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 León, Marlon Santiago"
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Item Open Access Análisis de la Penetración de Energías Renovables en la confiabilidad de los sistemas eléctricos utilizando simulación de Montecarlo(PUCESE - Programa de Maestría en Electricidad, Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2024-05-21) Angulo Hurtado Abimael Carlos; Chamba León, Marlon SantiagoActualmente, con la alta penetración de energías renovables se ha incrementado sustancialmente Es necesario analizar la confiabilidad de los sistemas eléctricos para determinar su capacidad para transportar electricidad desde los puntos de generación a varios puntos de carga. En este sentido, el presente artículo propone una metodología basada en simulación Montecarlo para evaluar la confiabilidad de los sistemas eléctricos, con alta penetración de energía renovable. La herramienta computacional propuesta ha sido desarrollada usando Python y permite la selección del estado de falla y cálculo de su probabilidad de falla mediante simulación Monte Carlo basada en la densidad de falla y la tasa de falla de cada componente. Para realizar el análisis del sistema (en base al estado de falla seleccionado), se utilizó el programa informático Pypower para realizar estudios de flujo de potencia y flujos de potencia óptimos en corriente alterna, diferentes despachos dado por la energía renovable y realizar medidas remediales requeridas. Los resultados son satisfactorios puesto que, permiten analizar probabilísticamente la confiabilidad del sistema eléctrico de potencia.Item Open Access Evaluación de Proyectos de Inversión de Generación Distribuida para Autoabastecimiento considerando Incertidumbres(PUCESE - Programa de Maestría en Electricidad, Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2024-05-21) Loor Fuentes, Erika Vanessa; Chamba León, Marlon SantiagoEl presente trabajo de investigación se realiza un análisis técnico-económico de la implementación de un sistema de generación distribuida para autoabastecimiento (SGDA) para una demanda de tipo comercial. Se realiza la definición de los principales aspectos de la modelación del SGDA, en este sentido, se ha considerado un sistema de generación fotovoltaica y un sistema de almacenamiento de energía a través de baterías. El modelo de gestión de energía para el SDGA se basa en el uso de un sistema de manejo de energía para hogares, en donde se realiza la modelación de los sistemas de generación y las estrategias de control y operación del SDGA. Se utilizo el uso de información histórica meteorológica de temperatura e irradiación solar para el caso de la modelación del sistema fotovoltaico; además, del uso de datos históricos promedio de demanda de energía eléctrica. Para el caso del sistema de baterías, se hace uso de datos técnicos de diferentes tecnologías. Finalmente, se realiza la evaluación financiera a través de los indicadores VAN, TIR, TERI y LCOE, los cuales muestran resultados aceptables en cuanto al rendimiento y viabilidad del proyecto, en consideración a los escenarios y tecnologías propuestas.Item Open Access Evaluación de Proyectos de Inversión de Generación Distribuida para Autoabastecimiento considerando Incertidumbres(PUCESE - Programa de Maestría en Electricidad, Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2024-05-21) Estrada Olmedo, Cristian Armando; Chamba León, Marlon SantiagoEl presente trabajo de investigación se realiza un análisis técnico-económico de la implementación de un sistema de generación distribuida para autoabastecimiento (SGDA) para una demanda de tipo comercial. Se realiza la definición de los principales aspectos de la modelación del SGDA, en este sentido, se ha considerado un sistema de generación fotovoltaica y un sistema de almacenamiento de energía a través de baterías. El modelo de gestión de energía para el SDGA se basa en el uso de un sistema de manejo de energía para hogares, en donde se realiza la modelación de los sistemas de generación y las estrategias de control y operación del SDGA. Se utilizo el uso de información histórica meteorológica de temperatura e irradiación solar para el caso de la modelación del sistema fotovoltaico; además, del uso de datos históricos promedio de demanda de energía eléctrica. Para el caso del sistema de baterías, se hace uso de datos técnicos de diferentes tecnologías. Finalmente, se realiza la evaluación financiera a través de los indicadores VAN, TIR, TERI y LCOE, los cuales muestran resultados aceptables en cuanto al rendimiento y viabilidad del proyecto, en consideración a los escenarios y tecnologías propuestas.Item Open Access Identificación de Equivalentes Dinámicos de Áreas Interconectadas empleando Registros de Perturbaciones de Unidades de Medición Sincrofasorial(PUCESE - Programa de Maestría en Electricidad, Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2024-05-21) Brito Egas, Wilson Francisco; Chamba León, Marlon SantiagoEn este documento, se presenta una metodología para modelar un equivalente dinámico de un área externa. El equivalente consta de un generador con impedancia serie y una carga en paralelo (equivalente Ward generalizado), integrando sistemas de control como el Regulador Automático de Voltaje (AVR) y el Regulador de Velocidad (GOV) en un sistema de prueba conocido como PST-16. El objetivo principal es identificar los parámetros de los sistemas de control y otros parámetros inherentes al generador para que la respuesta del sistema equivalente sea similar a la respuesta del sistema completo.Item Open Access Optimización de la gestión de energía de