Modelo de demanda hibrido para sistemas de distribucion de energia electrica

• Autores: Salvador Añó Villalba
• Directores de la Tesis: Carlos Alvarez Bel (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 1996
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Pedro Albertos Pérez (presid.), Carlos Roldán Porta (secret.), Adolfo Reig Garcia San Pedro (voc.), Ignacio Juan Ramírez Rosado (voc.), Antonio Gabaldón Marín (voc.)
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de la instrumentación
      • Ingeniería de control
    • Tecnología energética
      • Distribución de energía
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• Resumen

  • En el trabajo de tesis se propone y evalua un modelo de demanda para la estimacion y prevision a corto plazo de las curvas de demanda en el nivel de distribucion, con un horizonte de tiempo de hasta siete dias. A este modelo dse le ha dado el nombre de modelo de demanda hibrido. La utilidad de dicho modelo se justifica porque sirve de apoyo para llevar a buen termino diferentes funciones que tienen lugar en el nivel de distribucion, especialmente las encaminadas a la explotacion y planificacion de la red. El modelo de demanda hibrido consta de dos etapas que se complementan entre si la primera etapa consiste en el que se ha denominado modelo lineal bayesiano que descompone la demanda electrica en funcion de las demandas de diferentes tipos de consumidor conectados a la red. De esta forma es posible estimar las curvas de demanda en todos los alimentadores de la red, sin necesidad de instalar equipos de medida en todos ellos. A partir del modelo lineal bayesiano tambien se ha propuesto un plan de medidas para optimizar los resultados de la estimacion de las curvas de demanda y se ha justificado un metodo grafico para la deteccion e identificacion de errores grandes en los instrumentos de medida. Para la segunda etapa se ha propuesto un modelo basado en redes neuronales artificiales, al que se le ha llamado modelo neuronal koper por emplear una red neuronal de kohonen para clasificar las curvas de demanda historicas y una red perceptron multicapa para la prevision de demanda electrica. El modelo koper tambien se ha empleado para estudiar tendencias, como la dependencia del consumo electrico con la temperatura atmosferica. La evaluacion de este modelo ha supuesto cubrir el vacio existente en la aplicacion de los modelos neuronales al nivel de distribucion.