Publicación: Guía para el cálculo del pronóstico a corto plazo de la demanda de energía eléctrica: caso Santander
| dc.contributor.advisor | Sanchez Galan, Edinson Enrique | |
| dc.contributor.advisor | Serna Suarez, Ivan David | |
| dc.contributor.author | Rueda Diaz, Aura Milena | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-03T23:56:59Z | |
| dc.date.available | 2018 | |
| dc.date.available | 2024-03-03T23:56:59Z | |
| dc.date.created | 2018 | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | Actualmente la Electrificadora de Santander en calidad de Operador de Red y como representante del mercado de comercialización USantander entrega cada semana el pronóstico de demanda a corto plazo al operador del sistema como insumo para elaborar el despacho económico y de esta manera dar cumplimiento a la regulación vigente, sin embargo, la empresa no cuenta con un proceso documentado que involucre el flujo de información, las variables que afectan el cálculo del pronóstico, la evaluación de la proyección y tampoco cuenta con un método de cálculo establecido que se adapte a la realidad del consumo de energía en Santander. De acuerdo con lo mencionado, el presente documento establece una guía para el cálculo de pronóstico a corto plazo para la Electrificadora de Santander, en el cual se presenta un estudio de correlación entre la demanda de energía del departamento y la temperatura promedio horaria para Santander con el fin de conocer la influencia de esta variable en el pronóstico realizado; también se presenta la estructura del flujo de información requerida para realizar el cálculo del pronóstico estableciendo las fuentes de obtención de los datos; de igual manera se establece el método de regresión lineal múltiple como herramienta de cálculo de la proyección de demanda de energía y finalmente se muestra la efectividad del método mediante el uso del indicador internacional MAPE por sus siglas en ingles Mean Absolute Percentage Error o Porcentaje de Error Medio Absoluto, el cual contrasta los datos reales medidos contra los | |
| dc.description.abstractenglish | Nowadays Electrificadora de Santander Company, assuming its responsibilities as energy utility, and wholesale market retailer (USantander), weekly provides the short term demand forecast to the system operator which use this information as input for the economical dispatch computation to fulfill the current regulation; however, the company does not possess neither a well-documented process that takes into account the information flow, variables that might affect forecast calculation, projection evaluation nor an stablished computation method to estimate represents According this here is presented a guideline for the Electto state the influence of these variables over the forecast made likewise it is presented the required information flux to obtain a calculous where data sources are defined. Additionally to this, the multiple linear regression method is the tool used for | |
| dc.description.degreelevel | Especialización | |
| dc.description.degreename | Especialista en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37803 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas | |
| dc.publisher.program | Especialización en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica | |
| dc.publisher.school | Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
| dc.subject | Pronóstico De Demanda | |
| dc.subject | Mercados De Comercialización | |
| dc.subject | Regresión Lineal Múltiple | |
| dc.subject | Correlación Demanda Y Temperatura. | |
| dc.subject.keyword | Energy Demand Forecast | |
| dc.subject.keyword | Energy Commercialization Markets | |
| dc.subject.keyword | Multiple Linear Regression | |
| dc.subject.keyword | Demand And Temperature Correlation. | |
| dc.title | Guía para el cálculo del pronóstico a corto plazo de la demanda de energía eléctrica: caso Santander | |
| dc.title.english | Guideline for a short term forecast calculation of energy power demand: santander's case | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dspace.entity.type | Publication |
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