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
- Gabriel Salazar, Tarifación Óptima de Servicios de Transmisión en Mercados Competitivos de Energía , Revista Técnica "energía": Vol. 2 Núm. 1 (2006): Revista Técnica "energía", Edición No. 2
- Gabriel Salazar, Tarifación Óptima de Servicios de Transmisión en un Mercado Competitivo de Energía Parte I: Eliminación de Cargos por Congestión y Pérdidas , Revista Técnica "energía": Vol. 2 Núm. 1 (2006): Revista Técnica "energía", Edición No. 2
- Hugo Arcos, Una Propuesta para la Composición y Cálculo de Precios en el Servicio de Control de Tensión y Potencia Reactiva , Revista Técnica "energía": Vol. 2 Núm. 1 (2006): Revista Técnica "energía", Edición No. 2
- Adriana Pacheco, Disponibilidad Estadistica de Indicadores de Confiabilidad en el Sistema de Transmisión del Ecuador , Revista Técnica "energía": Vol. 2 Núm. 1 (2006): Revista Técnica "energía", Edición No. 2
- Galo Nina, Algoritmo Evolutivo para Optimización de la Planificación Energética de Mediano Plazo , Revista Técnica "energía": Vol. 2 Núm. 1 (2006): Revista Técnica "energía", Edición No. 2
- Jorge Ortiz, Estudio Técnico Financiero de una Central Térmica a Vapor en el Período 2005-2015 , Revista Técnica "energía": Vol. 2 Núm. 1 (2006): Revista Técnica "energía", Edición No. 2
- Roberto Sanchez, Patricio Barrera, Metodología basada en Cadenas de Markov para la Predicción de la Demanda y Toma de Decisiones en el corto plazo. Caso de Estudio: Empresa Eléctrica Quito , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 1 (2018): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Marcelo Toapanta, Plan de control y aseguramiento de la calidad para la recuperación de un rodete de turbina Francis de una central hidroeléctrica , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 2 (2019): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Cristian Cuji, Diego Polanco , Estimación Del Tiempo De Recuperación De Energía Aplicado En Producción De Hidrogeno Con Fines De Generación Eléctrica , Revista Técnica "energía": Vol. 18 Núm. 2 (2022): Revista Técnica "energía", Edición No. 18, ISSUE II
- Armando Freire, Luis Toapanta, Carlos Quinatoa, Control orientado de voltaje del sistema de generación de energía eólica conectado a la red , Revista Técnica "energía": Vol. 19 Núm. 1 (2022): Revista Técnica "energía", Edición No. 19, ISSUE I
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 1704 | Visitas PDF 199








