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Metodología para estimar perfiles de demanda agregada a partir de modelos de patrones de tiempos de uso para cargas residenciales individuales tipo electrodoméstico

dc.contributor.advisorDuarte Gualdrón, César Antonio
dc.contributor.advisorOrdóñez Plata, Gabriel
dc.contributor.advisorMalagon Carvajal, Gabriel
dc.contributor.authorAriza Serrano, Miguel Angel
dc.contributor.authorAmezquita Barrera, William Oswaldo
dc.date.accessioned2024-03-03T22:47:23Z
dc.date.available2016
dc.date.available2024-03-03T22:47:23Z
dc.date.created2016
dc.date.issued2016
dc.description.abstractPara la demanda de potencia que se presenta en los hogares residenciales se desea establecer una metodología que contenga perfiles de demanda a partir de tiempos de uso, generando así modelos eléctricos para las actividades de la unidad residencial tales como: Dormir; hacer aseo; preparación de alimentos; usar la lavadora; ver televisión; uso del computador: fuera de la casa; actividades no eléctricas. Para el modelamiento de los perfiles de uso de los usuarios residenciales se debe tener en cuenta las Cadenas de Markov y el método Monte Carlo (MCMC), que junto con los modelos de carga los cuales están constituidos por los modelos polinomiales/ZIP y las estadísticas realizadas por el censo del 2005 del DANE acerca de las probabilidades de penetración de los electrodomésticos en los hogares de Bucaramanga permiten generar los perfiles de demanda. 1 Las curvas de la demanda de potencia obtenidas a partir de los tiempos de uso y los parámetros variables de carga, se comparó el comportamiento con la curva de demanda de potencia de la electrificadora de Santander S.A. E.S.P. (ESSA) y la curva de demanda de potencia de un transformador de distribución del área metropolitana de Bucaramanga ubicado en un barrio de estrato uno y dos. De esta manera fue posible afinar el programa que permite estimar los perfiles de demanda de una determinada población o comunidad.2
dc.description.abstractenglishMethodology for estimating aggregate demand profiles from models of time patterns of use for individual residential loads appliance type.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electricista
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/20.500.14071/35345
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería 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.subjectPerfiles De Carga
dc.subjectDemanda Eléctrica
dc.subjectModelado Eléctrico
dc.subjectPerfiles De Demanda
dc.subjectTiempos De Uso
dc.subjectModelado Probabilístico
dc.subjectFactor De Potencia.
dc.subject.keywordThis degree work wants to establishing a methodology for power demand in residential homes that contains demand profiles from usage times
dc.subject.keywordthus generating electric models for the residential unit activities such as: sleeping
dc.subject.keywordcleaning; food preparation; using washing machine; watching TV; computer use: outside the house; not electrical activities.3 For modeling the use of residential users profiles should take into account of Markov Chains and Monte Carlo Method (MCMC)
dc.subject.keywordwhich together with loading patterns
dc.subject.keywordwhich consist of ZIP/spline models and statistics carried out by Census 2005 DANE about chances of penetration of appliances in the homes of Bucaramanga and allow to generate demand profiles. The power demand curves obtained from the usage times and variable parameters load
dc.subject.keywordwas compared the behavior with the power of the Electrificadora de Santander S.A. E.S.P. (ESSA) demand curve and the power demand curve of a power transformer in the metropolitan area of Bucaramanga
dc.subject.keywordlocated in a neighborhood of stratum one and two. In this way
dc.subject.keywordwas possible tune the program that allows to estimate demand profiles of a given population or community.
dc.titleMetodología para estimar perfiles de demanda agregada a partir de modelos de patrones de tiempos de uso para cargas residenciales individuales tipo electrodoméstico
dc.title.englishElectric Charge Profiles, Electric Demand, Electricity Modeling, Demand Profiles, Usage Time, Probabilistic Modeling, Power Factor.
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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