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
Short Term Demand Forecasting methodology for Power Decision Making Based on Markov Chain. Study Case – EEQ
Cómo citar
Descargar cita
Mostrar biografía de los autores
Artículos similares
- Omar Ramos, Graciela Colomé, Determinación de los modos oscilatorios en el SADI a partir del análisis de las mediciones de las PMU de datos tipo ambiente en Baja Tensión , Revista Técnica "energía": Vol. 18 Núm. 1 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 18, ISSUE I
- Alex Villamarín , Ricardo Haro, Mauricio Aguirre, Diego Ortíz, Evaluación de Resiliencia en el Sistema Eléctrico Ecuatoriano frente a Eventos Sísmicos , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 2 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE II
- Carlos Del Hierro, Jaime Cepeda, Caracterización y simulación de fenómenos dinámicos relacionados con la actuación de un horno de arco eléctrico conectado al sistema eléctrico de potencia de Ecuador , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 2 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE II
- Luis Tipán , Esteban De La Torre, Caracterizacion de Energia Solar Fotovoltaica utilizando el Modelo Aniso Trópico de Muneer , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 2 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE II
- Jessica Constante, Alejandro Cuesta, Diego Jijón, Métodos de ajuste de Weibull de dos parámetros en series de viento y estimación del Potencial Eolo-eléctrico. , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 2 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE II
- Adrián Pozo , Edy Ayala, Silvio Simani, Eduardo Muñoz, Estrategia de Control de Velocidad Indirecto para el Seguimiento del Punto Máximo de Potencia de un Sistema Eólico DFIG , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 2 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE II
- Eduardo Muñoz , Edy Ayala, Nicolás Pozo, Estrategia de Control Fuzzy PI en una Turbina Eólica con Generador de Inducción Doblemente Alimentado para Maximizar la Extracción de Potencia en Presencia de Perturbaciones , Revista Técnica "energía": Vol. 18 Núm. 1 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 18, ISSUE I
- Hugo Pico, Iván Pazmiño, Bernardo Ponce, Análisis de los factores que intervienen en el envejecimiento prematuro de las baterías de ion-litio mediante modelo teórico validado en laboratorio , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 2 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE II
- Patricia Otero , Luis Mera, Emilio Calle, Aplicación de la Simulación de Montecarlo para el Análisis de la Implementación de Estaciones de Carga Rápida para Vehículos Eléctricos en la Provincia de Galápagos , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 2 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE II
- Adrián Pozo, Eduardo Muñoz, Edy Ayala, Control de Velocidad Directo de un Aerogenerador de 9 MW , Revista Técnica "energía": Vol. 18 Núm. 1 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 18, ISSUE I
También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.
Artículos más leídos del mismo autor/a
- Paulina Vásquez, Michelle Nieto, Roberto Sánchez, Jaime Cepeda, Propuesta metodológica para la exploración de redes de conocimiento mediante una base de datos orientada a grafos de los datos del Sistema de Gestión de Conocimiento de CENACE , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 2 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE II
- José Enríquez , Carlos Del Hierro, Roberto Sánchez, David Panchi, Integración de un Sistema de Monitoreo de Condiciones Climáticas al Sistema de Gestión de Energía Nacional , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 2 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE II
La investigación del presente trabajo está centrada en determinar el pronóstico de la demanda de potencia eléctrica en corto plazo. Para ello, se utilizó y se comparó los “perfiles de demanda” y la señal en tiempo real de la demanda eléctrica de la Empresa Eléctrica Quito S.A, EEQ, para llegar a determinar el perfil más esperado en el día. En este sentido, se utilizó el Modelo Oculto de Markov (Hidden Markov Model, HMM) para el pronóstico de la demanda en horizonte de tiempo de corto plazo. Para esto, primeramente se realizó un proceso de aprendizaje/entrenamiento al modelo con la base de datos Sistema de Información Validada Operativa, SIVO. Posteriormente, se realizó el proceso de descubrimiento de perfiles de demanda, que permitirá en pasos posteriores encontrar el perfil más esperado a ocurrir durante el día. La propuesta establece un “área de demanda esperada” que se convierte en una referencia que define el comportamiento de la demanda lo largo del día.
Se realizó una evaluación en un periodo de 30 días de la metodología aplicada al sistema de la EEQ, y se observó que la herramienta acierta en un 86% de los casos y el valor de demanda en tiempo real se encuentra dentro de la banda de demanda esperada.
El propósito de este trabajo es brindar una aplicación a los operadores del Sistema Nacional Interconectado, SNI, del Operador Nacional, CENACE, que permita tomar decisiones en el periodo de corto plazo optimizando los recursos de generadores existentes.
Visitas del artículo 2215 | Visitas PDF 576
Descargas
Semestral: Publicaciones en enero y julio
