Estimación del consumo energético de una vivienda

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Diego Andrés Bautista López
Maria Paula Mantilla Arias

Resumen

Este documento presenta los resultados de la comparación entre diferentes técnicas de regresión numérica, las cuales se realizan con el fin de estimar el consumo eléctrico de un hogar mediante una función matemática. Los datos que se utilizaron para la obtención de este modelo matemático fueron datos de consumo por hora, recopilados de hogares del barrio “Cooservicios” de la ciudad de Tunja (Colombia), consiguiendo una predicción en la demanda de energía eléctrica residencial. Los resultados del estudio sugieren que una técnica de regresión basada en la comparación entre el valor promedio de los días anteriores y el valor diario, produce el error cuadrático medio (MSE) más bajo, de esta forma, una vez que el MSE se considera aceptable, es posible utilizar el modelo para pronosticar el consumo de energía con un grado relativo de confianza, mejorando el dimensionamiento de los sistemas de energía renovable, a partir del consumo eléctrico determinado según las predicciones, para la implementación de sistemas eficientes que cubran las necesidades de cada uno de los hogares.

Detalles del artículo

Cómo citar
Bautista López, D. A., & Mantilla Arias, M. P. (2020). Estimación del consumo energético de una vivienda. Ingenio Magno, 11(1), 88-97. Recuperado a partir de http://revistas.ustatunja.edu.co/index.php/ingeniomagno/article/view/2051
Sección
Artículos Vol. 11-1
Biografía del autor/a

Diego Andrés Bautista López

Facultad de Ingeniería, Escuela de Ingeniería Electrónica, Semillero de Investigación S-PERD, Grupo de Investigación I2E, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.

Maria Paula Mantilla Arias

Facultad de Ingeniería, Escuela de Ingeniería Electrónica, Semillero de Investigación S-PERD, Grupo de Investigación I2E, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.

Citas

A. Mohamed y H. Dag, “Power Consumption Estimation using In-Memory Database Computation”, HONET-ICT, 2016, pp. 164-169.

V. Kantikoon y V. Kinnares, “The Estimation of Electrical Energy Consumption in Abnormal Automatic Meter Reading System using Multiple Linear Regression”, International Conference on Electrical Machines and Systems, 2013, pp. 826-830.

M. Bucher y A. Davydova, “Estimation of Electrical Energy Demand by Electric Vehicles from Households: A UK Perspective”, IEEE NW Russia Young Researchers in Electrical and Electronic
Engineering, 2015, pp. 159-164.

K. Chiteka y C. Enweremadu, “Development of a Solar Photovoltaic System Sizing Application for Zimbabwe”, International Conference on Electrical, Electronics, and Optimization Techniques (ICEEOT), 2016, pp. 1018-1023.

A. Azadeh, et al., “Electrical Energy Consumption Estimation by Genetic Algorithm”, IEEE ISIE, 2006, pp. 395-398.

R. M. Bethea, et al., “Statistical methods for engineers and scientists”, M. Dekker, 1985.

G. Accetta, et al., “Energy Production Estimation of a Photovoltaic System with Temperature-dependent Coefficients”, IEEE Int. Conf. Sustain. Energy Technol. ICSET, 2012, pp. 189-195.

M. Madrigal, et al., “Estimation of Technical Energy Losses in Electrical Distribution Systems”, IEEE Latin America Transactions, Vol. 13, No. 10, pp. 3311- 3316, Octubre 2015.

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