ANÁLISIS DEL PERFIL DE CARGA ELÉCTRICA POR ESTRATO EN LA CIUDAD DE BARRANQUILLA

Actualmente, la curva de consumo nacional de carga eléctrica está marcada por la tendencia dedemanda horaria.Si se logra trasladar la demanda de las horas pico a zonas de consumo menor, se debilitaría la curva, de manera que el despacho se comporte aproximadamente constante.Esto se lograría mediante...

Full description

Autores:
Estrada Ocampo, María Camila
Medrano Ahumada, Daniel Enrique
Quintero González, Vanessa Paola
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8312
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/8312
Palabra clave:
Demanda de Energía
Perfil de Carga Eléctrica
Cluster de k-Medias
Energy demand
Electric Charge Profile
K-means Cluster
Rights
License
Universidad del Norte
id REPOUNORT2_74899f9d92eabb7dd156365274c4dbab
oai_identifier_str oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8312
network_acronym_str REPOUNORT2
network_name_str Repositorio Uninorte
repository_id_str
dc.title.es_ES.fl_str_mv ANÁLISIS DEL PERFIL DE CARGA ELÉCTRICA POR ESTRATO EN LA CIUDAD DE BARRANQUILLA
dc.title.en_US.fl_str_mv ANALYSIS OF THE ELECTRIC CHARGE PROFILE BY SOCIAL CLASS IN THE CITY OF BARRANQUILLA
title ANÁLISIS DEL PERFIL DE CARGA ELÉCTRICA POR ESTRATO EN LA CIUDAD DE BARRANQUILLA
spellingShingle ANÁLISIS DEL PERFIL DE CARGA ELÉCTRICA POR ESTRATO EN LA CIUDAD DE BARRANQUILLA
Demanda de Energía
Perfil de Carga Eléctrica
Cluster de k-Medias
Energy demand
Electric Charge Profile
K-means Cluster
title_short ANÁLISIS DEL PERFIL DE CARGA ELÉCTRICA POR ESTRATO EN LA CIUDAD DE BARRANQUILLA
title_full ANÁLISIS DEL PERFIL DE CARGA ELÉCTRICA POR ESTRATO EN LA CIUDAD DE BARRANQUILLA
title_fullStr ANÁLISIS DEL PERFIL DE CARGA ELÉCTRICA POR ESTRATO EN LA CIUDAD DE BARRANQUILLA
title_full_unstemmed ANÁLISIS DEL PERFIL DE CARGA ELÉCTRICA POR ESTRATO EN LA CIUDAD DE BARRANQUILLA
title_sort ANÁLISIS DEL PERFIL DE CARGA ELÉCTRICA POR ESTRATO EN LA CIUDAD DE BARRANQUILLA
dc.creator.fl_str_mv Estrada Ocampo, María Camila
Medrano Ahumada, Daniel Enrique
Quintero González, Vanessa Paola
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Yie Pinedo, Rubén Dario
Henao Pérez, Alvin Arturo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Estrada Ocampo, María Camila
Medrano Ahumada, Daniel Enrique
Quintero González, Vanessa Paola
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Demanda de Energía
Perfil de Carga Eléctrica
Cluster de k-Medias
topic Demanda de Energía
Perfil de Carga Eléctrica
Cluster de k-Medias
Energy demand
Electric Charge Profile
K-means Cluster
dc.subject.en_US.fl_str_mv Energy demand
Electric Charge Profile
K-means Cluster
description Actualmente, la curva de consumo nacional de carga eléctrica está marcada por la tendencia dedemanda horaria.Si se logra trasladar la demanda de las horas pico a zonas de consumo menor, se debilitaría la curva, de manera que el despacho se comporte aproximadamente constante.Esto se lograría mediante la implementación de precios dinámicos, precisando lacaracterización de la influenciada curva local por el clima de la ciudad.El presente proyecto, tiene como objetivo la construcción de perfiles de consumo de los estratos 2, 4 y 6. Inicialmente, se diseñó una encuesta con el fin de captar información sobre las horas de utilización de los electrodomésticos y su porcentaje de uso. Seguidamente, se determinó la distribución que mejor se ajustara al comportamiento de los datos, permitiendo la obtención de los parámetros y la creación de los perfiles de carga.Con el fin de verificar que los datos efectivamente se encontraran dentro del rango de los intervalos de confianza y afirmar que pueden explicar el consumo real, se crearon números aleatoriosque siguieran las distribuciónes determinadas. Además, se utilizó un código cluster de k-medias, cuya salida determina cuántos grupos de comportamiento similar estaban presentes en cada estrato.Como resultado de dichos análisis, se encontró para todos los estratos, un alto consumo en las franjas horarias entre 5-7am y 11-12pm. De lo anterior, se puede pensar que los intervalos de tiempo de mayor consumo corresponden a momentos del día donde los habitantes se encuentran en el hogar. Adicionalmente, se encontró que el consumo en los estratos 2 y 4 presentan un sesgo a la derecha y se ajustan a una distribución lognormal, mientras que el estrato 6 se ajustó a una distribución normal, cumpliendo la prueba de bondad de ajuste Kolmogorov-Smirnov. Finalmente, elanálisis de cluster de k-medias, refleja que las muestras se ubican en 2 conglomerados, evidenciando que dentro de los estratos se presentan dos patrones de consumo diferentes.
publishDate 2018
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2018-11-30T16:23:21Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2018-11-30T16:23:21Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2018-11-30
dc.type.es_ES.fl_str_mv article
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10584/8312
url http://hdl.handle.net/10584/8312
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.es_ES.fl_str_mv Universidad del Norte
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Universidad del Norte
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv Barranquilla, Universidad del Norte, 2018
institution Universidad del Norte
bitstream.url.fl_str_mv http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8312/1/Estrada-Medrano-Quintero%20PF.pdf
