Tesis de Maestría en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética
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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 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 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 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 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 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 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.Item Open Access Modelado y Simulación de Sistemas de Control Predictivos para la Generación Eléctrica en Redes Inteligentes(PUCESE - Maestría en Electricidad, mención Energías renovables y eficiencia energética, 2004-01-17) Checa Burgos, Jorge GabrielLas redes inteligentes (RI) se consideran un importante soporte tecnológico para la respuesta a la demanda para mejorar la confiabilidad y la sostenibilidad de un sistema eléctrico. Este estudio contribuye a lograr un equilibrio entre el suministro y el requerimiento de energía, reduciendo la demanda en las horas punta y minimizando así el uso de energía ante el aumento de la demanda. La investigación propone el uso de una herramienta Matlab para desarrollar una estrategia de Control Predictivo de Modelos (MPC) para gestionar los recursos energéticos de una RI, que promueva la reducción de la demanda, en particular el enfoque utilizado cubre los problemas de eficiencia energética, coste de la electricidad y generación de energías renovables. La estrategia de control desarrollada es capaz de maximizar la eficiencia del sistema reduciendo el consumo de electricidad durante el día, cumpliendo así con las diferentes restricciones operativas. Los resultados de la simulación muestran que cuando se incluyen las predicciones, los costos de generación disminuyen. Además, los costos de generación aumentan como resultado de la simulación de errores de predicción. Estos resultados demuestran la eficacia del sistema y que el MPC puede considerarse una alternativa a otras soluciones que no garantizan una solución óptimaItem Open Access Análisis de impacto de implementación de vehículos eléctricos en ciudades de la costa ecuatorial: caso de estudio alimentador primavera de la subestación pradera de la ciudad de Esmeraldas.(PUCESE - Maestría en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2023-11-23) Córdova España, Álex GeovannyAnte el inminente cambio hacia la movilidad eléctrica en Esmeraldas, se torna esencial evaluar el sistema eléctrico provincial en función del aumento proyectado en la demanda. Este estudio presenta un método de simulación de carga de vehículos eléctricos enchufables (PEV) para cuantificar su impacto en la infraestructura eléctrica del Alimentador Primavera, partiendo de la Subestación Pradera. Se analizan diversos factores: como hábitos de carga, tasas de adquisición de vehículos, incentivos gubernamentales, autonomía, potencia de carga y capacidad del transformador, mediante distribuciones probabilísticas. Estos modelos se evalúan con simulaciones Monte Carlo en MATLAB y estudios de flujo de carga utilizando CYME - CYMDIST. Aplicando esta metodología al Alimentador Primavera, se prevé que, en un escenario de alta adopción de PEV para 2037, las líneas de distribución puedan experimentar aumentos de carga de hasta un 40%, y los transformadores un 20%. Estos incrementos se mantienen dentro de los límites de capacidad esperados, lo que elimina la necesidad de inversiones adicionales en infraestructura.Item Open Access Modelo de Predicción de Demanda Energética de una Subestación de CNEL EP Unidad de Negocio Esmeraldas(2023-11-23) Valencia Mosquera, José RodolfoEn la actualidad, las Pérdidas No Técnicas continúan siendo un desafío importante en el sector eléctrico en lo que respecta a la economía y la estabilidad del suministro. El uso de técnicas de Aprendizaje Automático en la gestión de Pérdidas No Técnicas puede llevar a una mayor eficiencia en la operación de la red eléctrica, donde un algoritmo basado en Inteligencia Artificial es capaz de detectar irregularidades de manera rápida y eficiente. En este trabajo de investigación se utilizaron macrodatos de registros de consumos de energía de clientes residenciales proporcionados por el Departamento Comercial de la CNEL EP Unidad de Negocio Esmeraldas. El objetivo principal de la investigación consistió en identificar el algoritmo de clasificación de Aprendizaje Automático supervisado más apropiado para detectar anomalías en el patrón de consumo eléctrico de los clientes de la provincia de Esmeraldas. Se empleó la plataforma de Matlab para entrenar, validar y probar ocho algoritmos de aprendizaje supervisado que detectan NTL en el consumo. Para abordar el desafío del desbalanceo en los datos, se aplicaron técnicas de reducción de dimensionalidad. Los resultados muestran que, el algoritmo de clasificación Ensemble (Em) - Árboles Ensombrados supera a otros algoritmos con una precisión del 91,39 \% y un tiempo