REPÚBLICA DEL ECUADORbibdigital.epn.edu.ec/bitstream/15000/5125/1/T1280pt1.pdf · 3.2. Módul...
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REPÚBLICA DEL ECUADOR ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA TEMA: SOFTWARE DE PROCESAMIENTO Y PRESENTACIÓN DE RESULTADOS PARA EL REGISTRADOR DIGITAL DE DEMANDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA TESIS PREVIA A LA OBTENCIÓN DEL TITULO DE INGENIERO EN ELECTRÓNICA Y CONTROL BISMARCK ALBÁN CORNEJO QUITO- ECUADOR .*'• fm 1997
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REPÚBLICA DEL ECUADOR
ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL
FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA
TEMA: SOFTWARE DE PROCESAMIENTO Y PRESENTACIÓN DE RESULTADOS
PARA EL REGISTRADOR DIGITAL DE DEMANDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA
TESIS PREVIA A LA OBTENCIÓN DEL TITULO DE INGENIERO
EN ELECTRÓNICA Y CONTROL
BISMARCK ALBÁN CORNEJO
QUITO- ECUADOR.*'•
fm
1997
CERTIFICACIÓN
CERTIFICO QUE EL PRESENTE
TRABAJO DE TESIS HA SIDO
REALIZADO EN SU TOTALIDAD POR EL
SR. BISMARCKALBAN CORNEJO
INGTPABLO ÁNGULO SÁNCHEZ
DIRECTOR DE TESIS
Agradecimiento
Al Ing. Pablo Ángulo por su acertada dirección,a mis padres por su constante apoyo ya todos quienes han confiado en mi.
PROLOGO
El objetivo del presente trabajo de tesis es desarrollar un programa amigable, para procesar la
información proveniente del Registrador Digital de Demanda de Energía Eléctrica desarrollado por
la E.P.N. dentro del proyecto de cooperación E.P.N. - E.E.Q.S.A.
El programa desarrollado en el presente trabajo de tesis se lo ha denominado como "Análisis de
Demanda 1.0", el mismo que ha sido realizado en lenguaje C++ para Windows y soporta el
interfaz MDI (Múltiple Document Iníerface) con el cua! es posible trabajar simultáneamente con
documentos de múltiples ventanas de imagen.
El programa Análisis de Demanda es una herramienta que ayuda a preparar, procesar y analizar
la información proveniente de los equipos de registro digital de demanda desarrollados en la
E.P.N. o de cualquier otra fuente.
Debido a la ausencia de un método práctico establecido para la obtención de una curva típica de
demanda que caracterice el comportamiento de consumo de energía de un abonado, se ha
desarrollado, como parte del presente trabajo de tesis, un algoritmo especial para obtener esta
curva, el cual se lo describe en el numeral 2.4 del capítulo 2.
Complementariamente se ha instalado diez equipos registradores de demanda con el fin de
disponer de datos para realizar las diferentes pruebas del programa.
A continuación se describe brevemente e! contenido del presente informe:
En el capitulo 1 se realiza una introducción al equipo de registro digital de demanda, sus
componentes, principios de funcionamiento y principales características.
En el capítulo 2 se describe el tipo de información que se puede obtener a partir de los datos
suministrados por el registrador digital así como los algoritmos empleados para el efecto. El
desarrollo de los algoritmos va acompañado de ejemplos para lo cual se ha hecho uso de los
datos adjuntos en los Anexos A1 y A2.
En el capítulo 3 se define la estructura del programa, descripción de los módulos que lo
conforman y la información necesaria acerca de rutinas y subrutinas creadas para la ejecución del
programa. No se ha incluido el listado del programa debido a la gran extensión que este
representa, se ha considerado más práctico y útil presentar los archivos fuente de manera
separada almacenados en un disquete que se lo adjunta como Anexo C.
En el capítulo 4 se ha presentado tres ejemplos claros que facilitan la comprensión del uso del
programa y permiten comprobar la versatilidad que el programa presenta como herramienta útil
para el análisis de demanda. Los datos empleados para el primer ejemplo provienen de diez
equipos de registro instalados como parte complementaria del presente trabajo de tesis, los
mismos que se presentan en el Anexo A2. En el segundo ejemplo se ha utilizado los datos
provenientes de un equipo de registro de magnitudes eléctricas conectado en un edificio de Quito,
el cual a permitido comprobar la flexibilidad que el programa presenta para trabajar con datos
provenientes de cualquier fuente. Para el tercer ejemplo se ha dispuesto de datos obtenidos en el
año de 1991, con los cuales se ha logrado comprobar la versatilidad del programa en el manejo
de grandes cantidades de información.
Por último se ha elaborado el Manual de Uso del programa, el mismo que se presenta en el
Anexo B como documento adjunto. En el Manual de Uso del programa se describe cada uno de
los módulos que conforman el programa, la manera de ejecutarlos y las opciones disponibles en
cada uno.
