Artículos - Maestría en Electricidad Mención Sistemas Eléctricos de Potencia

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    Aplicación de metodología para la compresión de datos y la disminución de big data generada en sistemas de monitoreo
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-04-10) Mina Ortiz, Alex Eduardo; Ruiz Maldonado, Milton Gonzalo; Marrero Ramírez, Secundino
    El crecimiento exponencial del Big Data en sistemas de monitoreo eléctrico ha generado la necesidad de desarrollar metodologías eficientes para la compresión y optimización del almacenamiento de datos. En este estudio, se implementa la Transformada Wavelet Discreta (DWT) para reducir la redundancia de señales eléctricas, preservando la información relevante para el análisis de fallas. Los resultados muestran que la compresión basada en DWT logra una reducción del 60% en el tamaño de los datos sin comprometer la calidad de la señal, con un Error Cuadrático Medio Normalizado (NMSE) inferior a 0.05 y un Coeficiente de Correlación (CORR) superior a 0.98. Además, la combinación de DWT con representación dispersa mejora la eficiencia computacional en un 45%, reduciendo significativamente los tiempos de procesamiento en redes neuronales LSTM utilizadas para la predicción de fallas. El análisis de cruces por cero y la eliminación de ruido mediante filtros adaptativos optimizan la detección de transitorios, mejorando la precisión en la localización de fallas en sistemas eléctricos. Estos hallazgos demuestran que la integración de técnicas avanzadas de compresión permite un almacenamiento más eficiente, de esta manera dando un análisis más rápido en entornos de monitoreo en tiempo real, favoreciendo la optimización de recursos en redes eléctricas.
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    Asignación eficiente de unidades de generación en regiones múltiples aplicando optimización multiobjetivo
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2024-10-07) Tonato Paucar, Diana Gabriela; Quinatoa Caiza , Carlos Iván
    El proceso de planificación económica para la generación de energía eléctrica, que se conoce como despacho económico, ha sido objeto de estudio y gestión a lo largo de la historia mediante diversas metodologías fundamentadas en modelos matemáticos, con el fin de reducir al mínimo los costos operativos totales del sistema energético, y garantizar que se satisfaga el consumo de la demanda de energía. Al presente, los sistemas de potencia han evolucionado para integrar una variedad de generadores tanto provenientes de fuentes de energía convencionales, como renovables, lo que no solo permite una generación de energía más efectiva, desempeña además un papel crucial en la reducción de emisiones contaminantes, que actualmente es un enfoque mundial. En este contexto este artículo presenta un modelo multiobjetivo de optimización para el problema de despacho, aplicable al abastecimiento de la demanda en diversas zonas y con la capacidad de integrar dos funciones objetivo siendo los costos y emisiones. La optimización resultante logra una reducción significativa del 27% en las emisiones de CO2, lo que equivale a una disminución de 93.06 toneladas de CO2 y un ahorro anual en los costos operativos de aproximadamente de 308 millones de dólares. El modelo sugerido, estructurado como un problema de programación no lineal, ha sido abordado mediante el uso de un de software de alto nivel para el modelado matemático denominado GAMS, garantizando el cumplimiento de las restricciones técnicas y la optimización de las dos funciones objetivo establecidas.
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    Diseño de una red de comunicación AMI basado en la optimización de radio enlaces
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2024-10-28) Guanoquiza Changoluisa, Segundo Nicolas; Ruíz Maldonado, Milton Gonzalo
    La optimización de radioenlaces en redes de infraestructura de medición avanzada (AMI), motivado por la creciente necesidad de mejorar la eficiencia en la transmisión de datos, reducir los costos de enlace y asegurar la escalabilidad en redes inteligentes. El objetivo principal fue desarrollar un modelo optimizado para la red AMI, integrando tecnologías emergentes como IoT y 5G, para mejorar la calidad de la señal y la eficiencia energética. Se implementó un algoritmo genético para minimizar el costo de los enlaces entre concentradores de datos, agregadores de área y el centro de control. El proceso incluyó la configuración inicial de parámetros, la evaluación iterativa de soluciones, y la integración de IoT y 5G para optimizar la conectividad de la red. Se realizaron simulaciones en MATLAB que demostraron una reducción del 38.06% en el costo total de los enlaces, mejorando la eficiencia de la red. Las conclusiones revelaron que la optimización de radioenlaces y la integración de tecnologías emergentes permitieron manejar hasta 250 GB de datos por día, confirmando la escalabilidad y eficiencia del modelo propuesto. Además, la estructura jerárquica de la red demostró ser robusta y adaptable, cumpliendo con los requerimientos de eficiencia operativa y calidad de la señal.
