Curva de demanda de energía eléctrica en sector residencial estrato tres de Bogotá D.C. mediante caracterización por redes neuronales artificiales

La curva de demanda de energía eléctrica muestra cómo varía la demanda o carga eléctrica en un determinado intervalo de tiempo; con base en el pronóstico del consumo medio de energía eléctrica por parte de la carga (residencial, comercial e industrial) se programa el despacho de energía eléctrica del país. En la actualidad no se cuenta con una curva de carga específica para la carga de tipo residencial que caracterice específicamente el consumo de cada estrato socioeconómico; razón por la cual en el presente proyecto de grado se busca caracterizar la curva de demanda de energía eléctrica del sector residencial para el estrato socioeconómico 3 de la ciudad de Bogotá D.C. Para esto se requiere de la recolección de datos tomados de mediciones en terreno; pero debido a que este proyecto de grado fue realizado durante una pandemia (COVID-19), los datos se recolectaron mediante una encuesta, que tenía como finalidad reunir información sobre el consumo de energía eléctrica de los usuarios a lo largo del día, esto con base en la cantidad de electrodomésticos que poseen, horas de utilización, número de habitantes en la vivienda, entre otras preguntas que contribuyen al cálculo del consumo de energía eléctrica para determinadas horas del día de los habitantes del sector residencial estrato 3 de la ciudad de Bogotá DC. La encuesta fue formulada a 271 personas, una muestra significativa de la población total. Para realizar un análisis de los datos obtenidos es necesario en primera instancia organizarlos, para luego con métodos estadísticos detectar y solventar la presencia de outliers (datos atípicos) en las respuestas obtenidas, de no ser detectados los valores atípicos pueden ocasionar que la media muestral no represente de manera adecuada a la muestra poblacional, sino que por el contrario se obtenga una información sesgada y en algunos casos errónea. Con los datos obtenidos mediante las encuestas se determina una curva promedio para el sector residencial estrato 3, complementado con fichas técnicas y manuales de los electrodomésticos presentes en la encuesta, con el fin de asignar la potencia específica a cada equipo. Mediante las potencias obtenidas, los valores de tiempo de utilización de los equipos, factores de utilización, consumos en modo espera, entre otros, se establece una curva de consumo diario por equipo y por usuario, partiendo de estos resultados y mediante la aplicación de métodos estadísticos robustos se presenta un modelo de curva de demanda de energía eléctrica del sector residencial estrato 3 de la ciudad de Bogotá D.C, en esta curva se presentan resultados de consumo mensual igual a 145,51 kWh Mes, valor validado con la ayuda del software Matlab®, herramienta computacional que permitió la creación de una “Red neuronal artificial perceptron multicapa”, que suministro una curva con un consumo mensual igual a 144,89 kWh Mes.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/26755
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/26755
• Palabra clave: Bottom-Up; Curva de Demanda; Hábitos de Consumo; Red Neuronal Artificial; Usuario Residencial; Ingeniería Eléctrica - Tesis y disertaciones académicas; Demanda de energía eléctrica - Bogotá (Colombia); Consumo de energía - Bogotá (Colombia); Energía eléctrica - Bogotá (Colombia); Redes de neuronas artificiales - Uso; Bottom-Up; Demand Curve; Consumption Habits; Artificial Neural Network; Residential User
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