ÍNDICE GENERAL
CAPITULO I Información General del Registrador Digital de Demanda
1.1. Introducción 1
1.2. Principio básico de funcionamiento del registrador digital de demanda 2
1.3. El contador de energía de inducción. 3
1.4. El equipo de registro digital 7
1.5. Programación e instalación del registrador digital de demanda. 10
CAPITULO II Parámetros y Curvas a Obtenerse
2.1. Procesamiento y validación de fos datos obtenidos del registrador. 14
2.2. Parámetros característicos de comportamiento de la carga para un usuario. 21
2.3. Curvas características para un usuario 23
2.4. Curva de demanda típica 26
2.5. Filtros de preparación de archivos para análisis de un grupo de usuarios. 38
2.6. Curvas características de comportamiento de la carga para un grupo de usuarios 46
2.7. Curvas estadísticas de grupo de abonados. 48
CAPITULO III Desarrollo del Programa
3.1. Descripción general de la estructura del programa 68
3.2. Módulo convertidor de archivos WIN 73
3.3. Módulo Depurar COD 80
3.4. Módulo Demanda Individual 82
3.5. Módulo Datos de Grupo 86
3.6. Módulo de Demanda de Grupo 89
3.7. Módulo de Curvas Estadísticas de Grupo 91
3.8. Módulo Instalar Análisis de Demanda 94
CAPITULO IV Prueba» y Resultados
4.1. Aplicación del programa a los registros realizados en el mes de marzo de 1996, en
10 abonados de tipo residencial. 95
4.2. Aplicación del programa a los registros realizados en edificio de oficinas de Quito
entre 15 de abril y e(16 de mayo de 1997. 106
4.3. Aplicación del programa a registros del proyecto Empresa Eléctrica Quito S.A. -
Escuela Politécnica Nacional, realizados entre junio y julio de 1991 en 47
abonados del tipo residencial. 111
CAPITULO V Conclusiones y Recomendaciones 116
BIBLIOGRAFÍA 120
ANEXO A
Anexo A.1. Abonado EJEMPLO.COD utilizado para ejemplo de numeral 2.3 del
Capitulo 2. 121
Anexo A.2. Registros realizados utilizando diez Registradores Dígita i es de Demanda
conectados en medidores del tipo residencial, en e! mes de marzo de 1996. 128
Anexo A.3. Registros realizados en edificio de oficinas de Quito entre 15 de abril y el 16
de mayo de 1997. 152
Anexo A.4. Registros del proyecto Empresa Eléctrica Quito S.A - Escuela Politécnica
Nacional, realizados entre junio y julio de 1991 en 47 abonados del tipo residencial. 159
ANEXO B
Programa Análisis de Demanda 1.0, Manual de uso
Programa Análisis de Demanda 1.0, programa (disquetes etiquetados como
Instalación 1,2 y 3, instalación; A:\INSTALAR.EXE)
ANEXO C
Archivos fuente de! Programa Análisis de Demanda 1.0 (dtsquete etiquetado como Anexo
C, decomprestón A:\PKUN2IP -d ANEXOJD C:)
Capítulo \n General del
Registrador Digital de Demanda
1.1. Introducción 1
1.2. Principio básico de funcionamiento del registrador digital de
demanda 2
1.2.1. Componentes del registrador digital 2
1.3. El contador de energía de inducción. 3
1.3.1. Estructura del medidor de energía de inducción 3
1.3.2. Funcionamiento del medidor de energía de inducción 5
1.3.3. Relaciones para la lectura de energía. 6
1.4. El equipo de registro digital 7
1.4.1. Estructura del equipo de registro digital 7
1.4.2. Funcionamiento de! equipo de registro digital. 8
1.4.3. Características de! equipo de registro digital 9
1.5. Programación e instalación del registrador digital de demanda. 10
1.5.1. Programación del equipo de registro 10
1.5.2. Instalación de! registrador digital de demanda. 12
1.5.3. Descarga de datos del equipo de registro digital 13
CAPITULO I
Información general del
registrador digital de demanda
1.1. Introducción
Las soluciones del problema energético de! país no están relacionadas únicamente con (a
construcción de costosas plantas generadoras, sino también con programas de uso eficiente y
racional de la energía.
E! estudio de la demanda se convierte entonces en una herramienta importante tanto para
predecir crecimientos estadísticos de la carga así como para evaluar el uso eficiente de la
energía.1
Para el estudio de la demanda es necesario la recopilación continua de datos, lo cual sería
prácticamente imposible sin la ayuda de un equipo de registro continuo. Por esta razón, se ha
desarrollado en la Escuela Politécnica Nacional el equipo Registrador Digital de Demanda, gracias
al cual es posible obtener lecturas de demanda a intervalos de 15 minutos durante un periodo de
más de 30 días.
La información proporcionada por los registradores digitales de demanda puede ser descargada a
un computador personal para su posterior procesamiento y análisis.
Debido a la gran cantidad de datos que se van a recopilar, se ha visto necesario desarrollar un
sistema de software que facilite su manipulación y que además se convierta en una herramienta
práctica para el análisis de esta información.
En e! presente írabajo de tesis se ha desarrollado el paquete Análisis de Demanda Versión 1.0, el
mismo que es un conjunto de programas ejecutables bajo el entorno de Microsoft Windows 3.x, lo
cual le extiende las innumerables ventajas que este representa.
El paquete Análisis de Demanda constituye una herramienta de fácil manejo, rápida y versátil
para el procesamiento y análisis de los datos provenientes de los equipos registradores digitales
de demanda.
Además de la información genera! de los datos recopilados y parámetros de demanda, el paquete
proporciona curvas de carga reales y típicas tanto para un usuario como para un grupo de usuario,
así como las curvas y parámetros de demanda.
, Gestión de Carga Eléctrica, Programa EURCOLERG, pág 5
1.2. Principio básico de funcionamiento del registrador digital de demanda
La función de! registrador digital de demanda es la de automatizar e! proceso de medición y
moniíoreo de la energía activa y reactiva que consume un cierto abonado.