de respuesta de 226,93 segundos.Item Open Access Predicción de consumo de energía en workstation en el datacenter de la fie-Espoch basados en algoritmos de inteligencia artificial(2023-11-23) Jinez Tapia, José LuisEste artículo aborda como gestionar eficazmente el consumo de energía en centros de datos. La investigación se centra en desarrollar un algoritmo de predicción de consumo energético que incluye diseño de hardware, preprocesamiento de datos y selección de características. Se propone un medidor de consumo basado en una red de sensores que mide voltaje, corriente, potencia, frecuencia y energía en tiempo real. Se realizaron mediciones utilizando una Workstation ubicada en el DataCenter de la Facultad de Informática y Electrónica de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH. Se evaluaron varios modelos de regresión lineal para predecir el consumo futuro de energía a partir de múltiples mediciones. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten la predicción en diferentes ventanas temporales, desde minutos hasta días. Esto capacita a los administradores de centros de datos para tomar decisiones estratégicas y lograr una gestión eficiente de la energía, lo que, a su vez, reduce los costos asociados al mantenimiento de equipos informáticos. contribuyendo a la reducción de costos y al aumento de la sostenibilidad.Item Open Access Predicción del Consumo de Energía de la carga conectada a una Central de Energía Fotovoltaica en el Laboratorio de Industria 4.0 en la Espoch de la ciudad de Riobamba(PUCESE - Maestría en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2023-11-23) Balcázar Rodríguez, Luis EduardoLa predicción precisa del consumo de energía de la carga conectada a la central fotovoltaica de la ESPOCH en la ciudad de Riobamba es esencial para optimizar su operación y maximizar su eficiencia. En este estudio, se aborda este desafío mediante el uso de la técnica de regresión lineal (RL) de MatLab machine learning, conociendo otras técnicas como regresión múltiple (MR) o redes neuronales artificiales (ANN) con buenos resultados, partiendo desde datos combinados de condiciones climáticas y datos históricos de generación. Teniendo como base un conjunto de datos de 5 meses de lecturas de la carga conectada, con intervalos de tiempo en horas y minutos, se entrenó 19 algoritmos diferentes y de esto resultó que el algoritmo “Stepwise Linear Regression” es eficaz para predicciones en intervalos de minutos mientras que el algoritmo “Linear Regression - Robust Linear” se destacó en las predicciones en intervalos de horas, validando estos así la técnica aplicada en términos de precisión de predicción. Los hallazgos de este estudio resaltan la importancia de explorar métodos alternativos de modelado y de adaptar el enfoque de temporalidades de los datos disponibles para lograr resultados con impacto positivo en la gestión eficiente de las centrales fotovoltaicas, la optimización de la generación y el consumo de energía de la carga conectada.Item Open Access Evaluación del impacto de servicios auxiliares de V2G en una red de distribución: Caso de estudio Alimentador Centro Babahoyo(2023-11-23) Macias Salazar, Frixon SamuelEl artículo aborda la implementación de la tecnología Vehicle-to-Grid (V2G) en la red eléctrica de la ciudad de Babahoyo, Ecuador, con el propósito de analizar su impacto en la eficiencia energética. Se destaca el auge tecnológico en las redes de distribución eléctrica, con la creciente incorporación de fuentes de energía renovable y dispositivos de medición y control, incluyendo vehículos eléctricos (VEs), sin embargo existe la falta de estudios previos sobre el impacto de los VEs en la red de distribución de la ciudad de Babahoyo y la ausencia de investigaciones que consideren la implementación de V2G. Ecuador destina gran parte de su energía al transporte utilizando combustibles fósiles contaminantes, y se plantea a los VEs como una solución eficiente y ecológica. La tecnología V2G permite que los VEs inyecten energía en la red durante momentos de alta demanda, mejorando la eficiencia y regulando la potencia activa. El estudio incluye una sección de simulación y modelación donde se describe la red de distribución y se utiliza el software CYME 9.0 para llevar a cabo diferentes escenarios. Se analizan tres casos de estudio que consideran la carga de VEs en días laborables, fines de semana y días festivos. Se modela el comportamiento de la demanda y se estudian los efectos de la tecnología V2G en nodos con subtensión y equipos con sobrecargas. Los resultados muestran que la incorporación de EVSEs (Estaciones de Carga de Vehículos Eléctricos) en la red de Babahoyo logra suavizar la curva de la demanda en días laborables, reducir la sobrecarga en transformadores y mejorar la calidad del suministro eléctrico. Además, se observa un comportamiento diferente de la curva de la demanda en fines de semana y días festivos con la implementación de los EVSEs. Finalmente se enfatiza que la