Tesis de Maestría en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética

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Browsing Tesis de Maestría en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética by Author "Chamba Léon, Marlon Santiago"
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Análisis y caracterización de la calidad de energía utilizando minería de datos(PUCE - Esmeraldas, 2025) Mullo Aimacaña, Alex Dario; Chamba Léon, Marlon SantiagoEl presente trabajo tiene como objetivo, analizar y caracterizar la calidad de energía en redes de distribución eléctrica, mediante la identificación y evaluación de armónicos. Para ello, se utilizan el análisis de datos de forma univariante y técnicas de minería de datos, como, Análisis de Componentes Principales (PCA) y el método de conglomerados, específicamente (K-Means) para agrupar los armónicos en función de su comportamiento en la red. Para su aplicación, se analizó el histórico de armónicos de una industria Cementera, cuyo sistema de distribución es de 22 kV, logrando determinar la intensidad de la distorsión armónica por periodos, identificando procesos como molienda de cemento, uso de hornos, inversores y sistemas de iluminación. A partir de estos resultados, el modelo desarrollado permitió procesar grandes volúmenes de datos, caracterizar los armónicos y detectar las principales fuentes de generación armónica. Además, es importante destacar que su implementación es adaptable a distintos sistemas eléctricos, facilitando el desarrollo de estrategias para garantizar la calidad del sistema de distribución eléctricoItem Open Access
Análisis y caracterización de la calidad de energía utilizando minería de datos(PUCE - Esmeraldas, 2025) Reinoso Piñeiro, José Miguel; Chamba Léon, Marlon SantiagoEl presente trabajo tiene como objetivo, analizar y caracterizar la calidad de energía en redes de distribución eléctrica, mediante la identificación y evaluación de armónicos. Para ello, se utilizan el análisis de datos de forma univariante y técnicas de minería de datos, como, Análisis de Componentes Principales (PCA) y el método de conglomerados, específicamente (K-Means) para agrupar los armónicos en función de su comportamiento en la red. Para su aplicación, se analizó el histórico de armónicos de una industria Cementera, cuyo sistema de distribución es de 22 kV, logrando determinar la intensidad de la distorsión armónica por periodos, identificando procesos como molienda de cemento, uso de hornos, inversores y sistemas de iluminación. A partir de estos resultados, el modelo desarrollado permitió procesar grandes volúmenes de datos, caracterizar los armónicos y detectar las principales fuentes de generación armónica. Además, es importante destacar que su implementación es adaptable a distintos sistemas eléctricos, facilitando el desarrollo de estrategias para garantizar la calidad del sistema de distribución eléctrico
