Mejoramiento del proceso de compra de potencia y energia electrica cuantificando la incertidumbre en base al metodo de simulacion montecarlo para las empresas de distribucion electrica

• Autor: Diaz Lopez, David Plinio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/9668
• Enlace del recurso: http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/9668
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: distribución de probabilidad; energía eléctrica; Montecarlo (MC); Optimización; potencia eléctrica; Simulación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

La presente tesis desarrolla la aplicación del modelo de la simulación de Montecarlo para estimar los consumos de potencia y energía eléctrica para una empresa concesionaria de distribución eléctrica, de tal forma que se optimiza el proceso mensual de compra de potencia y su energía asociada. Para tal efecto, se identifica las distribuciones de probabilidad que presentan los punto de suministro de potencia y energía en horas punta y en horas fuera de punta del sistema, que inyectan las empresas generadoras, con las que se tiene un contrato de compra, al sistema eléctrico de la empresa concesionaria de distribución eléctrica en los puntos de compra. Estas distribuciones de probabilidad son obtenidas en base a la data real que se tiene de los últimos siete años, estimando los consumos de potencia y energía para un determinado mes. Esta potencia estimada es utilizada para calcular los factores de reparto que permite distribuir la energía asociada estimada entre todas las generadoras que proveen el suministro de potencia y energía a la empresa concesionaria de distribución eléctrica, totalizando así un costo de compra mensual, que se determina con el modelo de simulación de Montecarlo. De esta forma, el presente trabajo de tesis demuestra que se puede mejorar los costos de la empresa distribuidora al establecer una estimación más precisa, alcanzando ahorros importantes.