http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8312/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 950f56f672f562345e201350fe2d5857
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital de la Universidad del Norte
repository.mail.fl_str_mv mauribe@uninorte.edu.co
_version_ 1818112192345538560
spelling Yie Pinedo, Rubén DarioHenao Pérez, Alvin ArturoEstrada Ocampo, María CamilaMedrano Ahumada, Daniel EnriqueQuintero González, Vanessa Paola2018-11-30T16:23:21Z2018-11-30T16:23:21Z2018-11-30http://hdl.handle.net/10584/8312Actualmente, la curva de consumo nacional de carga eléctrica está marcada por la tendencia dedemanda horaria.Si se logra trasladar la demanda de las horas pico a zonas de consumo menor, se debilitaría la curva, de manera que el despacho se comporte aproximadamente constante.Esto se lograría mediante la implementación de precios dinámicos, precisando lacaracterización de la influenciada curva local por el clima de la ciudad.El presente proyecto, tiene como objetivo la construcción de perfiles de consumo de los estratos 2, 4 y 6. Inicialmente, se diseñó una encuesta con el fin de captar información sobre las horas de utilización de los electrodomésticos y su porcentaje de uso. Seguidamente, se determinó la distribución que mejor se ajustara al comportamiento de los datos, permitiendo la obtención de los parámetros y la creación de los perfiles de carga.Con el fin de verificar que los datos efectivamente se encontraran dentro del rango de los intervalos de confianza y afirmar que pueden explicar el consumo real, se crearon números aleatoriosque siguieran las distribuciónes determinadas. Además, se utilizó un código cluster de k-medias, cuya salida determina cuántos grupos de comportamiento similar estaban presentes en cada estrato.Como resultado de dichos análisis, se encontró para todos los estratos, un alto consumo en las franjas horarias entre 5-7am y 11-12pm. De lo anterior, se puede pensar que los intervalos de tiempo de mayor consumo corresponden a momentos del día donde los habitantes se encuentran en el hogar. Adicionalmente, se encontró que el consumo en los estratos 2 y 4 presentan un sesgo a la derecha y se ajustan a una distribución lognormal, mientras que el estrato 6 se ajustó a una distribución normal, cumpliendo la prueba de bondad de ajuste Kolmogorov-Smirnov. Finalmente, elanálisis de cluster de k-medias, refleja que las muestras se ubican en 2 conglomerados, evidenciando que dentro de los estratos se presentan dos patrones de consumo diferentes.Currently, the national consumption curve of the electric charge is marked by the trend of hourly demand. If the demand for the rush hours is transferred to areas of lower consumption, the curve would be weakened, so that the dispatch behaves approximately constant. This could be achieved through the implementation of dynamic prices, specifying the characterization of the influenced local curve by the weather of the city. The objective of this project is to construct consumption profiles for social classes 2, 4 and 6. Initially, a survey was designed in order to gather information on the hours in which householdappliances are used and its percentage of use. Next, the distribution that best fits the behavior of the data was determined, allowing the obtaining of the parameters and the creation of load profiles. In order to verify through a simulation that the data were effectively within the range of the simulated confidence intervals and to say that they can explain the real consumption, random numbers following the previously determined distribution were created with the help of the parameters. In addition, a k-means cluster code was developed, whose output determines how many behavior groups of similar consumption were present in each social class. As a result of these analyzes, a high consumption in the time slots between 5-7am and 11-12pm was found for all social classes. From the above, it can be thought that the intervals of time of greatest consumption correspond to times of the day where the people who live in the houses are present. Additionally, it was found that consumption in social classes 2 and 4 presented a bias to the right and adjusted to a lognormal distribution, while class 6 is adjusted to a normal distribution, fulfilling the Kolmogorov-Smirnov test. Finally, the cluster analysis of k-means, reflects that the samples are located in 2 clusters, evidencing that within the social classes two different consumption patterns are presentedspaBarranquilla, Universidad del Norte, 2018Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Demanda de EnergíaPerfil de Carga EléctricaCluster de k-MediasEnergy demandElectric Charge ProfileK-means ClusterANÁLISIS DEL PERFIL DE CARGA ELÉCTRICA POR ESTRATO EN LA CIUDAD DE BARRANQUILLAANALYSIS OF THE ELECTRIC CHARGE PROFILE BY SOCIAL CLASS IN THE CITY OF BARRANQUILLAarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALEstrada-Medrano-Quintero PF.pdfEstrada-Medrano-Quintero PF.pdfArticulo Principalapplication/pdf2181769http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8312/1/Estrada-Medrano-Quintero%20PF.pdf950f56f672f562345e201350fe2d5857MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8312/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5210584/8312oai:172.16.14.36:10584/83122018-11-30 11:23:21.821Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.co