Impacto en la gestión de la demanda de usuarios residenciales que incorporan sistemas de medición con medidores avanzados

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dc.contributor.advisorOrdoñez Plata, Gabriel
dc.contributor.advisorOspina Arango, Sandra
dc.contributor.authorFlórez Duarte, William
dc.date.accessioned2024-03-04T01:24:39Z
dc.date.available2021
dc.date.available2024-03-04T01:24:39Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEn muchos países del mundo, el uso de medidores avanzados ha ayudado a gestionar la creciente demanda de energía eléctrica y con el uso de tarifas dinámicas se ha potenciado los beneficios, por ejemplo, se ha logrado disminuir los picos de consumo de energía eléctrica, porque los usuarios motivados por los incentivos de la tarifa dinámica trasladan sus consumos a periodos del día donde los precios de la tarifa son bajos. El nivel de motivación del usuario se le conoce como elasticidad. Por eso, en este trabajo de aplicación se realiza una revisión literaria de toda la información respecto al uso de medidores avanzados y tarifas dinámicas, para diseñar un modelo tarifario que ayude a implementar un sistema eficiente de gestión de la demanda en la empresa Celsia. Entonces, con los datos de consumo de energía eléctrica de sus clientes con medidores avanzados en sus hogares, se escoge un modelo de regresión polinomial que represente el comportamiento de dicho consumo de energía eléctrica y tomando la tarifa dinámica diseñada a partir de la literatura, se exponen en distintos escenarios de elasticidad preciodemanda para observar el impacto en la demanda de energía eléctrica por el uso de la nueva tarifa. Dependiendo de los resultados obtenidos, se define el tipo de impacto, si es positivo o negativo, además, se analiza si estos impactos en la demanda de energía eléctrica influyen en la tarifa diseñada. Finalmente se consolidan los resultados para concluir sobre ellos.
dc.description.abstractenglishIn many countries around the world, the use of smart meters has helped to manage the growing demand for electricity, and the use of dynamic tariffs has enhanced the benefits, for example, it has reduced peak electricity consumption, because users motivated by the incentives of the dynamic tariff move their consumption to periods of the day when the tariff prices are low. The level of user motivation is known as elasticity. Therefore, in this application work, a literature review of all the information regarding the use of smart meters and dynamic tariffs is carried out, in order to design a tariff model that helps to implement an efficient demand management system in the company Celsia. Then, with the electricity consumption data of its customers with smart meters in their homes, a polynomial regression model is chosen to represent the behavior of such electricity consumption and taking the dynamic tariff designed from the literature, it is exposed in different scenarios of pricedemand elasticity to observe the impact on electricity demand due to the use of the new tariff. Depending on the results obtained, the type of impact is defined, whether it is positive or negative, and it is also analyzed whether these impacts on electricity demand influence the designed tariff. Finally, the results are consolidated to conclude on them.
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/20.500.14071/42094
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.subjectDemanda de energía eléctrica
dc.subjectElasticidad
dc.subjectImpacto
dc.subjectIncentivo
dc.subjectGestión de la demanda de energía
dc.subjectmedidor avanzado
dc.subjectregresión polinomial
dc.subjecttarifa dinámica.
dc.subject.keywordElectricity demand
dc.subject.keywordElasticity
dc.subject.keywordImpact
dc.subject.keywordIncentive
dc.subject.keywordEnergy demand management
dc.subject.keywordsmart meter
dc.subject.keywordpolynomial regression
dc.subject.keyworddynamic tariff.
dc.titleImpacto en la gestión de la demanda de usuarios residenciales que incorporan sistemas de medición con medidores avanzados
dc.title.englishImpact on demandside management of residential users incorporating metering systems with smart meters.
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
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