tecnología V2G tiene un gran potencial para optimizar la infraestructura eléctrica y promover la adopción de vehículos eléctricos como una alternativa sostenible y eficiente en el transporteItem Open Access Estudio de Factibilidad de Generación de Energía Eléctrica mediante el uso de Biogás del Vertedero de la ciudad de Esmeraldas(PUCESE - Maestría en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2023-11-23) Castillo Iturralde, Cristhian AlfredoEn este artículo científico se evalúa la viabilidad de convertir el biogás rico en metano emitido por el vertedero de la ciudad de Esmeraldas en electricidad, contribuyendo tanto a los objetivos de gestión de residuos como de producción de energía. El estudio abarca un análisis exhaustivo de la tasa de biogás, el contenido de metano y el potencial de energía del vertedero. Se evalúan diversas tecnologías con base en criterios técnicos, económicos y ambientales mediante algoritmos de inteligencia artificial. Los hallazgos de este estudio de factibilidad revelan que generar electricidad mediante el biogás del vertedero en la ciudad de Esmeraldas es efectivamente viable, los resultados proporcionan información valiosa para los tomadores de decisiones, inversores e investigadores interesados en promover soluciones energéticas sostenibles a través de tecnologías de conversión de residuos en energía.Item Open Access Diseño de un esquema de alivio de carga por baja frecuencia en sistemas eléctricos industriales aislados(2023-11-23) Masabanda Dávila, Vinicio RubénEn sistemas eléctricos de potencia industriales aislados, para mantener la operación segura y confiable es necesario realizar estudios especializados del comportamiento dinámico del sistema ante perturbaciones que pueden provocar inestabilidad. Esto debido a que un colapso parcial o total del sistema eléctrico provoca costos de energía no suministrada bastante elevados, debido a que suministran energía a demandas, cuya indisponibilidad provocan grandes pérdidas económicas. En este sentido, los estudios de planificación operativa deben abarcar la identificación de estados operativos que provocan inestabilidad, los cuales deben ser estabilizados mediante la dinámica de los sistemas de control y esquemas remediales para mantener la disponibilidad de energía en el sistema eléctrico. La inestabilidad de frecuencia es una de las más frecuentes en los sistemas eléctricos industriales donde, además, de la activación de los controles Potencia-Frecuencia, es necesario diseñar esquemas de alivio de carga para evitar posibles colapsos. Con estos antecedentes, en el presente artículo se presentan las particularidades y un método para diseñar un esquema de alivio de carga por baja frecuencia en sistema eléctricos industriales aislados con una baja inercia. El esquema permitirá la continuidad del servicio a las cargas críticas de producción con costos de energía no suministrada elevados.Item Open Access Sistema de medición en tiempo real y gestión del consumo energético de máquinas industriales mediante habilitadoras digitales de la industria 4.0(Ecuador - Pucese - Maestría en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2022-11-11) Bautista Sánchez, José VicencioEste artículo se enfoca en proponer un sistema de monitoreo y gestión del consumo energético de equipos industriales manejados en los distintos sectores productivos, mediante la utilización de habilitadores de la industria 4.0. Para la solución de este requerimiento se planteó diseñar un sistema de medición en tiempo real el cual permite la gestión del consumo de energía eléctrica mediante la selección de la fuente de alimentación eléctrica sea del servicio público o de alguna alternativa de energía renovable. De igual manera mediante el uso previo de la técnica de recolección de datos bibliográficos se fundamentó la parte PROGRAMA DE MAESTRÍA EN ELECTRICIDAD Dirección: Espejo y Subida a Santa Cruz Código postal: 08-01-0065 / Teléfono: (593-2) 272 1983 / 272 1595 Ext. 3074 Esmeraldas - Ecuador / www.pucese.edu.ec teórica y referencial de la investigación, así como la aplicación de un método cuantitativo y cualitativo debido a las mediciones y comparaciones, aplicados en el sistema de medición en tiempo real y gestión del consumo energético. Como resultados obtenidos en la experimentación la aplicación del sistema de medición y gestión se generó un ahorro energético de hasta el 19% por el uso del sistema alterno. Mediante los datos obtenidos se pudo realizar una comparación de valor con los datos nominales del equipo y tener datos que reflejen el estado o condicione de trabajo para optimizar los mantenimientos y conservar la vida útil del mismo. La investigación permite concluir que la aplicación de los habilitadores enfocados en la industria 4.0 sirven de gran aporte para la reducción del consumo y genera ahorro en las industrias tanto en energía eléctrica como en costos de compra en equipos nuevos o de recambio.Item Open Access Desarrollo de un sistema de medición y