Programas de Gestión de Demanda Energética en el Sector Industrial. Aplicación de la Analítica para su Diseño e Implementación

En este documento se analiza la implementación de Programas de Gestión de Demanda para el sector industrial en Colombia, se tendrán en cuenta las experiencias internacionales registradas en este tema. Se llevará a cabo una descripción de diferentes tipos de estrategias orientadas por los datos que permitirán aplicar estrategias de gestión eficiente de la energía y de esta manera combinar dos áreas del conocimiento, la estadística a través de la analítica y la ingeniería eléctrica, a través de la gestión de la demanda. Adicionalmente, los usuarios industriales que pertenecen al mercado desregulado, cuentan con el beneficio de telemedida y protocolos de comunicación avanzada que les permite contar con datos de potencia activa y reactiva consumida. Los datos recolectados a través de estrategias de obtención de datos ALL DATA reúnen información de diferentes fuentes, en este caso orientados al consumo de energía eléctrica. Estos pueden ser analizados a través de la analítica y posteriormente tomar decisiones para el diseño de programas de gestión de demanda (PGD) para cualquier tipo de usuario que cumpla con características de medición inteligente y desee vincularse de manera activa dentro de las redes eléctricas. Estos datos recolectados a través de diferentes estrategias y los cuales van a permitir obtener información útil, para optimizar la operación, control y gestión de toda la cadena de suministro de energía eléctrica desde la generación, pasando por transmisión, distribución y finalmente llegando al consumidor. Se establece que los datos deben provenir de aspectos técnicos, económicos, sociales y ambientales, de manera que se pueda realizar una mirada holística de los aspectos que intervienen en el consumo de energía. Toda la recolección de información acerca de los PGD y de la aplicación de la analítica en el sector eléctrico llevó a desarrollar un estudio de caso donde se obtuvo información acerca de las principales actividades del área de estudio, para identificar mediante los datos abiertos (OPEN DATA), información útil que permitiera identificar donde estarían ubicados los usuarios de los cuales, se obtendrían datos puntuales (SMALL DATA) a través de la aplicación de un instrumento donde se identificaron las principales necesidades y características que presentaban estos. Finalmente se creó un modelo de predicción de la demanda de un usuario a través de los datos de medición de la potencia activa durante cinco meses (BIG DATA). Con el desarrollo de la tesis se obtienen resultados y conclusiones. El aporte principal es entregar una visión acerca de la importancia de los datos dentro de todos los procesos eléctricos que se deseen controlar o gestionar, dado que la analítica permite tomar decisiones más acertadas y con menores márgenes de error

• Autores: Valencia López, Daniela
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/57946
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/57946; http://bdigital.unal.edu.co/54435/
• Palabra clave: 51 Matemáticas / Mathematics; 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; 65 Gerencia y servicios auxiliares / Management and public relations; Analítica; Eficiencia Energética; Estrategias ALL DATA; Programas de Gestión de Demanda; Series Temporales; Usuarios Industriales; Analytics; Energy Efficiency; Strategies ALL DATA; Demand Management Programs; Time Series; Industrial Users
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional