Previsión espacio temporal de la demanda eléctrica en la Empresa Regional Centro Sur
Fecha
2023
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Editor
Universidad Católica de Cuenca.
Resumen
This degree work presents the development and application of a spatial and temporal electric demand projection model through the creation of an algorithm in Machine Learning (ML) to respond to the medium- and long-term planning problem of the electric distribution system of the Regional Electric Company (Centro Sur C.A. in Spanish.) This study will provide a positive benefit for the electric service distribution company in terms of planning and allocation of resources in the distribution area.
This research is focused on the projection of the electric demand in small areas disaggregating the global projection of the Regional Electric Company (CENTROSUR) considering a study area that has eight substations (Electrical Substations), the simulation model will analyze the different types of consumers such as residential, commercial, and industrial.
The model applied in this research is developed with convolutional neural networks (CNN) using Python programming language and considering input variables such as spatial factors, consumer growth projection, and electricity demand projection. A map of growth probabilities in the study area was created. Then, the mathematical model cellular automaton (CA) was used to assign new customers spatially, according to the global projection of each substation.
Descripción
En este trabajo de titulación se presenta el desarrollo y aplicación de un modelo de proyección de la demanda eléctrica espacial y temporalmente mediante la creación de un algoritmo en Machine Learning (ML), para dar respuesta al problema de planificación a mediano y largo plazo del sistema de distribución eléctrica de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur C.A. Este estudio aportara con un beneficio positivo para la empresa distribuidora del servicio eléctrico, en cuanto a la planificación y asignación de recursos en el área de distribución.
Esta investigación está enfocada en la proyección de la demanda eléctrica en áreas pequeñas desagregando la proyección global de la CENTROSUR, teniendo en cuenta un área de estudio que cuenta con 8 subestaciones (S/E), el modelo de simulación analizara los diferentes tipos de consumidores como son residencial, comercial e industrial.
El modelo aplicado en esta investigación está desarrollado con redes neuronales convolucionales (CNN), haciendo uso del lenguaje de programación Python. teniendo en cuenta variables de entrada como factores espaciales, proyección del crecimiento de consumidores, proyección de la demanda eléctrica. Creando un mapa de probabilidades de crecimiento en el área de estudio para luego mediante el modelo matemático celular autómata (CA) asignar nuevos clientes espacialmente, de acuerdo con la proyección global de cada subestación.
Palabras clave
DEMANDA ELÉCTRICA, REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES, CELULAR AUTÓMATA, PREVISIÓN ESPACIO-TEMPORAL
Citación
APA