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    Evaluación de la capacidad óptima de sistemas de almacenamiento para el control de potencia activa y reactiva en microrredes
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2024-10-07) Changoluisa Criollo, Luis Hernán; Castillo Fiallos, Jessica Nataly
    La optimización de sistemas de almacenamiento de energía (SAE) en microrredes para controlar potencia activa y reactiva. Se enfoca en la importancia del almacenamiento para mejorar la operatividad, integrar energías renovables y reducir costos operativos. Las microrredes son fundamentales en la transición hacia energías limpias, y su variabilidad hace necesaria la implementación de SAE. Método: Se utilizó un modelo de optimización basado en programación no lineal entera mixta resuelto a través del software GAMS. Se consideraron diferentes escenarios y restricciones técnicas para ubicar y dimensionar óptimamente los SAE. La evaluación se realizó utilizando el sistema IEEE de 14 nodos, aplicando flujos de potencia en corriente alterna (AC) y modelando la gestión energética en microrredes. Resultados: El estudio mostró una reducción significativa en los costos operativos al integrar SAE, con un ahorro estimado de 3.35 millones de dólares anuales. Los SAE contribuyeron a mejorar la estabilidad del sistema, reducir pérdidas energéticas y optimizar la gestión de recursos renovables, especialmente en escenarios de alta demanda. Conclusiones: Los resultados sugieren que la integración de SAE mejora la sostenibilidad y eficiencia operativa de microrredes. Estos sistemas no solo reducen costos, sino que facilitan la gestión de fluctuaciones en la generación de energías renovables. El modelo propuesto demuestra ser eficiente para equilibrar la oferta y demanda de energía, subrayando el valor estratégico del almacenamiento en la modernización de redes eléctricas.
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    Evaluación de la gestión energética de los nodos de telecomunicaciones de la empresa INTELCE con generación renovable del cantón Palora provincia de Morona Santiago
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2024-10-07) Nieto Trelles, Dilson Jhonathan; Pazuña Naranjo, William Paul
    Este artículo presenta un análisis detallado de la gestión energética en nodos de telecomunicaciones rurales ubicados en las localidades de Pablo Sexto, Macas y Palora, Ecuador. El estudio se enfoca en la implementación de fuentes de energía renovable, principalmente solar, y en la optimización del consumo energético mediante la red de monitoreo ZigBee. A través de simulaciones que incluyen diversas condiciones de carga y generación, se evalúa el impacto de integrar energías renovables en el suministro eléctrico de estas áreas. Se discuten los resultados obtenidos en términos de eficiencia energética, almacenamiento y sostenibilidad, destacando los beneficios del uso de tecnologías limpias y redes inteligentes para mejorar la autonomía energética en zonas rurales.
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    Evaluación del Estado en la Central Termogas Machala a través Machine Learning
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-08-28) Cruz Carrillo, Néstor Xavier; Quinatoa Caiza, Carlos Iván
    En este estudio se examinó la situación de la Central Termogas Machala. El desafío del proyecto consiste en superar grandes desafíos para asegurar la continuidad y asegurar un suministro eficaz de energía eléctrica, así como el uso eficiente de los recursos naturales y la reducción del impacto ambiental. La central termogas Machala opera en ciclo combinado, dispone de 8 unidades generadoras correspondientes a Machala I y Machala II, con una potencia total de 187 MW. Utilizando la programación en Python y la librería Pyomo para el proceso de optimización, se pudo examinar las variables de costos de combustible, potencia y energía eléctrica de la planta. La meta principal es reducir los costos de producción de energía eléctrica y las limitaciones están vinculadas a los costos de inicio, parada y el equilibrio de potencia. Además, para solucionar el problema se utiliza GNU Linear Programming Kit (GLPK), ya que el tipo de programación sugerido es entero lineal mixta. Mediante el análisis efectuado, se pudo determinar qué generadores térmicos pueden funcionar simultáneamente, elaborar planes de mantenimiento para la salida programada de estos generadores y determinar la energía total generada.
