Resumen

El flujo de carga tiene gran relevancia en la asistencia del proceso de toma de decisiones y planificación de la generación, distribución y trasmisión de energía eléctrica. El desconocimiento de los valores de este indicador, así como su inadecuada predicción, dificulta la toma de decisiones y eficiencia del servicio eléctrico, además puede ocasionar situaciones indeseadas tales como; la sobre demanda, el sobre calentamiento de los componentes que integran una subestación, y la no correcta planificación de los procesos de generación y distribución eléctrica. Dada la necesidad de predicción de flujo de carga eléctrica de las subestaciones en el Ecuador la presente investigación propone la concepción para el desarrollo de un sistema automatizado de predicción empleando el uso de Redes Neuronales Artificiales.

Texto completo

The PDF file did not load properly or your web browser does not support viewing PDF files. Download directly to your device: Download PDF document
Back to Top

Document information

Published on 29/09/15
Accepted on 29/09/15
Submitted on 29/09/15

Volume 6, Issue 3, 2015
DOI: 10.29019/enfoqueute.v6n3.66
Licence: CC BY-NC-SA license

Document Score

0

Views 3
Recommendations 0

Share this document

Keywords

claim authorship

Are you one of the authors of this document?