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
- Roberto Barba, Wilmer Gamboa , Estudio para la Actualización y Mejora de la Metodología de Evaluación de la Calidad de Servicio del Sni , Revista Técnica "energía": Vol. 4 Núm. 1 (2008): Revista Técnica "energía", Edición No. 4
- 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
- Gabriel Salazar, María Fernanda Cardoso, Modelo para un Plan de Mantenimiento Anual Óptimo de Unidades de Generación del Sistema Nacional Interconectado Ecuatoriano , Revista Técnica "energía": Vol. 4 Núm. 1 (2008): Revista Técnica "energía", Edición No. 4
- 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
- Marcelo Arias, Hugo Arcos, Determinación del Coeficiente de Amortiguamiento de la Carga del Sistema Nacional Interconectado del Ecuador , Revista Técnica "energía": Vol. 4 Núm. 1 (2008): Revista Técnica "energía", Edición No. 4
- Marcelo Arias, Hugo Arcos, Caracterización de la Carga del Sistema Nacional Interconectado del Ecuador Para la Determinación de los Márgenes de Potencia Necesarios para el Control de la Frecuencia , Revista Técnica "energía": Vol. 4 Núm. 1 (2008): Revista Técnica "energía", Edición No. 4
- Edgar A. Moreno, Víctor H. Hinojosa, Análisis de Estabilidad Transitoria para el Sistema Eléctrico Ecuatoriano Utilizando Redes Neuronales Artificiales , Revista Técnica "energía": Vol. 5 Núm. 1 (2009): Revista Técnica "energía", Edición No. 5
- Edgar A. Moreno, Víctor H. Hinojosa, Ranking de Contingencias para el Sistema Nacional Interconectado del Ecuador Utilizando Programación en Digsilent –dpl , Revista Técnica "energía": Vol. 5 Núm. 1 (2009): Revista Técnica "energía", Edición No. 5
- Rogelio Maza S., Análisis Comparativo de la Asignación de los Costos de Red de Transporte -cargo Complementario- para el Caso Ecuatoriano , Revista Técnica "energía": Vol. 5 Núm. 1 (2009): Revista Técnica "energía", Edición No. 5
- Patricio Alzamora , Desarrollo de una Aplicación en Java para Resolver el Problema de Despacho Económico con Restricción de Emisión de Gases Contaminantes , Revista Técnica "energía": Vol. 5 Núm. 1 (2009): Revista Técnica "energía", Edición No. 5
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 1729 | Visitas PDF 200
Descargas
Semestral: Publicaciones en enero y julio