análisis y análisis de consumo eléctrico basado en IOT para redes de distribución para CNEL EP Esmeraldas(Ecuador - Pucese - Maestría en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética, 2022-11-09) Marchán Loor, Alfonso AtahualpaEste trabajo presenta el desarrollo de un sistema de medición y análisis de variables eléctricas en un centro de carga de baja tensión para la Corporación Nacional de Electricidad CNEL E.P. Esmeraldas. La metodología utiliza dispositivos con Internet de las Cosas (IoT) para la recolección de datos de corriente, tensión y potencia. Esta información es enviada a la base de datos en un nodo concentrador del servidor web. El sistema de medición se compone de sensores de corriente no invasivos conectados a un Nodo de Medición Inteligente (SMN) de tres canales de IoT. El SMN utiliza un transceptor de comunicación inalámbrica con protocolo LoRa para transmitir los datos del contador al concentrador. El concentrador es un servidor web que recibe información de los dispositivos IoT a través de una red de sensores inalámbricos (WSN) de topología de malla. Las mediciones se presentan en una interfaz de usuario desarrollada con la herramienta NodeRED. En este trabajo se ha demostrado que el tiempo de lectura es en tiempo real con un retraso máximo de 500 milisegundos. La información recibida del SMN IoT en el concentrador a una distancia límite es de 800 metros. La resolución de los datos medidos es del 98% y se comprueba con un medidor digital ION7350 para verificar las mediciones. Con las mediciones obtenidas en el centro de carga, también se evidencia que la eficiencia de la energía entregada es del 95% con respecto a la recibida. Por último, es evidente que el sistema puede tener una total autonomía sin depender de la energía de la red eléctrica 24/7, ya que el SMN IoT se alimenta con energía renovable mediante energía fotovoltaica de 40W.Item Open Access Diseño de un esquema de alivio de carga por baja frecuencia en sistemas eléctricos industriales aislados(2023-11-23) Mosquera Landeta, lmar JavierEn sistemas eléctricos de potencia industriales aislados, para mantener la operación segura y confiable es necesario realizar estudios especializados del comportamiento dinámico del sistema ante perturbaciones que pueden provocar inestabilidad. Esto debido a que un colapso parcial o total del sistema eléctrico provoca costos de energía no suministrada bastante elevados, debido a que suministran energía a demandas, cuya indisponibilidad provocan grandes pérdidas económicas. En este sentido, los estudios de planificación operativa deben abarcar la identificación de estados operativos que provocan inestabilidad, los cuales deben ser estabilizados mediante la dinámica de los sistemas de control y esquemas remediales para mantener la disponibilidad de energía en el sistema eléctrico. La inestabilidad de frecuencia es una de las más frecuentes en los sistemas eléctricos industriales donde, además, de la activación de los controles Potencia-Frecuencia, es necesario diseñar esquemas de alivio de carga para evitar posibles colapsos. Con estos antecedentes, en el presente artículo se presentan las particularidades y un método para diseñar un esquema de alivio de carga por baja frecuencia en sistema eléctricos industriales aislados con una baja inercia. El esquema permitirá la continuidad del servicio a las cargas críticas de producción con costos de energía no suministrada elevados.Item Open Access Clasificación de Pérdidas No Técnicas Basadas en el Aprendizaje Automático en Macrodatos(2023-11-23) Mazón Bonilla, Ana MagaliEn la actualidad, las Pérdidas No Técnicas continúan siendo un desafío importante en el sector eléctrico en lo que respecta a la economía y la estabilidad del suministro. El uso de técnicas de Aprendizaje Automático en la gestión de Pérdidas No Técnicas puede llevar a una mayor eficiencia en la operación de la red eléctrica, donde un algoritmo basado en Inteligencia Artificial es capaz de detectar irregularidades de manera rápida y eficiente. En este trabajo de investigación se utilizaron macrodatos de registros de consumos de energía de clientes residenciales proporcionados por el Departamento Comercial de la CNEL EP Unidad de Negocio Esmeraldas. El objetivo principal de la investigación consistió en identificar el algoritmo de clasificación de Aprendizaje Automático supervisado más apropiado para detectar anomalías en el patrón de consumo eléctrico de los clientes de la provincia de Esmeraldas. Se empleó la plataforma de Matlab para entrenar, validar y probar ocho algoritmos de aprendizaje supervisado que detectan NTL en el consumo. Para abordar el desafío del desbalanceo en los datos, se aplicaron técnicas de reducción de dimensionalidad. Los resultados muestran que, el algoritmo de clasificación Ensemble (Em) - Árboles Ensombrados supera a otros algoritmos con una precisión del 91,39 \% y un tiempo de respuesta de 226,93 segundos.
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