Respuesta a la Demanda para Smart Home Utilizando Procesos Estocásticos

Autor: Pablo Moreno, Marcelo García
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2016
Předmět:
Zdroj: Revista de I + D Tecnológico, Vol 12, Iss 2, Pp 7-17 (2016)
Druh dokumentu: article
ISSN: 1680-8894
2219-6714
Popis: El incremento del consumo de energía en los usuarios finales, en especial en los residenciales, implica que el sistema eléctrico crezca a la par, tanto en infraestructura como en potencia instalada, además los precios de la energía varían para poder satisfacer estas necesidades, por lo que el presente trabajo utiliza la metodología de respuesta a la demanda utilizando métodos estocásticos como Markov para poder optimizar el consumo de energía en los usuarios residenciales. Es necesaria la participación de los clientes en el sistema eléctrico, ya que de esta manera se logra verificar la cantidad de carga real que existe en la red en determinado tiempo, y esto ayuda a los sistemas eléctricos a ser más confiables y eficientes, dando garantías a la hora de dar un suministro energético. Además, al optimizar el consumo energético se logra una menor emisión de CO2 al medio ambiente al depender menos de centrales que utilizan combustibles fósiles, lo cual implica una reducción en la contaminación global, un tema que es de primordial importancia en la actualidad. Aunque existen modelados para la optimización energética, la realidad es que el consumo de una vivienda es mucho más complejo, ya que tiene variables como la ubicación geográfica, la arquitectura, los materiales usados para el diseño, la disposición de las ventanas, el número de ocupantes, el clima, la estación del año. Entonces, al aplicar la respuesta a la demanda en entornos residenciales, es importante tomar en cuenta criterios básicos, como por ejemplo mantener el confort del usuario final ya que de esta manera se logra una participación sostenida de la respuesta de la demanda, al tener participación individual, se requeriría una gran inversión en tecnología de control y comunicación.
Databáze: Directory of Open Access Journals
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