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Evaluación de Técnicas de Filtrado y Suavizado de Datos en la Estimación Paramétrica del Modelo de Carga ZIP con Datos Tipo Ambiente de PMUétrica del Modelo de Carga ZIP con Datos Tipo Ambiente de PMU

Filtering and Smoothing Techniques Assessment at the ZIP Load Model Parametric Estimation with Ambient PMU Data




Sección
SISTEMAS ELÉCTRICOS DE POTENCIA

Cómo citar
Evaluación de Técnicas de Filtrado y Suavizado de Datos en la Estimación Paramétrica del Modelo de Carga ZIP con Datos Tipo Ambiente de PMUétrica del Modelo de Carga ZIP con Datos Tipo Ambiente de PMU. (2026). Revista Técnica "energía", 22(2), PP. 44-53. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v22.n2.2026.731

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Evaluación de Técnicas de Filtrado y Suavizado de Datos en la Estimación Paramétrica del Modelo de Carga ZIP con Datos Tipo Ambiente de PMUétrica del Modelo de Carga ZIP con Datos Tipo Ambiente de PMU. (2026). Revista Técnica "energía", 22(2), PP. 44-53. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v22.n2.2026.731

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Joffre Constante
Henry Laica
Kevin Tituaña
Jessica Castillo

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Hoy en día modelar adecuadamente las cargas y cómo sus parámetros varían con el tiempo es un tema fundamental. Para esto, una solución, que es una tendencia actual, es estimar los modelos de carga con datos tipo ambiente de Unidades de Medición Fasorial (PMU), sin embargo, el ruido de las propias mediciones juega un papel fundamental ya que tiene un impacto significativo y negativo en la precisión alcanzada. Dado que en la literatura los trabajos no estudian a profundidad las técnicas de filtrado en el modelamiento de carga, en este trabajo se evalúan diferentes técnicas de filtrado y suavizado de datos en la estimación paramétrica del modelo de carga ZIP y, se determina la mejor, junto con el valor óptimo de su parámetro de diseño. Como resultado se obtiene que la técnica Savitzky – Golay con polinomio de grado 3 y un ancho de ventana de 35 muestras es la que mejor desempeño alcanza, por lo que se recomienda su utilización en la estimación paramétrica del modelo de carga ZIP con datos tipo ambiente de PMU.


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