Reconstrucción de la curva de carga eléctrica residencial a partir de selección muestral usando sensado comprimido

Abstract

La respuesta a la demanda (DR), busca proporcionar un servicio de calidad, que permita reducir significativamente los costos y garantizar a su vez la seguridad de la red. Por lo tanto, es necesario realizar una adecuada estimación de la curva de demanda, considerando que se tiene implementado un sistema de medición inteligente para la obtención de los datos de demanda. Dentro de una infraestructura de medición avanzada (AMI), existe la posibilidad de que se den fallas o ataques maliciosos que interrumpan el intercambio de información entre la empresa eléctrica y los usuarios finales, causando que se pierdan datos y no se tenga la información completa de los perfiles de demanda. En este artículo se presentan técnicas que permiten reconstruir la curva de demanda con una mínima cantidad de datos, para esto se realiza un análisis comparativo entre diferentes algoritmos que utilizan un modelo matemático matricial, basado en la teoría de sensado comprimido. Además, para saber cuál es la mejor opción, se realiza un cálculo del error de reconstrucción mediante un porcentaje de la diferencia cuadrática media, considerando la señal original y la señal reconstruida.