SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.6 número3Integración de herramientas para el control de gestión. Análisis de un caso de estudioVulnerabilidades y Seguridad de Windows Server 2012 índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Journal

Artigo

Indicadores

Links relacionados

  • Não possue artigos similaresSimilares em SciELO

Compartilhar


Enfoque UTE

versão On-line ISSN 1390-6542versão impressa ISSN 1390-9363

Resumo

ALEAGA, Arlys Michel Lastre; GARCES, Erik Fernando Méndez  e  GARCIA, Alexis Cordovés. Sistema automatizado para la predicción de flujo de carga en subestaciones eléctricas mediante redes neuronales artificiales. Enfoque UTE [online]. 2015, vol.6, n.3, pp.20-35. ISSN 1390-6542.  https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v6n3.66.

El flujo de carga tiene gran relevancia en la asistencia del proceso de toma de decisiones y planificación de la generación, distribución y trasmisión de energía eléctrica. El desconocimiento de los valores de este indicador, así como su inadecuada predicción, dificulta la toma de decisiones y eficiencia del servicio eléctrico, además puede ocasionar situaciones indeseadas tales como; la sobre demanda, el sobre calentamiento de los componentes que integran una subestación, y la no correcta planificación de los procesos de generación y distribución eléctrica. Dada la necesidad de predicción de flujo de carga eléctrica de las subestaciones en el Ecuador la presente investigación propone la concepción para el desarrollo de un sistema automatizado de predicción empleando el uso de Redes Neuronales Artificiales.

Palavras-chave : Predicción; Carga Eléctrica; Redes Neuronales Artificiales..

        · resumo em Inglês     · texto em Espanhol     · Espanhol ( pdf )