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Tipo de Material: bachelorThesis
Título : Diagnóstico energético para obtención de las curvas de demanda de los bloques A y B del Campus Matriz de la Universidad Técnica de Cotopaxi.
Autor : Andache Guananga, Jofre Wladimir
Chávez Contreras, Johana Rocío
Director de Tesis: Cruz Panchi, Luis Rolando
Descriptores: CURVA DE DEMANDA
ANÁLISIS ESTADÍSTICO
CAMBIOS DE CONSUMO
DATOS NORMALIZADOS
Fecha de publicación : ago-2021
Ciudad: Editorial: Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: UTC.
Citación : Andache Guananga Jofre Wladimir, Chávez Contreras Johana Rocío (2021), Diagnóstico energético para obtención de las curvas de demanda de los bloques A y B del Campus Matriz de la Universidad Técnica de Cotopaxi. UTC. Latacunga. 68 p
metadata.dc.format.extent: 68 páginas
Resumen : La identificación de los cambios del consumo y el tratamiento de los datos de la demanda eléctrica es un factor esencial para la planificación de proyectos de energías renovables. Los edificios universitarios en la actualidad juegan un papel importante en la demanda de electricidad. Por ello este trabajo propone un método estadístico para la caracterización de las curvas de demanda eléctrica mensuales y anuales, basados en datos históricos recolectados en un periodo de 5 años. Los datos del consumo de energía es la base para resolver servicios energéticos, sin embargo, los datos brutos pueden no ser aplicados directamente en un proceso de optimización; la razón es que contienen datos atípicos y distorsionan la efectividad del método, esto puede conducir a una caracterización inexacta de la demanda eléctrica. El método propuesto se ha centrado en determinar los patrones de demanda eléctrica, la detección de datos típicos y atípicos, el análisis de la variabilidad de la demanda tanto mensual como anual, con el fin de obtener la curva de demanda eléctrica representada con los datos de la demanda máxima, media y mínima para un año típico. Para distinguir estos datos típicos y atípicos de la demanda eléctrica se aplicó el método de la distribución normal esto ha producido un conjunto de datos normalizados. Al igual el método estadístico ha sido validado por pruebas no paramétricas, entre ellos el test de Kolmogorov Smirnov que se empleó para los datos brutos y transformados, al final el test dio un resultado de normalidad satisfactorio. Por lo tanto, el método demostró que caracteriza los datos de la demanda eléctrica con alta confiabilidad y además puede emplearse para el procesamiento de los datos proporcionados por los medidores inteligentes que actualmente se están implementado en la institución.
Descripción : The identification of changes in consumption and the treatment of electricity demand data is an essential factor for planning renewable energy projects. University buildings today play an important role in the demand for electricity. For this reason, this work proposes a statistical method for the characterization of the monthly and annual electricity demand curves, based on historical data collected in a period of 5 years. The energy consumption data is the base for solving energy services, however, the raw data may not be applied directly in an optimization process; the reason is that they contain atypical data and distort the effectiveness of the method, this can lead to an inaccurate characterization of the electricity demand. The proposed method has centered on determining the patterns of electricity demand, the detection of typical and atypical data, the analysis of the variability of both monthly and annual demand, in order to obtain the electricity demand curve represented with the data from the maximum, average and minimum demand for a typical year. To distinguish these typical and atypical data from electricity demand, the normal distribution method was applied, which has produced a set of normalized data. The statistical method has been validated by non-parametric tests, including the Kolmogorov Smirnov test that was used for the raw and transformed data, in the end the test gave a satisfactory normality result. Therefore, the method demonstrated that it characterizes the electricity demand data with high confiability and it can also be used to process data provided by the smart meters that are currently being implemented in the institution.
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería Eletromecánica

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