Modelo predictivo de recomendación para el despacho energético del complejo Hidroeléctrico Paute
Predictive recommendation model for the energy dispatch of the Paute Hydropower complex
Cómo citar
Descargar cita
Mostrar biografía de los autores
Artículos similares
- José Campo, Mauricio Boada, Implementación de modelo hidrológico para mejora de la operación de la Central Hidroeléctrica Baba , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 2 (2019): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Diego Arias, Optimización Multi-objetivo de Potencia Activa y Reactiva para crear la Curva PQ en las Barras del SEP , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 1 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE I
- Manuel Cuesta, Jessica Constante, Diego Jijón, Modelos de Predicción de Radiación Solar y Temperatura Ambiente mediante Redes Neuronales Recurrentes , Revista Técnica "energía": Vol. 19 Núm. 2 (2023): Revista Técnica "energía", Edición No. 19, ISSUE II
- Luis Tipán, Orlando Vargas, Despacho Económico de Sistemas de Energía en Áreas múltiples Usando Programación de Flujo de Red , Revista Técnica "energía": Vol. 19 Núm. 2 (2023): Revista Técnica "energía", Edición No. 19, ISSUE II
- Marcos García, Borja Montano, Joaquín Molgarejo, La viabilidad del autoconsumo energético por medio de placas solares en los servicios del agua en España , Revista Técnica "energía": Vol. 19 Núm. 1 (2022): Revista Técnica "energía", Edición No. 19, ISSUE I
- Diego Arias , Patricia Gavela, Walter Intriago, Subastas de Recursos Energéticos Distribuidos para Empresas Eléctricas de Distribución , Revista Técnica "energía": Vol. 18 Núm. 2 (2022): Revista Técnica "energía", Edición No. 18, ISSUE II
- Miguel Saltos, Andrés Velásquez, Mauricio Aguirre, Alex Villamarín, Diego Ortíz, Ricardo Haro, Planificación Óptima de Recursos Energéticos Distribuidos para Mejorar la Resiliencia de Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica frente a Desastres Naturales: Caso en Lahares Volcánicos , Revista Técnica "energía": Vol. 18 Núm. 2 (2022): Revista Técnica "energía", Edición No. 18, ISSUE II
- Alejandro Trejo , Patricia Gavela, Diego Salinas, Análisis de Energía Firme en Autogeneradores Hidroeléctricos Considerando la Red de Transmisión , Revista Técnica "energía": Vol. 18 Núm. 2 (2022): Revista Técnica "energía", Edición No. 18, ISSUE II
- Javier Zalamea, Despacho Hidrotérmico de Mediano Plazo aplicado al Complejo Hidroeléctrico Paute Integral , 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
También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.
El presente trabajo propone aprovechar al máximo el recurso hídrico utilizado para la generación de energía eléctrica en el Ecuador. Se ha realizado tres modelos basados en inteligencia artificial para las centrales hidroeléctricas Mazar, Molino y Sopladora que pertenecen al complejo hidroeléctrico Paute-Integral. Para la implementación de los algoritmos predictivos de recomendación, primero se modeló el comportamiento de las centrales Mazar, Molino y Sopladora, posterior a lo cual se procedió a la optimización para maximizar la generación eléctrica acorde a la capacidad de las centrales hidroeléctricas y la hidrología. Finalmente, con los resultados obtenidos, se logra la maximización de la generación eléctrica para las centrales Mazar y Molino. Respecto a la central Sopladora, cuyo despacho energético depende directamente de la generación eléctrica de la central Molino, queda como punto de evaluación medir el impacto producido por la optimización de la central Molino.
Visitas del artículo 1035 | Visitas PDF 514
Descargas
[1] Asamblea Nacional de la Republica del Ecuador, LEY ORGANICA DEL SERVICIO PÚBLICO DE ENERGÍA ELECTRICA, Quito, Pichincha: LEY 0 REGISTRO OFICIAL SUPLEMENTO 418, 2015.
[2] CELEC, «www.celec.gob.ec,» 31 12 2015. [En línea]. Available: www.celec.gob.ec.
[3] O. Barboza, «Automatización de previsión de demanda horaria de potencia,» Revista Científica de la UCSA, pp. 4-14, 2014.
[4] I. F. Sinaluisa Lozano, A. F. Morocho Caiza y C. Marquez Zurita, «Predicción de demanda de energía eléctrica mediante redes neuronales artificiales,» Risti, pp. 505-519, 2019.
[5] N. Huang, L. Guobo y X. Dianguo, «A Permutation Importance-Based Feature Selection Method for Short-Term Electricity Load Forecasting Using Random Forest,» Energies, 2016.
[6] J. Zalamea, «POLÍTICAS DE DESPACHO PARA EL COMPLEJO HIDROELÉCTRICO PAUTE,» ECUACIER, 2012.
[7] G. T. Doran, «There's a S.M.A.R.T. way to write management's goals and objectives,» Management Review (AMA FORUM), vol. 70, pp. 35-36, 1981.
[8] CONELEC, Estudio y Gestion de la Demanda Electrica, Quito, Provincia, 2013.
[9] ARCONEL, Estadística Anual y Multianual del Sector Eléctrico Ecuatoriano, Quito, Pichincha, 2018.
[10] CELEC EP;, «Plan Estratégico 2017-2021,» Cuenca, 2019.
[11] CELEC EP, «Plan Estratégico 2017-2021,» Cuenca, 2019.
[12] G. Argüello, INFORME OPERATIVO ANUAL, 2019.







