ANÁLISIS DE SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA BASADOS EN LOS SISTEMAS ELÉCTRICOS REPRESENTATIVOS

En el presente trabajo se propone un método para optimizar Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) con el objetivo de determinar la mejor solución técnica que admita el funcionamiento de los SDEE con adecuados parámetros de Producto Técnico. El análisis se realiza a partir de modelos de optimización desarrollados según las configuraciones de redes de mayor difusión que operan en el mercado eléctrico. Estos modelos se ajustan para lograr una red adaptada ideal, los Sistemas Eléctricos Representativos (SER), en función de las Área Típica de Distribución (ATD). Se presentan resultados de simulación obtenidos mediante el software CYMDIST v5.04®, a partir del cual, se determina la óptima solución técnica para diferentes régimen de funcionamiento y según la dotación de recursos disponibles.

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PROJEÇÃO DE DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA NO CURTO PRAZO CONSIDERANDO EFEITOS CLIMÁTICOS: UMA ABORDAGEM ATRAVÉS DE REDES NEURAIS

O presente trabalho apresenta um modelo para projeção de demanda de energia elétrica para o horizonte de curto prazo, considerando os efeitos de variações climáticas com uso de Redes Neurais Artificiais (RNA). Um sistema automático de projeção de demanda foi desenvolvido em ambiente MatLab®. A cada projeção de demanda diária é associado um determinado dia da semana (dia útil, domingo e feriado ou sábado), pré-definido na fase de treinamento da RNA. Com base no estudo das principais variáveis climáticas com influência na projeção de demanda no curto prazo, considera-se: temperatura média diária, insolação e umidade relativa do ar. Um estudo de caso utilizando dados reais de uma concessionária de energia elétricada região sul do Brasil é apresentado, mostrando a eficiência e robustez da metodologia proposta.

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