Artículos - Ingeniería en Electricidad

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    Pronóstico de generación de motogeneradores mediante redes neuronales.
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC), 2026-05-10) Veintimilla Herrera, Stiven Ismael; Marrero Ramírez, Secundino
    Predecir la generación y la eficiencia de los generadores de motor es un reto en la planificación energética debido a las condiciones de funcionamiento variables y a la necesidad de optimizar los recursos. Este artículo aborda el problema mencionado desde un enfoque de predicción basado en redes neuronales artificiales (RNA). El objeto de estudio es un generador de motor Hyundai utilizado en la generación de electricidad, para el que se utilizó el historial de variables de funcionamiento. La metodología empleada consistió en la recopilación, normalización y entrenamiento de una RNA con la respectiva validación del modelo de predicción utilizando métricas estadísticas, como el error cuadrático medio (MSE), que tuvo un valor de 0,0039 y una matriz de confusión aceptable, ya que fue capaz de clasificar los datos con una precisión del 100 %. Además, se analizó el indicador de eficiencia utilizando la relación entre la energía generada y el consumo de combustible, con un promedio de 3,34 y una desviación de 0,17. Los resultados finales muestran una buena predicción del modelo con un MSE bajo de 0,000450, lo que permite evaluar el rendimiento energético del sistema. Por lo tanto, el uso de RNA es sin duda muy útil para planificar y predecir la generación de electricidad en estas máquinas.
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    Análisis del fenómeno transitorio por descargas parciales utilizando el software ATP
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC), 2026-02-19) Lopez Naula, Jairo Alexander; Mullo Pallo, Mauricio Eduardo
    El estudio desarrollado aborda la simulación de fenómenos transitorios asociados a descargas parciales en sistemas eléctricos de potencia, con el fin de comprender su comportamiento bajo condiciones transitorias y su influencia en la integridad de los sistemas de transmisión. El estudio considera una red representativa de 138 kV, con modelos de líneas distribuidas y parámetros concentrados, donde la configuración de conductores se define como la disposición geométrica y forma de interconexión eléctrica entre fases. Los resultados muestran frentes de onda con tiempos de ascenso cercanos a 0,5 ms y amplitudes transitorias significativas, coherentes con eventos reales. La solución propuesta consiste en el uso de modelación detallada para identificar trayectorias críticas de propagación y evaluar la severidad del fenómeno. La importancia del estudio radica en demostrar que ATP permite reproducir con precisión fenómenos rápidos, optimizando el diagnóstico del comportamiento transitorio y apoyando decisiones técnicas orientadas a mejorar la confiabilidad operativa y prolongan la vida útil del sistema eléctrico.
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    Estimación paramétrica del modelo de carga de recuperación exponencial utilizando mediciones sincrofasoriales
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC), 2026-01-30) Quinga Nasimba, Robert Steven; Tigasi Tigasi, Klever Mauricio; Mullo, Mauricio
    La representación adecuada del comportamiento dinámico de las cargas y la captura de la variabilidad temporal de sus parámetros constituye un elemento fundamental en el análisis y operación de los sistemas eléctricos. Para ello, se emplean metodologías de modelamiento de carga automáticas y en línea, modelos de carga dinámicos y, se aprovechan las ventajas de las mediciones sincrofasoriales. Entre los modelos más utilizados se encuentra el Exponential Recovery Load (ERL), capaz de representar no solo el comportamiento estático de las cargas, sino también la dinámica de recuperación exponencial frente a perturbaciones de tensión. No obstante, el proceso de identificación paramétrica de este modelo ha sido superficialmente abordado en estudios previos, lo que deja abiertas interrogantes sobre su estimación precisa en entornos reales. Este trabajo aborda de forma integral dicho proceso de identificación, considerando desde la selección del algoritmo de optimización más adecuado, con énfasis en esquemas automáticos, en línea y basados en mediciones sincrofasoriales, hasta la determinación de los requisitos mínimos que deben cumplir estas mediciones para garantizar estimaciones confiables del modelo ERL. Los resultados muestran que los algoritmos Trust- region-reflective, Interior-point y SQP ofrecen el mejor desempeño en la estimación de parámetros del modelo. Asimismo, se evidencia que las mediciones sincrofasoriales deben registrar variaciones de tensión de al menos 0.003 pu para asegurar una identificación precisa.
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    Simulación de un sistema fotovoltaico de 33 MWp conectado a la red para optimizar generación sostenible
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC), 2026-01-12) Guano Taris, Edwin David; Rojas Gahona, Ronny Misael; Quinatoa Caiza, Carlos Iván
    Este análisis examina la incorporación de una planta fotovoltaica (PV) de 33 MWp en un sistema eléctrico IEEE de 9 barras, con el propósito de determinar la generación mediante el uso de PowerFactory. El propósito es establecer cómo la generación renovable influye en el perfil de tensión, flujos de potencia del sistema. La PV está formada por 11 inversores y 6.400 paneles solares, enlazada a la barra 8, con una capacidad nominal de 21.01 MW y un flujo reactivo de 10.02 MVAr. Los valores de tensión se mantienen en el rango permitido (0.95–1.05 p.u.), con registros como 1.029 p.u. en Bus 5, 1.040 p.u. en Bus 9 y 1.039 p.u. en Bus 1. Los corredores críticos de transmisión se evidencian en los flujos más altos, que son entre Bus 4 y Bus 5 (-83.474 MW), así como entre Bus 6 y Bus 9 (-72.314 MW). La PV, en horas de sol, proporciona hasta 31.85 MW, lo que equivale al 8–9% del total; la generación convencional, por su parte (G1: 73.45 MW, G2: 163 MW y G3: 85 MW), contribuye con más del 90% de la energía. La fuente de corriente continua funciona como un sistema de almacenamiento, absorbiendo entre -10 MW y -33 MW. A pesar de que se necesita optimizar la gestión del almacenamiento, estos descubrimientos confirman que el sistema no se ve afectada por la integración fotovoltaica y que esta mejora la sostenibilidad.
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    Identificación paramétrica del modelo de carga OCL utilizando mediciones sincrofasoriales y técnicas de optimización
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC), 2026-01-30) Ochoa Sánchez, Lesly Fiorela; Caiza Chiguano, Brayan Alexander; Rueda Flores, Walter Paúl
    Actualmente modelar adecuadamente las cargas, representar su comportamiento dinámico y capturar las variaciones de los parámetros de los modelos de carga en el tiempo es un tema fundamental. Para esto hoy en día se utilizan mediciones sincrofasoriales, metodologías de modelamiento de carga automáticas y en línea y, nuevos modelos de carga dinámicos. En el último tiempo en un trabajo de investigación se ha planteado el Oscillatory Component Load Model (OCL), el cual tiene como aporte que permite representar no solamente el comportamiento estático y exponencial de recuperación de las cargas, sino también el comportamiento oscilatorio. En este sentido, el proceso de identificación paramétrica de este modelo OCL no ha sido investigado a profundidad, por lo que se lo realiza en este trabajo, desde determinar el mejor método de optimización para el proceso de identificación paramétrica, hasta las características que deben contener las mediciones sincrofasoriales para obtener modelos de carga OCL precisos.