El principio básico de funcionamiento del registrador es el de contabilizar periódicamente
(intervalos de 15 minutos) el número de vueltas del disco, al cual se le ha practicado dos orificio.
Además, a través de una entrada análoga del equipo, éste puede registrar para cada intervalo, el
valor de voltaje de una linea de alimentación (11OV, 60 Hz).
La cuenta del número de vueltas es almacenada en una memoria interna de! registrador, la
misma que es del tipo no volátil, lo que quiere decir que conservará esta información aún después
de haber desenergizado el equipo.
La información almacenada en el equipo puede ser transferida directamente a un computador
personal, para lo cual el equipo dispone de un interfaz de comunicación serial.
1.2.1. Componentes del registrador digital
El registrador digital de demanda está conformado básicamente de tres componentes: el equipo
de medición que consiste en un contador de energía activa y/o reactiva del tipo de inducción; el
equipo de registro digital que consiste en una tarjeta de adquisición controlada por un
microprocesadory el equipo de procesamiento que consiste en un programa de software instalado
en un computador, para el procesamiento y análisis de la información, el mismo que es molivo del
presente trabajo de tesis.
Contador (Jeenergía
Computador
Figura 1.1 Diagrama esquemático del sistema de registro digital de demanda
Tanto e! equipo de medición de energía como el equipo de registro digital deben estar conectados
para el proceso de registro de datos, no es necesario en ese momento la presencia del
computador.
E! computador es necesario tanto para la programación de los equipos de registro como para !a
descarga de la información almacenada en ellos y su posterior procesamiento y análisis.
A continuación se describe en breves rasgos la estructura y funcionamiento del equipo de
medición que consiste en un contador de energía de inducción y del equipo de registro digital. En
ios próximos capítulos se profundizará en el objetivo de la tesis que consiste en el desarrollo de!
software para el procesamiento de la información proporcionada por e! registrador digital de
demanda.
1.3. El contador de energía de inducción.
La función del medidor de energía es la de registrar correctamente la energía eléctrica distribuida
a consumidores residenciales, comerciales o industriales. Es utilizado para medir la cantidad de
energía eléctrica que pasa por las distintas partes de los sistemas de generación, transmisión o
distribución.
El medidor de energía integra (determina y suma) todos los valores instantáneos de potencia, de
modo de indicar el total de energía utilizada a lo largo de un período de tiempo.
Se ha visto necesario revisar brevemente la estructura y principios de funcionamiento de los
medidores de energía de inducción. Para el efecto, se considerarán los medidores monofásicos,
por ser los más sencillos y por compartir básicamente los mismos principios de funcionamiento
que ios bifásicos o trifásicos.
1.3.1. Estructura del medidor de energía de inducción
REGISTRADOR TAPA
BASE Y BLOQUEDE TERMINALES
Figura 1.2. Estructura física del medidor de energía de inducción.'
General Elecíric, Medidores de Watt-hora, pág 10
a. Sistema Motriz
Es el que origina el movimiento mecánico del disco. Tiene como elementos:
El Estator: está formado por la bobina de voltaje y una o más bobinas de corriente sobre núcleos
construidos con chapa magnética de alta inducción y permeabilidad prácticamente constante.
Este núcleo tiene un entrehierro que una sección del disco y está destinado a crear un torque
proporcional a la potencia.
La bobinas de corriente abrazan al núcleo generalmente en la parte inferior de! disco y la de
voltaje en la superior. Las bobinas de corriente son conectadas en serie con la red y tienen baja
impedancia, mientras que la de voltaje está conectada en paralelo con las líneas, tiene alta
impedancia y el conductor con el que está hecha es de menor calibre que el de las de corriente.
El rotor: consiste en un disco de aluminio de alta conductividad y pureza, el cual gira libremente
en el plano horizontal pasando por el entrehierro del estator. Está montado en un eje vertical, el
que se apoya en sus extremos a cojinetes (soportes magnéticos en medidores modernos). Este
eje es roscado en uno de sus extremos lo cual le permite conectarse mecánicamente con el
sistema numerador.
b. Sistema de Frenado
Está compuesto por dos imanes permanentes en forma de "C", pasando el disco entre sus polos.
Permite un control lineal de la velocidad del disco, la misma que determina la constante del disco
(Kd) que representa el número de watts-hora correspondiente a una vuelta completa del disco.
Este sistema es usado para la calibración del instrumento. Es importante que estos imanes
tengan alta estabilidad magnética, gran fuerza coercitiva y baja sensibilidad a la temperatura.
c. Sistema Registrador
Está compuesto por engranajes finos tipo de relojería, los cuales accionan tambores numerados
(agujas en algunos casos), permitiendo así la lectura del valor de energía medido de acuerdo al
número de vueltas del disco.
d. §QQQrte_y_Terminales
Consiste en una caja metálica en la que van montados todos los elementos. Tiene una tapa con
ventana que permite ver los numeradores y una regleta de borneras para conectar
adecuadamente el instrumento.
1.3.2. Funcionamiento del medidor de energía de inducción
Para entender e! principio de funcionamiento, vamos a considerar el gráfico de la figura 1.2. en eí
que se encuentran los dos núcleos de las bobinas de corriente y e! de la de voltaje.
