Estimación de curvas diarias de demanda eléctrica en transformadores de distribución mediante redes neuronales artificiales

Con el avance de la tecnología actual, los consumidores tienden a jugar un papel cada vez más activo dentro del mercado energético. Las empresas distribuidoras son el último eslabón de la cadena de suministro de energía eléctrica y al estar en contacto directo con los consumidores, su tecnología debe adaptarse rápidamente a los nuevos requerimientos y condiciones del uso final de la energía. La estimación de la demanda en redes eléctricas de distribución es un problema que solo estaba siendo abordado a nivel de alimentadores y subestaciones. Actualmente la gestión moderna de un sistema de distribución requiere contar con un perfil horario de demanda a nivel de transformadores de distribución. El presente trabajo desarrolla un modelo basado en redes neuronales artificiales y algoritmos de clustering, para estimar curvas de demanda horaria en transformadores de distribución, a partir de datos comerciales de los consumidores. La metodología fue validada mediante comparación con mediciones reales de transformadores y su aplicación en un alimentador de prueba en la empresa distribuidora CNEL de la ciudad de Santo Domingo en Ecuador.