Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10495/25384
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorAgudelo, Laura-
dc.contributor.authorVelilla Hernández, Esteban-
dc.contributor.authorLópez Lezama, Jesús María-
dc.date.accessioned2022-01-19T16:11:50Z-
dc.date.available2022-01-19T16:11:50Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.issn0716-8756-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10495/25384-
dc.description.abstractRESUMEN: En este artículo se presenta una metodología para estimar la curva de carga de transformadores de potencia utilizando redes neuronales artificiales. Para implementar la metodología propuesta se utilizaron datos reales de dos transformadores ubicados en diferentes zonas geográficas y con diferentes condiciones de operación. La técnica de estimación de carga fue implementada con datos históricos de la empresa Interconexión Eléctrica S.A (ISA). Para realizar la predicción de las curvas de carga se entrenó una red neuronal usando MATLAB, la cual se adapta a la curva de carga con tiempos de predicción diaria y semanal. La metodología propuesta permite la estimación de la curva de carga de transformadores de potencia con un error relativo de alrededor del 10%. Este método puede ser utilizado en otros equipos con características de operación similares.spa
dc.description.abstractABSTRACT: This paper presents a methodology for load estimation of power transformers by means of arfificial neural networks. To implement the proposed methodology the data of two power transformers, located in different geographical areas and wifh different operational conditions, were considered. The load estimation methodology was implemented using historical data provided by the company Interconexión Eléctrica S.A. (ISA). To predict the load curves a neural network was trained using MATLAB, being able to fit a load curve with daily and weekly prediction times. The proposed method allows the estimation of load curve values in power transformers with an average percent relative error of around 10%. The method described in this paper can be applied fo other equipment with similar operating characteristics.spa
dc.format.extent10spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherCentro de Información Tecnológicaspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.titleEstimación de la carga de transformadores de potencia utilizando una red neuronal artificialspa
dc.title.alternativeLoad estimation of power transformers using an artificial neural networkspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.publisher.groupGrupo de Manejo Eficiente de la Energía (GIMEL)spa
dc.identifier.doi10.4067/S0718-07642014000200003-
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.identifier.eissn0718-0764-
oaire.citationtitleInformación Tecnológicaspa
oaire.citationstartpage15spa
oaire.citationendpage24spa
oaire.citationvolume25spa
oaire.citationissue2spa
dc.rights.creativecommonsDerechos reservados - Está prohibida la reproducción parcial o total de esta publicaciónspa
dc.publisher.placeLa Serena, Chilespa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1spa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/ARTspa
dc.type.localArtículo de investigaciónspa
dc.subject.lembRedes neurales (computadores)-
dc.subject.lembNeural networks (Computer science)-
dc.subject.proposalTransformadores de potenciaspa
dc.subject.proposalFactor de cargaspa
dc.description.researchgroupidCOL0010477spa
dc.relation.ispartofjournalabbrevInf. tecnol.spa
Aparece en las colecciones: Artículos de Revista en Ingeniería

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
VelillaEsteban_2014_EstimacionCargaTransformadores.pdfArtículo de investigación528.44 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.