El movimiento de rotación de! disco se debe a la combinación de dos torques. El primero es
producto de la interacción entre el flujo de la bobina de voltaje y las corrientes inducidas en el
disco (efecto Eddy o Foucaulí) por el flujo de las bobinas de corriente. El segundo por la
interacción entre el flujo de las bobinas de corriente y las corrientes inducidas en el disco por la
bobina de voltaje.
Figura 1.3 a) Diagrama de conexiones internas de un medidor monofásico de energía,b) distribución de flujo producido por la bobina de potencial, c) distribución de flujoproducido por la bobina de corriente, d) Torque motor producido por la interacciónentre el flujo de la bobina de potencial y las corrientes de Foucalt generadas por e!flujo de la bobina de corriente3.
General Electric, Medidores de Watt-hora, pág 13,15
Las corrientes inducidas aparecen debido a que la sección del disco que se encuentra en el
entrehierro corta los flujos creados por las bobinas, induciéndose tensiones en el disco, las
mismas que por tratarse de un circuito cerrado, hacen que circulen estas corrientes (efecto Eddy o
Foucaulí) en el disco.
Debido a que las bobinas de corriente son de baja impedancia, e! flujo generado por éstas son
prácticamente en fase con la corriente del circuito, esto hace que las corrientes de Foucault
tengan prácticamente un atraso de 90° en relación a la corriente, (la fem. inducida esta siempre
atrasada 90° en relación al flujo que lo produce)
Por otro lado, al ser la bobina de voltaje altamente inductiva, se podría considerar que su flujo
está atrasado 90° en relación con el voltaje. Esto es, para una carga de factor de potencia
unitario, el flujo de voltaje está prácticamente en fase con las corrientes de Foucault producidas
por la bobina de corriente.
La bobina de voltaje generalmente está ubicada en la parte superior del disco, donde las
corrientes de Foucaulí producidas por la bobina de corriente están circulando. Estas corrientes
interactúan con el flujo de la bobina de voltaje para producir un torque proporcional al voltaje y a
la corriente del circuito. Por la misma razón, los polos de la bobina de corriente están ubicados en
la parte inferior del disco donde las corrientes de Foucault producidas por la bobina de voltaje
están circulando. Estas corrientes interactúan con el flujo de la bobina de corriente produciendo
un torque adicional, también proporcional al voltaje y a la corriente de! circuito.
Para cargas con factor de potencia diferente de 1, las corrientes de Foucault estarán atrasadas o
adelantadas en relación a los flujos en una cantidad correspondiente a la diferencia del ángulo
entre el voltaje y la corriente, y por tanto el torque se verá reducido proporcionalmeníe. Como ei
torque es proporcional a la corriente, al voltaje y al factor de potencia, entonces es proporcional a
la potencia.
Los imanes del sistema de frenado inducen tensiones en el disco al girar éste entre sus polos.
Estas tensiones inducen corrientes de Foucault proporcionales a la velocidad del disco que al
¡nteractuar con el flujo generado por los imanes producen un torque de amortiguamiento opuesto
al del medidor.
1.3.3. Relaciones para la lectura de energía.
Como se dijo anteriormente, el medidor de energía de inducción está provisto de un dispositivo
capaz de contar las vueltas efectuadas por el disco proporcionalmente a la energía suministrada
al abonado e indicarla en unidades correspondientes (KW.H; MW.H, etc).
La relación existente entre el número de vueltas efectuadas y el valor de energía medido está
dada por la constante de disco
de medidor y al fabricante.
del medidor de energía, la misma que varia de acuerdo al tipo
1.4. E! equipo de registro digital
El equipo de registro digital consiste en una tarjeta digital controlada por un mícroprocesador, la
misma que se encarga de almacenar en memoria la información proveniente de sus tres canales
externos de entrada, de los cuales dos son digitales para contar los pulsos provenientes de los
sensores que cuentan las vueltas del disco de cada medidor de energía y un tercero analógico
para medir la señal de voltaje RMS de una de las líneas de aumentación (11OV, 60Hz).
1.4.1. Estructura de! equipo de registro digital
El equipo de registro digital, está compuesto básicamente de 9 partes, como lo indica !a
figura 1.4.
FUENTE DEñLIHENIñCION
Figura 1.4 Estructura equipo de registro digital4.
El microprocesador es de la familia '51 (¡8032), es el cerebro que se encarga del control global
del equipo de registro. Cuenta los pulsos provenientes de los sensores, almacenando estas
cuentas junto con el valor de voltaje medido por el conversor A/D en la memoria NVRAM, de
manera sincronizada a través del reloj de tiempo real. Además se encarga de transmitir la
información almacenada en la memoria hacia el computador utilizando el interfaz RS-232 del
equipo y de recibir los parámetros de programación enviados desde el computador.
La memoria EPROM contiene programa de control que utiliza el microprocesador para su trabajo.
General Electric, Medidores de Watt-hora, pág 30
' Escuela Politécnica Nacional, Proyecto Sistema automatizado para la adquisición ..., pág 5
La fuente de alimentación se encarga de suministrar energía a todo el circuito de equipo de
registro digital.
Cada sensor óptico se encarga de enviar al microprocesador los pulsos para el conteo del número
de vueltas del disco del medidor de energía. Por tanto, e! sensor esta instalado dentro de! medidor
de energía, abrazando el disco de tal forma que pueda detectar el paso del orificio practicado en
aquel.
