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Guía para el cálculo del pronóstico a corto plazo de la demanda de energía eléctrica: caso Santander

dc.contributor.advisorSanchez Galan, Edinson Enrique
dc.contributor.advisorSerna Suarez, Ivan David
dc.contributor.authorRueda Diaz, Aura Milena
dc.date.accessioned2024-03-03T23:56:59Z
dc.date.available2018
dc.date.available2024-03-03T23:56:59Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2018
dc.description.abstractActualmente 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.abstractenglishNowadays 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.degreelevelEspecialización
dc.description.degreenameEspecialista en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37803
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programEspecialización en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectPronóstico De Demanda
dc.subjectMercados De Comercialización
dc.subjectRegresión Lineal Múltiple
dc.subjectCorrelación Demanda Y Temperatura.
dc.subject.keywordEnergy Demand Forecast
dc.subject.keywordEnergy Commercialization Markets
dc.subject.keywordMultiple Linear Regression
dc.subject.keywordDemand And Temperature Correlation.
dc.titleGuía para el cálculo del pronóstico a corto plazo de la demanda de energía eléctrica: caso Santander
dc.title.englishGuideline for a short term forecast calculation of energy power demand: santander's case
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.typePublication

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