| Revista: | Ingeniería y competitividad |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000426513 |
| ISSN: | 0123-3033 |
| Autors: | González Ramírez, Xiomara1 Perea Meneses, Angela M1 Caicedo, Gladys N1 Castro, Ferley1 |
| Institucions: | 1Universidad del Valle, Escuela de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Cali, Valle del Cauca. Colombia |
| Any: | 2008 |
| Volum: | 10 |
| Número: | 2 |
| Paginació: | 75-86 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | Las curvas de carga en transformadores eléctricos se emplean para cuantificar las pérdidas en sistemas de distribución de energía, para establecer tarifas de cobro que varíen según la hora del día en que ocurre el consumo y para optimizar el uso de los transformadores. En este artículo se presenta un método para estimar las curvas de carga en transformadores de distribución. A partir de mediciones realizadas en una muestra de transformadores y de la información disponible en la base de datos comercial de una empresa de distribución de energía eléctrica, se entrenó una red neuronal por medio de una herramienta computacional basada en MATLAB. El método de estimación de las curvas de carga se implementó en el sistema de distribución de energía eléctrica de la ciudad de Buenaventura, Colombia. El aprendizaje de la red neuronal y el método para la estimación de las curvas de carga se validaron a través de su aplicación a un conjunto de transformadores distintos a los utilizados para el entrenamiento de la red neuronal, obteniéndose una precisión mayor al 90 % en la estimación de las curvas de carga. En comparación con métodos tradicionales, el método presentado en este trabajo permite estimar la curva de carga de cualquier transformador de distribución de un modo más económico y preciso |
| Resumen en inglés | Load curves in electrical transformers are employed to quantify losses in power distribution systems, to establish power utility rates that vary according to the hour of the day in which energy consumption occurs, and to optimize the use of transformers. This paper presents a method to estimate load curves in distribution transformers. From measurements made on a sample of transformers and the available information from the commercial database of an electrical power distribution company, a neural network was trained by means of a MATLAB-based computational tool. The load curve estimation method was implemented in the power distribution system of the city of Buenaventura, Colombia. The neural network learning and the load-curve estimation method were validated through their application to a set of transformers different from those used for training the neural network, obtaining an accuracy higher than 90 % for the load curve estimation. As compared to traditional methods, the method presented in this work allows to estimate the load curve of any distribution transformer in a more economical and accurate way |
| Disciplines | Ingeniería |
| Paraules clau: | Ingeniería eléctrica, Sistemas de distribución, Distribución de energía, Transformadores de distribución, Curvas de carga, Redes neuronales artificiales |
| Keyword: | Electrical engineering, Distribution systems, Power distribution, Distribution transformers, Load curves, Artificial neural networks |
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