El conversor análogo digital permite enviar al microprocesador el valor del voltaje de !a linea de
alimeníación. Este está conectado internamente a la línea que alimenta a la fuente del equipo y
portante no está disponible directamente para el usuario.
En la figura 1.5, se presenta al equipo de registro digital con sus componentes de utilidad general.
Terjeta de procesamientode miciocontrolaclor
Memoria
NV-RAM
Fusible
Microcontrol&dor
Fuente cíe alimentación
switch (Jeencendido
Cable de sensoróptico —
ConectorDB-25comunicación serial
Luz indicadorade encendido
(Cafeíase)Alimentación
[Blanco :neutro)
Figura 1.5 Componentes externos de utilidad general del equipo de registro digital
1.4.2. Funcionamiento del equipo de registro digital.
El objetivo del equipo de registro digital es el de contabilizar periódicamente (intervalos de 15
minutos) el número de vueltas del disco de un medidor de energía activa y/o reactiva.
Para contar el número vueltas del disco, se ha practicado en él dos perforaciones diametralmente
opuestas, ías mismas que son detectadas al pasar por un sensor óptico. La constante por la cual
debe multiplicarse la cuenta realizada por el sensor es igual a 2-Kd., siendo K^.l a constante del
disco. Por ejemplo, si el medidor de energía tiene una Kd :
Kd = 150rev/KW.H
La constante a aplicarse para los datos de! registrador debe ser:
K'R ~ 300 cuentas/KW.H
Cuando el sensor óptico detecta la perforación del disco, éste emite un pulso el mismo que
incrementa la cuenta correspondiente a ese canal dentro de! mícroprocesador.
A! cumplirse los quince minutos, la cuenta de las vueltas es almacenada en memoria, así como el
dato proveniente de !a señal de voltaje. De esta forma, se iniciará una nueva cuenta hasta que se
cumpla el siguiente intervalo.
Los intervalos de registros tienen la característica de ser horarios, es decir, a las 17:00 se inicia
una cuenta hasta las 17:15, a las 17:15 inicia una nueva cuenta hasta las 17:30, etc.
Al darse un corte de energía se almacena la fecha y hora a la que se dio el corte así corno ia
cuenta del número de vueltas acumulada hasta ese instante. De manera análoga, al regresar el
suministro de energía eléctrica, se almacena en memoria la fecha y hora de retorno e inicia una
nueva cuenta hasta que se concluya el intervalo horario. Por ejemplo, si se dio un corte a las
17:38, regresando la energía a las 18:03, se tendrá la siguiente información:
#vueltas #vueltasFecha Hora Energía Energía Voltaje Comentario
Activa ReactivaN 02/04/96 17:00 145 48 120 <-registro normal, desde 17:00 hasta 17:15N02/04/96 17:15 150 51 125 <-registro normal desde 17:15 hasta 17:30C 02/04/96 17:30 78 4 123 <- corte de energía, desde 17:30 hasta 17:38R 02/04/96 18:03 121 37 124 <- regreso de energía, desde 18:03 hasta 18:15N 02/04/96 18:15 153 49 122 <- registro norma], desde 18:15 hasta 18:30
Tabla "1.1 Ejemplo de registros ai presentarse un corte de energía.
1.4.3. Características del equipo de registro digital
a. Canales de registro
El equipo de registro digital de demanda tiene capacidad de registrar señales provenientes de tres
canales: Energía Activa, Energía Reactiva y Voltaje, siendo los dos primeros digitales (número de
vueltas) y el tercero analógico (señal de voltaje).
Los canales deben ser seleccionados por el usuario el momento de programar el equipo utilizando
el software SADSE, diseñado para el efecto. De esta manera, por ejemplo, se puede establecer
que se registre el canal de Energía Activa y el de Voltaje, o únicamente el de Energía Activa.
b. Capacidad de memoria
La memoria del registrador es del tipo no volátil de 32 KBytes. Su característica no volátil permite
la retención de toda la información aún en ausencia.de suministro de energía eléctrica.
Con un intervalo de 15 minutos, la duración del periodo durante el cual el registrador puede
almacenar la información está dado por la tabla 1.2.
Canal 1EnergíaActiva
**-
•
Canal 2EnergíaReactiva
*
•
'
*
Canal 3Voltaje
*
••
•
Periodo#días
334155558282165
c.
Tabla 1.2 Duración de período de registro de acuerdo a canalesseleccionados, con intervalo de registro de 15 minutos.
Comunicación con e! computador
El equipo de registro digital de demanda está provisto de un iníerfaz serial EIA-RS-232, mediante
el cual puede comunicarse con un computador personal utilizando el programa SADSE.EXE, que
fue diseñado junto con e! registrador.
1.5. Programación e instalación del registrador digital de demanda.
Debido a que el programa desarrollado en esta tesis sirve para el procesamiento de la
información proporcionada por el registrador digital de demanda, se ha visto necesario describir el
procedimiento previo necesario para la obtención de estos datos, el mismo que consiste en la
programación, instalación y descarga de datos del equipo registrador digital de demanda.
1.5.1. Programación del equipo de registro
Para la programación del equipo de registro digital, no se requiere realizar ningún tipo de
conexión sobre el medidor de energía adjunto a él.
El procedimiento a seguir para ¡a programación de un equipo de registro digital es el siguiente:
a. Conectar el equipo de registro
Confirmar que el switch del equipo se encuentra en !a posición <Apagado> (hacia abajo).
