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
- Walter Vargas, Pablo Verdugo, Validación e Identificación de Modelos de Centrales de Generación Empleando Registros de Perturbaciones de Unidades de Medición Fasorial, Aplicación Práctica Central Paute - Molino , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 2 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- Christian Gutierrez, Joseph Venegas, Análisis Nodal para determinar el punto óptimo de operación entre producción de petróleo y producción de GLP, maximizando el recurso energético de la Estación de producción de Petróleo, Aguarico , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 2 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- Juan Taco, Luis Tipán, Metodología para la determinación de indicadores de Eficiencia Eléctrica en la Zona Residencial , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 2 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- Luis Paredes, Marcelo Pozo, Movilidad Eléctrica y Eficiencia Energética en el Sistema de Transporte Público del Ecuador un Mecanismo para Reducir Emisiones de CO2 , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 2 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- Augusto Riofrío, Marlon Chamba, Jaime Cepeda, Yirabel Lecaro, Franklin Chimarro, Miguel Mora, Evaluación Probabilística y Gestión del Riesgo de la Cargabilidad de la Red por la Puesta en Servicio del Metro de Quito considerando el Movimiento Estocástico de los Trenes Eléctricos , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 2 (2019): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Gabriel Rivera, Análisis Comparativo de las Funciones de Estimación de Estado de los Sistemas Spider y Network Manager de la Corporación Centro Nacional de Control de Energía , Revista Técnica "energía": Vol. 2 Núm. 1 (2006): Revista Técnica "energía", Edición No. 2
- Sonia Peña, Plan de Compras de Combustibles en Plantas de Generación Térmica del Sistema Eléctrico Ecuatoriano , Revista Técnica "energía": Vol. 4 Núm. 1 (2008): Revista Técnica "energía", Edición No. 4
- Rómulo Pillajo, Opción Metodologíca para Estudios de Expansión de Capacidad Generación , Revista Técnica "energía": Vol. 3 Núm. 1 (2007): Revista Técnica "energía", Edición No. 3
- Eddison Hernández, Hugo Arcos, Análisis de Confiabilidad del Sistema de Generación Ecuatoriano en el Ámbito del Corto Plazo , Revista Técnica "energía": Vol. 3 Núm. 1 (2007): Revista Técnica "energía", Edición No. 3
- Víctor Hugo Hinojosa, Aplicaciones de Inteligencia Artificial (anfis) en Sistemas de Suministro de Energía Eléctrica: Pronóstico de Demanda de Muy Corto Plazo y Pronóstico de los Precios Spot de Corto Plazo , Revista Técnica "energía": Vol. 3 Núm. 1 (2007): Revista Técnica "energía", Edición No. 3
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








