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
- J. Cepeda, J. Rueda, Identificación de Equivalentes Dinámicos Mediante Optimización de Mapeo Media-Varianza en Ambiente DIgSILENT Power Factory , Revista Técnica "energía": Vol. 9 Núm. 1 (2013): Revista Técnica "energía", Edición No. 9
- R. Barba, C. Erazo, Caracterización del Ángulo de Voltaje en el Sistema Eléctrico Ecuatoriano Utilizando Mediciones del PMU, un Factor Importante en la Seguridad del Sistema , Revista Técnica "energía": Vol. 9 Núm. 1 (2013): Revista Técnica "energía", Edición No. 9
- V. Flores , W. Almeida , Índice de Seguridad del Sistema mediante Análisis de Contingencias N-1 , Revista Técnica "energía": Vol. 9 Núm. 1 (2013): Revista Técnica "energía", Edición No. 9
- M. Bautista , Marco de Referencia para la Formulación de un Plan de Continuidad de Negocio para TI, un caso de estudio , Revista Técnica "energía": Vol. 10 Núm. 1 (2014): Revista Técnica "energía", Edición No. 10
- W.P. Gamboa, C.S. Erazo , Análisis del sistema de alarmas del EMS del CENACE , Revista Técnica "energía": Vol. 10 Núm. 1 (2014): Revista Técnica "energía", Edición No. 10
- M. A. Dávila, E. F. Durán, Análisis de parámetros técnicos en eficiencia de iluminación para el edificio matriz de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur , Revista Técnica "energía": Vol. 10 Núm. 1 (2014): Revista Técnica "energía", Edición No. 10
- J.C. Cepeda, D. G. Colomé, Evaluación de la Vulnerabilidad del Sistema Eléctrico de Potencia en Tiempo Real usando Tecnología de Medición Sincrofasorial , Revista Técnica "energía": Vol. 10 Núm. 1 (2014): Revista Técnica "energía", Edición No. 10
- N. F. Chamorro, P. X. Verdugo, Incorporación de Dispositivos FACTS en el Sistema Nacional Interconectado , Revista Técnica "energía": Vol. 10 Núm. 1 (2014): Revista Técnica "energía", Edición No. 10
- J. C. Vallecilla, H. Ortiz, Formulación de una Arquitectura Técnica Funcional y Despliegue de una Prueba de Concepto para mejorar la Supervisión, Operación y Análisis Post-Operativo del Sistema Nacional Interconectado , Revista Técnica "energía": Vol. 10 Núm. 1 (2014): Revista Técnica "energía", Edición No. 10
- C. Del Hierro, R. Sánchez, Información Operativa en Dispositivos Móviles , Revista Técnica "energía": Vol. 10 Núm. 1 (2014): Revista Técnica "energía", Edición No. 10
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
Descargas
Semestral: Publicaciones en enero y julio