Conectar el equipo de registro por medio de los cables de alimentación (CAFE - BLANCO) que
salen del registrador. Debe tomarse en cuenta la polaridad Fase Neutro de la red, conectando el
cable CAFE en la FASE y el BLANCO en el NEUTRO.
Conectar e! cable de comunicación serial desde el PC hacia el equipo de registro.
Energizar el equipo pasando el switch de encendido a la posición <Encendido>.
10
b. Programar e! equipo registrador
Se programará a los equipos con una fecha de inicialización fijada previamente (de acuerdo a ¡o
planificado), a partir de la cual éstos inicializarán sus registros. Se recomienda que la hora de
inicialización sea las 00:00, para contar con días completos de datos desde e! primer registro.
La programación del equipo se la realiza utilizando e! programa SADSE5, el mismo que presenta
las siguientes funciones básicas:
Programación: permite preparar al registrador para una nueva sesión de lectura de registros, esto
es, seteará la fecha y hora a la cual se desea que inicie los registros, selección de los canales y
escalas a registrar. Luego de la programación se recomienda realizar una lectura de datos para
verificar confirmar la correcta programación del equipo.
Lectura de parámetros: lectura de los parámetros programados en el registrador, así como su
estado: "Programado", que indica que el registrador ha sido programado o "Tomado lecturas" que
Índica que el registrador se encuentra ya realizando los respectivos registros.
Lectura de datos: permite descargar hacia el PC todos los registros realizados por el equipo,
éstos son almacenados en archivos tipo Imagen, cuyo nombre es igual al código de <prototipo>
establecido para cada equipo y cuya extensión es igual al número de estrato con el cual fue
programado el equipo, por ejemplo: "dato016.1", es el archivo "Imagen" de datos descargado del
registrador cuyo prototipo es "016" y fue programado con el estrato "1". Estos archivos tienen un
formato especial (no tipo texto), el mismo que será explicado en el numera! 2.1.2.
Lectura de datos/ IniciaíJzación: permite descargar los registros realizados y posteriormente
procede a borrar la memoria del registrador para iniciar inmediatamente las nuevas lecturas. Esta
función es importante cuando se desea tomar muestras durante períodos más largos que el
establecido por la capacidad de memoria del registrador (Tabla 1.2) sin necesidad de desconectar
el equipo. Puede reinicializarse las lecturas tantas veces uno quiera utilizando un computador
portátil. Es importante tomar en cuenta que cada vez que se realiza una lectura de datos, el
archivo con los nuevos datos descargados se escribirá sobre el antiguo archivo de datos
perteneciente al mismo registrador, por lo tanto se recomienda renombrar previamente al archivo
antiguo de datos en el PC antes de realizar la descarga de la información.
c. Apagar el equipo registrador
Apagar el equipo registrador digital pulsando hacia abajo el switch de encendido.
Desconectar el cable de comunicación serial.
Desconectar los cables de alimentación del equipo.
Politécnica Nacional, Proyecto Sistema automatizado para la adquisición ..., pág 8, anexo 4
11
1.5.2. instalación del registrador digital de demanda.
Antes de proceder a la conexión del equipo registrador digital de demanda debe verificarse que el
swiích de encendido del equipo se encuentre en la posición <Apagado>, durante toda !a conexión.
En la figura 1.6 se presenta el diagrama de conexión a seguirse para un sistema trifásico y uno
bifásico.
' a) Conexiones del sistema registrador da demanda para un sistema trifásico de 4 hilos
Sistema registrador de demanda
í ij) Conexiones del sistema registrador de demanda para un sistema bifásico de 3 hilos
Figura 1.6 Diagrama de conexiones del registrador digital de demanda para un sistema a)trifásico de cuatro hilos y b) bifásico de tres hilos.
En la figura 1.7 se indica la disposición física de ias conexiones del registrador digital de
demanda.
12
a) DlspüíJcón física de conexionesantes de instalar sistema registrador
'Ere
Regleta r
tí) Disposicón física cte conexionesdespués de instalar sistema registrador
Café Jasa
Figura 1.7 Disposición física de la instalación del registrador dígita! dedemanda en un sistema bifásico de tres hilos.
1.5.3. Descarga de datos del equipo de registro digital
La descarga de datos consiste en leer desde eí computador ios datos almacenados en el equipo
registrador digital de demanda y almacenarlos en forma de archivos "imagen" en una unidad de
disco del computador.
Para la descarga de datos se debe conectar el equipo de registro digital de demanda al
computador por medio de un cable de comunicación serial y utilizando e! programa SADSE, con
la opción <Lectura de Daíos>.
Una vez terminada la transmisión de los datos a! computador, se recomienda copiar el archivo de
datos "Imagen" a un directorio de respaldo.
A partir de este punto, se asumirá que el usuario dispone de iodos los archivos "Imagen"
provenientes de todos los registradores pertenecientes a una determinada muestra almacenadas
en un directorio dentro de la unidad de disco duro del computador.
Los datos hasta aquí obtenidos constituyen la información básica que requiere ser procesada para
la obtención de los parámetros, curvas de carga y análisis estadísticos, cuya metodología es el
objeto de este trabajo de tesis.
