitas del artículo 684 | Visitas PDF 122








