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Title: Eficiencia energética mediante sistemas scada para el control de la demanda de una residencia
Authors: Juna Juca, Edwin Adrian
Advisor: García Torres, Edwin Marcelo
Keywords: INGENIERÍA ELÉCTRICA
ENERGÍA ELÉCTRICA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ELECTRICIDAD
DESARROLLO ECONÓMICO
REDES NEURONALES (COMPUTADORES)
TELECOMUNICACIONES
Issue Date: Feb-2015
Abstract: El presente trabajo de tesis desarrolla un prototipo de sistema SCADA con el cual se puede controlar cargas residenciales, el sistema consta de equipos enchufables a los cuales se conecta la carga que queremos controlar. La comunicación entre los distintos dispositivos que forman parte del sistema será mediante el protocolo de comunicaciones ZigBee, protocolo de comunicaciones inalámbrico muy confiable. La base de funcionamiento del sistema es mediante una curva de demanda, dicha curva de demanda es obtenida mediante un modelamiento matemático. El modelamiento matemático utilizado es Redes Neuronales Artificiales (RNA), modelamiento que se ajusta perfectamente a las necesidades de este proyecto. Para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica residencial se tomaron datos mediante un analizador Fluke 43b, de los cuales se sirve el modelo matemático para el pronóstico de la demanda. Los valores de demanda obtenidos serán comparados con un punto de referencia y según sea programado, el sistema automáticamente conectará o desconectará las cargas existentes en la residencia. Además con este proyecto de tesis se intenta dar a conocer tanto los beneficios económicos como los beneficios al medio ambiente que vienen de la mano con la utilización de esta nueva tecnología.
Description: This thesis develops a prototype of SCADA system which can be controlled residential loads, the system consists of pluggable equipment to which the load to be monitored is connected. The communication between devices that are part of the system will be using ZigBee communication protocol, protocol very reliable wireless communications. The base operating system is via a demand curve, demand curve that is obtained by mathematical modeling. Mathematical modeling is used Artificial Neural Networks (ANN) modeling that perfectly fits the needs of this project. For forecasting the demand for residential electricity data were taken using a Fluke 43b, of which the mathematical model for forecasting demand is served. Demand values obtained will be compared with a benchmark and as scheduled, the system automatically connect or disconnect the existing loads in the residence. In addition to this thesis project we try to present both economic benefits and environmental benefits that come hand in hand with the use of this new technology.
URI: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/8088
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