Respuesta a la Demanda para Smart Home Utilizando Procesos Estocásticos
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 presen...
Guardado en:
Autores principales: | , |
---|---|
Formato: | article |
Lenguaje: | ES |
Publicado: |
Editorial Universitaria
2016
|
Materias: | |
Acceso en línea: | https://doaj.org/article/4ca273ea2fd240d09698a00d0af31b85 |
Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
id |
oai:doaj.org-article:4ca273ea2fd240d09698a00d0af31b85 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
oai:doaj.org-article:4ca273ea2fd240d09698a00d0af31b852021-11-16T19:09:14ZRespuesta a la Demanda para Smart Home Utilizando Procesos Estocásticos1680-88942219-6714https://doaj.org/article/4ca273ea2fd240d09698a00d0af31b852016-12-01T00:00:00Zhttps://revistas.utp.ac.pa/index.php/id-tecnologico/article/view/1231https://doaj.org/toc/1680-8894https://doaj.org/toc/2219-6714El 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.Pablo MorenoMarcelo GarcíaEditorial Universitariaarticlerespuesta a la demandaautomatizaciónenergíageneraciónsoftwareservicioeficienciaresidencialcargaclientesBiotechnologyTP248.13-248.65ESRevista de I + D Tecnológico, Vol 12, Iss 2, Pp 7-17 (2016) |
institution |
DOAJ |
collection |
DOAJ |
language |
ES |
topic |
respuesta a la demanda automatización energía generación software servicio eficiencia residencial carga clientes Biotechnology TP248.13-248.65 |
spellingShingle |
respuesta a la demanda automatización energía generación software servicio eficiencia residencial carga clientes Biotechnology TP248.13-248.65 Pablo Moreno Marcelo García Respuesta a la Demanda para Smart Home Utilizando Procesos Estocásticos |
description |
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. |
format |
article |
author |
Pablo Moreno Marcelo García |
author_facet |
Pablo Moreno Marcelo García |
author_sort |
Pablo Moreno |
title |
Respuesta a la Demanda para Smart Home Utilizando Procesos Estocásticos |
title_short |
Respuesta a la Demanda para Smart Home Utilizando Procesos Estocásticos |
title_full |
Respuesta a la Demanda para Smart Home Utilizando Procesos Estocásticos |
title_fullStr |
Respuesta a la Demanda para Smart Home Utilizando Procesos Estocásticos |
title_full_unstemmed |
Respuesta a la Demanda para Smart Home Utilizando Procesos Estocásticos |
title_sort |
respuesta a la demanda para smart home utilizando procesos estocásticos |
publisher |
Editorial Universitaria |
publishDate |
2016 |
url |
https://doaj.org/article/4ca273ea2fd240d09698a00d0af31b85 |
work_keys_str_mv |
AT pablomoreno respuestaalademandaparasmarthomeutilizandoprocesosestocasticos AT marcelogarcia respuestaalademandaparasmarthomeutilizandoprocesosestocasticos |
_version_ |
1718426101214085120 |