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A demand response program for isolated PV systems based on the state of charge of the battery and the prediction of demand and generation of electric power

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dc.contributor.advisorQuijano Silva, Nicanor
dc.contributor.authorPestana Calderín, José Ernesto
dc.contributor.juryJiménez Vargas, José Fernando
dc.contributor.juryObando Bravo, Germán Darío
dc.date.accessioned2020-06-10T09:01:09Z
dc.date.available2020-06-10T09:01:09Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractThe electrification of rural areas is limited by the difficult access, the unsustainability of energy projects and the low participation of the community in the designs. Isolated photovoltaic systems are a first-hand solution, but for its sustainability it is necessary to know information in real time to estimate the future state of the system and send signals to users. In this article, we propose a methodology that optimizes the available energy resources of a microgrid through a demand response program based on dynamic prices given by the state of charge of the battery. We propose a real-time measurement system that feeds a database and we use prediction methods such as Support Vector Machine (SVM) and Extreme Learning Machine (ELM) to calculate the demand and generation of electrical energy one day in advance. community. Simulations of results are presented to evaluate the performance of the forecast methods and the behavior of the DR program.es_CO
dc.description.abstract"La electrificación de las áreas rurales está limitada por el difícil acceso, la insostenibilidad de los proyectos de energía y la baja participación de la comunidad en los diseños. Los sistemas fotovoltaicos aislados son una solución de primera mano, pero para su sostenibilidad es necesario conocer la información en tiempo real para estimar el estado futuro del sistema y enviar señales a los usuarios. En este artículo, proponemos una metodología que optimiza los recursos energéticos disponibles de una microrred a través de un programa de respuesta a la demanda basado en precios dinámicos dados por el estado de carga de la batería. Proponemos un sistema de medición en tiempo real que alimenta una base de datos y usamos métodos de predicción como Support Vector Machine (SVM) y Extreme Learning Machine (ELM) para calcular la demanda y generación de energía eléctrica con un día de anticipación. comunidad. Se presentan simulaciones de resultados para evaluar el rendimiento de los métodos de pronóstico y el comportamiento del programa DR."--Tomado del Formato de Documento de Grado.es_CO
dc.description.degreelevelMaestríaes_CO
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Eléctricaes_CO
dc.format.extent23 hojases_CO
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_CO
dc.identifier.doi10.57784/1992/34279
dc.identifier.instnameinstname:Universidad de los Andesspa
dc.identifier.pdfu807267.pdf
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Sénecaspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/spa
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1992/34279
dc.language.isoenges_CO
dc.publisherUniandeses_CO
dc.publisher.departmentDepartamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónicaes_CO
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaes_CO
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Eléctricaes_CO
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAl consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.spa
dc.rights.urihttps://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf*
dc.sourceinstname:Universidad de los Andeses_CO
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional Sénecaes_CO
dc.subject.keywordDemanda de energía eléctrica - Investigaciones - Métodos de simulaciónes_CO
dc.subject.keywordConsumo de energía eléctrica - Investigaciones - Métodos de simulaciónes_CO
dc.subject.keywordElectrificación rural - Investigaciones - Métodos de simulaciónes_CO
dc.subject.keywordSistemas de energía fotovoltaicos - Investigacioneses_CO
dc.subject.themesIngeniería
dc.titleA demand response program for isolated PV systems based on the state of charge of the battery and the prediction of demand and generation of electric poweres_CO
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000849669
person.identifier.gsidhttps://scholar.google.es/citations?user=xu0jdYAAAAAJ
person.identifier.orcid0000-0002-8688-3195
relation.isDirectorOfPublication698e35fc-6e9e-4c84-8960-ae30da9bc64a
relation.isDirectorOfPublication.latestForDiscovery698e35fc-6e9e-4c84-8960-ae30da9bc64a
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