un sistema de generación distribuida para autoabastecimiento(PUCESE - Programa de Maestría en Electricidad, Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2024-05-21) Simba Reyes, Brayan David; Chamba León, Marlon SantiagoEl uso de fuentes de energía renovables en pequeñas escalas, a nivel de distribución, permiten la interacción de nuevos actores en la red eléctrica, conocidos como prosumidores (productores y consumidores de energía eléctrica). Estos sistemas de generación acompañados de sistemas de almacenamiento de energía, tarifación por periodos de demanda y un sistema de Gestión de Energía Residencial (HEMS) se constituyen en características importantes a considerar en un modelo de optimización que permita maximizar el beneficio de dichos prosumidores. En este sentido, el presente artículo desarrolla un modelo de gestión de la energía analizando varios algoritmos de optimización desarrollados en Python que permite optimizar la compra y venta de energía con el objetivo de minimizar los costos referentes al consumo de energía por parte de los prosumidores. Finalmente, se realiza la comparación entre los algoritmos analizados con el propósito de verificar cual es el más apropiado para cumplir con el objetivo de minimizar los costos de energíaItem Open Access Optimización de la gestión de energía de un sistema de generación distribuida para autoabastecimiento(PUCESE - Programa de Maestría en Electricidad, Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2024) Oña Chipuxi, Rosa Yadira; Chamba León, Marlon SantiagoEl uso de fuentes de energía renovables en pequeñas escalas, a nivel de distribución, permiten la interacción de nuevos actores en la red eléctrica, conocidos como prosumidores (productores y consumidores de energía eléctrica). Estos sistemas de generación acompañados de sistemas de almacenamiento de energía, tarifación por periodos de demanda y un sistema de Gestión de Energía Residencial (HEMS) se constituyen en características importantes a considerar en un modelo de optimización que permita maximizar el beneficio de dichos prosumidores. En este sentido, el presente artículo desarrolla un modelo de gestión de la energía analizando varios algoritmos de optimización desarrollados en Python que permite optimizar la compra y venta de energía con el objetivo de minimizar los costos referentes al consumo de energía por parte de los prosumidores. Finalmente, se realiza la comparación entre los algoritmos analizados con el propósito de verificar cual es el más apropiado para cumplir con el objetivo de minimizar los costos de energía.Item Open Access Predicción de la demanda eléctrica a corto plazo utilizando herramientas de Aprendizaje Profundo(PUCESE - Programa de Maestría en Electricidad, Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2024-05-21) Gómez Morales, Óscar Wladimir; Chamba León, Marlon SantiagoEl presente trabajo de investigación se realiza un análisis técnico-económico de la implementación de un sistema de generación distribuida para autoabastecimiento (SGDA) para una demanda de tipo comercial. Se realiza la definición de los principales aspectos de la modelación del SGDA, en este sentido, se ha considerado un sistema de generación fotovoltaica y un sistema de almacenamiento de energía a través de baterías. El modelo de gestión de energía para el SDGA se basa en el uso de un sistema de manejo de energía para hogares, en donde se realiza la modelación de los sistemas de generación y las estrategias de control y operación del SDGA. Se utilizo el uso de información histórica meteorológica de temperatura e irradiación solar para el caso de la modelación del sistema fotovoltaico; además, del uso de datos históricos promedio de demanda de energía eléctrica. Para el caso del sistema de baterías, se hace uso de datos técnicos de diferentes tecnologías. Finalmente, se realiza la evaluación financiera a través de los indicadores VAN, TIR, TERI y LCOE, los cuales muestran resultados aceptables en cuanto al rendimiento y viabilidad del proyecto, en consideración a los escenarios y tecnologías propuestas.Item Open Access Predicción de la demanda eléctrica a corto plazo utilizando herramientas de Aprendizaje Profundo(PUCESE - Programa de Maestría en Electricidad, Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2024-05-21) Bermudes Macias, Pablo Ruben; Chamba León, Marlon SantiagoEl presente artículo realiza la predicción de la demanda eléctrica de corto plazo mediante el empleo de herramientas de aprendizaje profundo para el sistema eléctrico ecuatoriano, y específicamente en la provincia de Santa Elena-Ecuador. Se realizó la predicción con dos modelos de redes neuronales: Red neuronal de memoria de corto-largo plazo (LSTM) y Red neuronal de capa totalmente conectada (FCNN). Además, se incorporaron variables exógenas, como la temperatura y la humedad relativa. Los datos históricos de las variables exógenas fueron adquiridos de la página de la NASA POWER | DAVe, con el objetivo de explorar la relación existente entre estas variables y el consumo de energía. Posteriormente, se realizó un procesamiento de los datos y se entrenó ambas redes neuronales. Los resultados indican una robustez en la predicción de la demanda eléctrica para ambas arquitecturas; sin embargo, la red LSTM exhibe una precisión notablemente superior, evidenciada por un Coeficiente de Determinación (𝑅2) de 0.986 superiores en comparación con la FCNN. Estos hallazgos sugieren que la LSTM posee una capacidad mejorada para modelar y anticipar la demanda eléctrica, puesto que consideran la correlación con variables exógenas que afecta el consumo de energía eléctrica.