13
CAPITULO II
Parámetros y Curvas a Obtenerse
2.1. Procesamiento y validación de los datos obtenidosdel registrador. 14
2.1.1. Información proporcionada por el registrador 14
2.1.2. Validación y codificación de registros 16
2.1.3. Formato de archivos codificados. 2Q
2.2. Parámetros característicos de comportamiento de lacarga para un usuario. 21
2.2.1. Demanda máxima (DMax) 21
2.2.2. Demanda Media (DMed) 22
2.2.3. Factor de carga (FC) 22
2.3. Curvas características para un usuario 23
2.3.1. Curva de resumen de demanda media diaria 23
2.3.2. Curva de demanda diaria 24
2.3.3. Curva de duración de carga 24
2.3.4. Curva de demanda promedio 25
2.4. Curva de demanda típica 26
2.4.1. Ampliación de las laderas 27
2.4.2. Eliminación de influencia de extremos. 30
2.4.3. Eliminación del efecto de laderas. 34
2.4.4. Corrección con curva de duración de carga 36
2.5. Filtros de preparación de archivos para análisis deun grupo de usuarios. 38
2.5.1. Determinación de período de análisis 39
2.5.2. Filtro por número de registros válidos 42
2.5.3. Filtro por consumo medio mensual 43
2.5.4. Relleno de registros correspondientes a cortes de energía 44
2.5.5. Información general de los archivos del grupo 45
2.6. Curvas características de comportamiento de lacarga para un grupo de usuarios 46
2.6.1. Archivo de grupo 46
2.6.2. Curva de resumen de demanda media por abonado 46
2.6.3. Curva característica de abonado individual 47
2.6.4. Curva promedio de grupo de abonados 47
2.6.5. Curva típica de grupo de abonados 4-7
2.7. Curvas estadísticas de grupo de abonados. 48
2.7.1. Generación de archivo de muestras 48
2.7.2. Demanda máxima diversificada (DMD) 50
2.7.3. Demanda máxima diversificada por abonado (DMD/Ab) 51
2.7.4. Suma de demandas máximas no coincidentes (SDMax) 51
2.7.5. Factor de coincidencia (FC) 51
2.7.6. Suma de demandas medias (SDmed) 52
2.7.7. Factor de carga (FCarga) 52
2.7.8. Energía media mensual (EMM) 53
2.7.9. Energía media mensual por abonado (EMM/Ab) 53
2.7.10. Demanda máxima diversificada del período especial (PiDmd) 53
2.7.11. Suma de demandas máximas no coincidentes dentro del período
especial (PiSDMax) 54
2.7.12. Suma de demandas medias dentro del período (PiSDMed) 54
2.7.13. Demanda máxima diversificada del período por abonado (PiDmd/NAb) 54
2.7.14. Suma de demandas máximas no coincidentes dentro del período por
abonado (PiSDMax/NAb) 54
2.8. Ajuste de curvas a una ecuación matemática 54
2.8.1. Ajuste función lineal: Y = a + bX 55
2.8.2. Ajuste función exponencial Y ~ ea*bx 58
2.8.3. Ajuste función inversa Y = b + (1-b)/x + a/x 59
2.8.4. Ajuste función raíz^=t3' x + á'^/x 61
2.8.5. Ajuste función potencia Y = a Xo 62
2.8.6. Regresión para varias muestras 64
CAPITULO II
Parámetros y Curvas a Obtenerse
En este capítulo se describen los parámetros y curvas a obtenerse utilizando ei programa
desarrollado en la presente tesis, así como los algoritmos empleados para el efecto.
Los datos provenientes del registrador digital de demanda se encuentran disponibles en archivos
de tipo "imagen", los mismos que tienen un formato propio del software de los equipos de registro.
En primer lugar se estudia ei tipo de datos disponibles a partir del registrador digital de demanda,
los mismos que deberán ser procesados y validados antes de ser utilizados en el resto del
programa.
En segundo lugar se define los parámetros y curvas característicos para un usuario a obtenerse a
partir de datos del registrador digital de demanda. Se explica también ios algoritmos creados en
el programa para el cálculo de los mismos.
Por último, se procede a lo que tiene que ver con e! análisis de un grupo de usuarios, definiendo
los parámetros y curvas a obtenerse así como los algoritmos creados para su obtención.
2.1. Procesamiento y validación de los datos obtenidos del registrador.
2.1.1. Información proporcionada por el registrador
La función del registrador digital de demanda es la de contar e! número de vueitas del disco del
medidor de energía activa y/o reactiva en períodos de quince minutos y almacenar estas cuentas
en una memoria no volátil. Almacena además, para cada intervalo, el valor de voltaje de la línea
de alimentación del equipo.
Dado que el número de vueltas del disco es proporciona! a la energía consumida, aplicando la
constante de disco Kd del medidor, se tiene directamente para cada intervalo de 15 minutos:
- Energía acumulada en el intervalo: KW.H.
- Consumo de reactivos acumulado en el intervalo: KVAR.H.
- Voltaje promedio de una fase en el intervalo: V.
A este conjunto de magnitudes para cada intervalo se lo llamará "registro".
Los registros empiezan desde un "día y hora inicial" programado previamente para cada
registrador y se realizan en períodos iguales y fijos, esto es, habrá u'n registro a las 8:00 el
siguiente a las 8:15 y así sucesivamente, indistintamente de si la hora inicial fue a (as 7:45 o
a las 7:50. Cada registrador tiene la capacidad de memoria para almacenar registros de estas
tres magnitudes por un período de 33 días o registros sólo de Energía y Voltaje por un período
de 55 días.
