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dc.contributor.advisorLastre Aleaga, Arlys-
dc.contributor.authorMéndez Garcés, Erik Fernando-
dc.date.accessioned2017-06-06T19:20:34Z-
dc.date.available2017-06-06T19:20:34Z-
dc.date.issued2017-05-
dc.identifier.citationMéndez Garcés, Erik Fernando. (2017). Modelo para el análisis y toma de decisiones mediante el empleo de técnicas de inteligencia artificial para la reducción de la distorsión armónica en redes de energía eléctrica. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/6586-
dc.descriptionEl presente trabajo investigativo propone como objetivo principal el desarrollo de un modeloconceptual mitigante para el análisis y la toma de decisiones para reducir la distorsión armónicaen redes de energía eléctrica, los métodos principales usados para el desarrollo del modelo, se basan esencialmente en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial, tanto en la validaciónde la propuesta de modelo mitigante mediante redes de Petri, como en la implementación para elanálisis de casos estudios, en donde se propone una comparativa entre modelos convencionalesde corrección, y modelos de corrección mediante técnicas de inteligencia artificial que integranredes neuronales artificiales (RNA’s) para el efecto mitigante, el modelo propuesto evalúaresultados enfocados en dos connotaciones orientadas a la adquisición de datos, la primera es deforma simulada y la segunda mediante la incorporación de datos históricos medidos por equiposanalizadores de calidad de energía utilizados por las empresas de distribución del medio, esteúltimo aspecto permite vincular el modelo propuesto a la industria eléctrica, y dado los casos deestudio evaluados se obtiene un respuesta mitigante satisfactoria para cada caso de estudioplanteado, estos casos de estudio son provistos por la Corporación Nacional de ElectricidadEmpresa Pública Estratégica Unidad de Negocio Santo Domingo de los Tsachilas (CNEL EP)las conclusiones finales fueron la viabilidad de las RNA’s para casos atípicos, y los modelosconvencionales para casos normalizados, finalmente se recomienda velar por la calidad de laenergía eléctrica para causar el menor impacto a las cargas no lineales del medio (consumidorfinal).es_ES
dc.description.abstractIn the present research work, a model is proposed for the analysis and decision making in order to reduce the harmonic distortion in electrical energy networks, for the purpose is included artificial intelligence techniques, both, in the validation and simulation for the proposal model for mitigation through "Petri Nets", and in the implementation for the analysis of the study cases, which proposes a comparison between conventional correction models, and artificial intelligence correction models using techniques that integrates artificial neural networks for The mitigating effect, in particular, considering the specific analysis of the study cases, the proposed model focuses on two connotations oriented to the acquisition of data, the first is simulated and the second is the incorporation of the historical data measured by analyzing equipment Of energy quality used by distribution companies, the latter aspect will allow to link the proposed model to the electricity industry and provide a perspective of analysis, through regular cases raised in companies in charge of Ecuadorian electricity distribution, such as the "National Corporation of Electricity Public Company Strategic CNEL EP", this companies are the main producers of harmonic disturbances in an electrical system, due to the non-linear nature of the behavior in their electric charges (final consumer).es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTIPEC;20T00839-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectTECNOLOGÍA Y CIENCIAS DE LA INGENIERÍAes_ES
dc.subjectCONTROL AUTOMÁTICOes_ES
dc.subjectMODELO CONCEPTUALes_ES
dc.subjectCALIDAD DE ENERGÌAes_ES
dc.subjectDISTORSIÓN ARMÓNICA ELÉCTRICAes_ES
dc.subjectMODELOS DE CORRECCIÓN ARMÓNICAes_ES
dc.subjectFILTROS DE ARMÓNICOSes_ES
dc.subjectREDES DE PETRIes_ES
dc.titleModelo para el análisis y toma de decisiones mediante el empleo de técnicas de inteligencia artificial para la reducción de la distorsión armónica en redes de energía eléctrica.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.contributor.miembrotribunalCordovés García, Alexis-
dc.contributor.miembrotribunalGuamán Guajala, Wilson-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
Aparece en las colecciones: Maestrias: Modalidad Proyectos de Investigación y Desarrollo

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