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    Evaluación técnica y económica de la transformación de biogás en energía eléctrica
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2024-10-07) Monar Villegas, Libito Homero; Hidalgo Osorio, William Armando
    Con el objetivo realizar una evaluación técnica y económica de la transformación de biogás en energía eléctrica para aprovechar el biogás que se produce en los rellenos sanitarios urbanos (RESU) y biodigestores se presenta el diseño y construcción, volumen útil de biogás producido cada año, potencia eléctrica útil y evaluación económica de los proyectos de generación de energía eléctrica en los RESU El Inga y Ceibales y del proyecto de biodigestor ubicado en la ciudad de Machachi. El análisis técnico muestra que en el año 2021 el proyecto El Inga alcanzó el máximo volumen anual de biogás (3405 m3/h) y una potencia eléctrica anual de 7,24 MW; mientras que en el año 2031 el proyecto Ceibales alcanzará el máximo volumen anual de biogás (1240,15 m3/h) y potencia eléctrica anual de 2,94 MW; en cambio, la implementación del proyecto de la ciudad de Machachi tendría un volumen constante anual de biogás de 312 m3/h y potencia eléctrica anual de 1 MW; a su vez, los tres proyectos alcanzan una potencia eléctrica de 1 MW con flujos de volumen anual de biogás de 547,04 m3/h, 435,81 m3/h y 312 m3/h. Se concluye que los tres proyectos ofrece una solución técnica y económicamente viable ya que generan actualmente una potencia de 7,8 MW con una inversión de 15 millones de USD; lo cual, mediante la aplicación del artículo 413 de la constitución, el estado ecuatoriano está obligado a promover el desarrollo de energías renovables, con una inversión de 5498 millones de USD se obtendría una potencia eléctrica de 2859 MW y así solventar el déficit de 890 MW para obtener soberanía de energía eléctrica en el Ecuador.
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    Evaluación técnico y económico integral para microgenerador de energía fotovoltaica en Ecuador
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-04-10) Barrera Rojas, Ambar Jocabed; Vásquez Carrera, Paco Jovanni; Pazuña Naranjo, William Paul
    Evalúa la viabilidad técnica y económica de un microgenerador de energía fotovoltaica en Ecuador, adaptado a los sectores residencial, comercial e industrial. Se utilizó un modelo de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) para predecir la radiación solar, logrando métricas de precisión (0.96), sensibilidad (0.96) y exactitud (0.92). En el sector residencial, el sistema requiere 2.35 kW y 8 paneles para cubrir una demanda diaria de 10 kWh, con una inversión inicial de $4,950 USD y un ahorro anual de $1,200 USD, alcanzando el punto de equilibrio en 4.12 años. En el sector comercial, se necesitan 11.76 kW para una demanda diaria de 50 kWh y 39 paneles con un periodo de recuperación en 1.58 años, mientras que en el sector industrial se requieren 78.43 kW y 261 paneles para cubrir 333.33 kWh/día. La herramienta desarrollada optimiza el dimensionamiento del sistema, considerando factores como eficiencia de paneles, capacidad de batería, potencia del inversor y días de autonomía. Además, analiza costos de instalación y retorno de inversión, demostrando que los sistemas fotovoltaicos son rentables y reducen las emisiones de CO₂. Los resultados destacan la viabilidad de estos sistemas para diversificar la matriz energética en Ecuador, maximizando beneficios económicos y ambientales.
