Pronóstico de la demanda eléctrica diaria del SEIN para reducir la demanda coincidente de un usuario libre del sector industrial
Descripción del Articulo
El propósito que buscó el presente trabajo de investigación fue aplicar el pronóstico de la demanda eléctrica diaria del SEIN para reducir la demanda coincidente de un usuario libre del sector industrial. Para tal propósito se llevó a cabo el desarrollo un modelo predictivo de la demanda eléctrica d...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Universidad Nacional del Centro del Perú |
Repositorio: | UNCP - Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/8492 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12894/8492 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Pronóstico de demanda eléctrica Redes neuronales Demanda coincidente Usuario libre Peak shaving https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 |
Sumario: | El propósito que buscó el presente trabajo de investigación fue aplicar el pronóstico de la demanda eléctrica diaria del SEIN para reducir la demanda coincidente de un usuario libre del sector industrial. Para tal propósito se llevó a cabo el desarrollo un modelo predictivo de la demanda eléctrica diaria del SEIN basado en una red neuronal artificial, donde se utilizaron como datos de entrada valores de demanda ejecutada del SEIN desde el año 2015 al 2021, los cuales fueron obtenidos a través del portal web del Comité de Operación Económica del Sistema (COES). Los resultados muestran que el uso de las redes neuronales en el pronóstico de la demanda eléctrica diaria del SEIN logran minimizar diferencias entre la demanda eléctrica pronosticada y la demanda eléctrica ejecutada con un MAPE promedio de 0.993 %. Asimismo, tomando como base este pronóstico se logra reducir la demanda coincidente de un usuario libre el cual se traduce en una reducción de los costos de energía eléctrica, en el mercado eléctrico esto es conocido con estrategias de Peak Shaving. La investigación desarrollada tiene un enfoque cuantitativo, de tipo aplicada y nivel explicativo, asimismo el método utilizado es hipotético – deductivo. Se llega a la conclusión de que es posible reducir la demanda coincidente de un usuario libre utilizando como principal herramienta un pronóstico confiable de la demanda eléctrica diaria del SEIN. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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