Gestión energética mediante procesos estocásticos para la respuesta a la demanda
Abstract:
El aumento de la población y el desarrollo industrial, han obligado a que exista una mayor demanda energética, esto obliga a las empresas generadoras a aumentar su infraestructura de producción de energía, lo cual es muy costoso, por esta razón se busca implementar políticas de respuesta a la demanda (RD), incluyendo generación distribuida (GD), así se logrará un consumo energético más eficiente, ya que se podrán trasladar cargas no representativas de horarios pico de consumo, a otros periodos de tiempo. Además, se puede implementar sistemas de gestión energética (GE), es decir, adoptar políticas en donde se haga una planificación de consumo óptimo y esta sea aplicada a la industria o al sistema eléctrico en general, esta política ayudaría a la empresa a que mejore su competitividad, ya que los gastos por consumo energético se reducirían, al tener equipos más eficientes. Se debe considerar que mejorar la tecnología en equipos no es suficiente para tener eficiencia energética, esto debe ir acompañado de un óptimo uso de recurso energéticos y su utilización de forma hábil y precisa. Para resolver el problema de consumo energético se ha utilizado procesos estocásticos, en donde se hace una optimización de consumo mediante RD, luego mediante un despacho económico se encontrará el menor costo de generación, utilizando generadores más económicos y menos contaminantes, ya que se dejará de lado parte de la generación térmica, reduciendo así los costos de producción eléctrica y además se contribuye a la disminución de la contaminación ambiental generando menos emisiones de CO2.
Año de publicación:
2017
Keywords:
- INGENIERIA ELÉCTRICA
- Modelos Matematicos
- CONSUMO DE ENERGIA ELECTRICA
- ESTADÍSTICA MATEMÁTICA
Fuente:
Tipo de documento:
Bachelor Thesis
Estado:
Acceso abierto
Áreas de conocimiento:
- Ingeniería energética
- Política energética
- Energía
Áreas temáticas:
- Física aplicada
- Economía de la tierra y la energía
- Probabilidades y matemática aplicada