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    Ley de competitividad energética en el Ecuador
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-05-07) Chevez Barba, Robinson Eduardo; Quinatoa Caiza, Carlos Iván
    El consumo de electricidad aumenta año tras año, en particular debido al crecimiento poblacional y de la zona industrial. El primer aspecto relevante para considerar es que el aumento de la producción de energía eléctrica se asocia con una intensificación de las emisiones de CO2, lo que conlleva al calentamiento global y al cambio climático, especialmente cuando esta fuente de energía se produce por medios convencionales. En consecuencia, además de la generación de energía limpia, es necesario promover instrumentos legales como el Proyecto de Ley de Competitividad Energética a Largo Plazo, cuya evaluación técnica y económica se evaluó en esta investigación. La metodología combinó enfoques cualitativos y cuantitativos: se realizó una revisión bibliográfica para estudiar la evolución histórica de los subsidios y se utilizaron herramientas como el análisis FODA para evaluar la situación actual. El diseño del estudio fue documental y descriptivo con un componente cuasiexperimental, utilizando datos de fuentes secundarias que se organizaron y analizaron con Microsoft Excel para presentar los resultados mediante gráficos y tablas. Los resultados mostraron que, a largo plazo, la ley no solo mantendrá el crecimiento observado en el sector eléctrico, sino que también promoverá el uso de fuentes de energía sostenibles a bajo costo. Además, desde un punto de vista prospectivo, se espera que la ley atraiga inversión tanto nacional como extranjera para mejorar el crecimiento del sector y aumentar los promedios de eficiencia energética con base en la implementación de tecnologías limpias.
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    Predicción de radiación solar en sistemas fotovoltaicos utilizando técnicas de aprendizaje automático
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-01-23) Palomo Rogia, Wilson David; Mullo Pallo, Mauricio Eduardo
    La creciente demanda de energías renovables, enfocándose específicamente en los sistemas fotovoltaicos que aprovechan la energía solar como una solución viable y sostenible. La metodología implementada incluyó el análisis y tratamiento de los datos de radiación solar recopilados cada hora durante el periodo 2017-2023. Estos datos fueron fundamentales para realizar las predicciones de enero, febrero y marzo del 2024. El propósito de estas predicciones fue optimizar el dimensionamiento de un sistema fotovoltaico apropiado para un área urbana. Para este propósito, se utilizó un algoritmo de árbol de decisión, una técnica destacada dentro del campo del aprendizaje automático, implementada mediante el software Python por su facilidad de acceso y versatilidad. Los resultados se almacenaron en un archivo .xlsx, lo que simplificó el proceso de dimensionamiento del sistema. Además, se incorporaron cálculos de desviación estándar para estimar la radiación solar en los próximos tres meses, permitiendo así un cálculo preciso y adecuado del sistema fotovoltaico necesario. En conclusión, el sistema fotovoltaico diseñado se dimensiono eficazmente a partir del análisis predictivo proporcionado por el algoritmo. Con una potencia pico de 1,26 kWp y una configuración de almacenamiento bien adaptada, este sistema está equipado para cumplir con las demandas energéticas diarias de 123,5 kWh.
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    Pronóstico De Generación Fotovoltaica De Largo Plazo Aplicando Técnicas De Machine Learning
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2024-07-10) Quinatoa Lema, Freddy David; Quinatoa Caiza, Carlos Iván
    La investigación articula la formulación de un modelo predictivo de recursos solares que emplea metodologías de machine learning a largo plazo donde se construye en fases secuenciales, aprovechando los conceptos pertinentes al análisis de datos históricos y basando su arquitectura en metodologías de machine learning. Se presenta una exposición de la amplia gama de técnicas de machine learning utilizadas en la predicción global de los recursos primarios y se establecen criterios para la selección de técnicas en función de su relevancia para las distintas fases del modelo, también se prepara meticulosamente una síntesis completa sobre la utilización de la estimación y la predicción de los recursos primarios como componentes integrales de la planificación estratégica de los sistemas fotovoltaicos a largo plazo; se formula el modelo y se articulan escenarios de simulación que son pertinentes al clima ecuatoriano, que sirven como un instrumento para estimar el potencial solar que se puede emplear para discernir y enfatizar la importancia de los datos como elementos fundamentales en los procesos de toma de decisiones involucrados en la planificación de las fuentes de energía se caracteriza por la variabilidad de los recursos primarios.