Pronóstico de las pérdidas en redes de distribución mediante redes neuronales Report as inadecuate




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Sergio de la Fé ; Dante Miraglia ;Ingeniería Energética 2005, XXVI 1

Author: Felier Fernández

Source: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=329127735004


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Ingeniería Energética E-ISSN: 1815-5901 orestes@cipel.ispjae.edu.cu Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría Cuba Fernández, Felier; de la Fé, Sergio; Miraglia, Dante Pronóstico de las pérdidas en redes de distribución mediante redes neuronales Ingeniería Energética, vol.
XXVI, núm.
1, 2005, pp.
17-21 Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría La Habana, Cuba Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=329127735004 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto energética Vol.
XXVI, No.
1-2005 TRABAJOS TEORICOEXPERIMENALES Pronóstico de las pérdidas en redes de distribución mediante redes neuronales Felier Fernández Sergio de la Fé Dante Miraglia Recibido: Octubre del 2004 Aprobado: Diciembre del 2004 Resumen - Abstract Se establece un modelo matemático que tiene en cuenta la variación de la resistencia de los conductores de las líneas de distribución debida a los cambios de la temperatura ambiente y al calentamiento del conductor como consecuencia de la potencia transmitida.
Con el modelo establecido se calculan las pérdidas de potencia y energía para un circuito de distribución ante distintas temperaturas ambientes y estados de carga.
y se entrena una red neuronal para el pronóstico de pérdidas de energía y potencia teniendo como variable de entrada el estado de carga del sistema y la temperatura ambiente y como salida las pérdidas de potencia horaria y la pérdida de energía diaria.
Se determinan variaciones del 1,6 al 8,11 % de la resistencia y del 4 al 6 % en la energía al comparar los resultados con los programas actuales. Palabras clave: pérdidas en distribución, redes de distribución, redes neuronales artificiales ...





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