Modelo predictivo de fallas en alimentadores primarios de concesión de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur usando aprendizaje profundo de máquina

dc.contributorTorres Contreras, Santiago Patricio
dc.creatorSegarra López, Juan Fernando
dc.creatorAndrade Veloz, Pedro Sebastian
dc.date2017-11-27T12:30:16Z
dc.date2017-11-27T12:30:16Z
dc.date2017
dc.date.accessioned2018-03-14T20:30:47Z
dc.date.available2018-03-14T20:30:47Z
dc.identifierhttp://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/28579
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1135488
dc.descriptionEste trabajo de titulación propone la predicción de interrupciones no programadas en alimentadores primarios de concesión de la Empresa Regional Centro Sur C.A. (CENTROSUR) usando Aprendizaje Profundo de Máquina. El modelo, basado en redes neuronales, ha sido poco explorado en la industria de la distribución de energía eléctrica, tanto en el ámbito local como internacional. Para la elaboración del modelo, se recopilaron y analizaron datos históricos de la empresa de los últimos cinco años con información de las interrupciones no programadas. La validación del modelo computacional de predicción se realizó usando información del alimentador #521 de la Subestación (S/E) 5 de la CENTROSUR, que es donde se evidencia la mayor incidencia de fallas.
dc.descriptionThis work proposes the forecasting of failures in primary feeders of Empresa Eléctrica Regional Centro Sur C.A. (CENTROSUR) using Deep Learning. The model, based on neural networks, has not been wide explored in the electricity distribution industry, both locally and internationally. For the development of the model, the company’s historical data from the last five years about failures was collected and analyzed. The validation of the forecasting model was performed using data from the #521 primary feeder of the Substation (S/E) 5 of CENTROSUR, where the highest incidence of faults is evidenced.
dc.descriptionIngeniero Eléctrico
dc.descriptionCuenca
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.relationTE;411
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/
dc.sourceinstname:Universidad de Cuenca
dc.sourcereponame:Repositorio Digital de la Universidad de Cuenca
dc.subjectENERGIA ELECTRICA
dc.subjectDISTRIBUCION ELECTRICA
dc.subjectINGENIERIA ELECTRICA
dc.subjectFALLAS DE ALIMENTADORES
dc.subjectMANTENIMIENTO PREDICTIVO
dc.titleModelo predictivo de fallas en alimentadores primarios de concesión de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur usando aprendizaje profundo de máquina
dc.typeTesis


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