Adicionalmente proporciona información acerca de los cortes de energía: fecha y hora del corte y
fecha y hora de regreso de suministro de energía eléctrica.
El registrador reserva cierta memoria para su etiqueta de identificación, en la cual se alacena la
siguiente información de interés para el usuario:
- Prototipo:
- Serie:- Inicialización:- Primera Lectura:- Ultima Lectura:
cuatro dígitos que indican el número de prototipo de cada registrador.
doce dígitos que indican el número de serie de cada registrador,indica la fecha y hora programadas para que inicie los registros.Índica la fecha y hora del primer registro,indica la fecha y hora del último registro.
En esta etiqueta se almacena otra información que no es de aplicación directa por el usuario y se
la describirá a continuación.
a. Formato de archivos imagen
Se parte de los archivos "imagen" descargados de cada equipo registrador, los mismos que están
divididos en dos partes, el área de la etiqueta de información y el área de datos.
Etiqueta de información
Dirección Bvtes Con ten ¡do.0*0000..OxÓ'Óbí"
01 modo reservado01 n canales
.P-J3Í2Í9.ÍÍE2. .Númejo.d.e.jsrototip.o.asigna.do.a ese registrador..0x0007.'óxoó'ia"
12 Número de sene.dej.registrador.1-1 instalación _H ora y_ _f ech a d e \n sta I ación del «¡u i poj t [seg. (2)A m i n.¿2),. hora J2¡, .dia.d e .la .semana [2¡ t dj a [2)A m es (2J;.a ñi o_(2¡].
0x0021o"xOÓ2F"
14 inicializacion
0x00330x6037"
.Consta nte.de convereión.de.energla reactiva; cana] 2,
.Constante.deconvefsion.de voltaje: ca.nal 1.,0x0038..0x6049" 14 ultima .*. fí?. (0x0057'0x6070"
25 Uso ntemo d el re Istra dor
.OxOOTE'6x6á7F"
Tabla 2.1 Formato de etiqueta o cabecera de información de archivo imagen.
Registros de Datos
A partir de la dirección 0x0080 se encuentran los registros de datos almacenados de manera
secuencia! para cada intervalo. El tamaño de cada registro depende de los canales seleccionados
como lo indica la Tabla 2.2
15
notación 0x06 representa a un número hexadecimal y la notación B00000110 representa a un número binario.
Canal 1Energía Activa
(4 Bytes)
Canal 2Energía Reactiva
(4 Bytes)-f
•
Canal 3Voltaje
(2 Bytes}
Tamaño de registro(Bytes)
10866442
Tabla 2.2 Tamaño de cada registro de datos según canales seleccionados
Registro de Corte
Al existir un corte de energía, se introduce un registro de corte que tiene el siguiente formato:
Dirección Bytes Contenjdo0x00 01 'K' Indicativo de0x01 12 Corte
12
Ox1F
Tabla 2.3 Registro de corte de energía para el caso de !os tres canales seleccionados.(* El tamaño de los registros varia según los canales seleccionados, ver Tabla 2.2)
2.1.2. Validación v codificación de registros
Antes de proceder al procesamiento de la información, los registros disponibles deben pasar por
una etapa de validación y codificación, para garantizar su idoneidad.
A través de este proceso se asegura que los registros descargados de cada equipo correspondan
a mediciones realizadas correctamente y no a información infiltrada debido a fallas en el proceso
de descarga de datos o algún tipo de falla en el equipo.
Además esta etapa permite depurar y procesar ios cortes de energía, diferenciándolos de los
registros de valor cero, e interpolando ios cortes que no son trascendentales para aprovechar al
máximo la información disponible.
Una primera validación se la realiza con los datos de la etiqueta de información realizándose las
siguientes pruebas:
* Verificación de número de canales seleccionados : O < n_canales < 4
•> Verificar que la validez de los campos correspondientes a fechas y horas.
* No es válida una constante de conversión nula (igual a O ) para un canal activo.
* Se verifica que haya secuencia lógica entre las fechas, esto es, la fecha de instalación debe
ser anterior a la de inicialización, ésta a su vez anterior a la de la primera lectura y ésta
anterior a la del reloj calendario.
16
Para cada registro de datos se realiza las validaciones:
* Es admisible un registro de energía activa o reactiva cuyo valor esté entre los límites:
O < n_energ¡a s 32767 (Ox7FFF).
* En caso de darse corte, se verifica que la fecha y hora del corte entre en el intervalo al cual
secuencialmente le corresponde, esto es, si el último registro correspondió a la fecha y hora:
12/02/96 15:30, no es válido que el registro de corte se de con fecha 03/02/96 14:18, ya que se
espera que la fecha de corte esté entre 12/02/96 15:30 y 12/02/96 15:45. De igual forma, el
retorno debe corresponder a una fecha y hora posterior a! corte.
* Se extraen los valores máximos de cada día de registro y se calcula entre ellos el promedio p
y la desviación estándar d, de encontrarse algún registros cuyo valor exceda al máximo
establecido en p+2ó, el programa notifica este acontecimiento al usuario y pregunta si desea
eliminarlo. Esta opción se la incorporado para evitar que se infiltren registros que presenten un
valor anormalemente alto debidos a posibles fallas en e! registrador o en e! formato de los
archivos.
Si se detecta algún error en las pruebas de validación indicadas anteriormente, éste será
reportado como ERROR DE FORMATO, lo cual invalida totalmente al archivo.
a. Codificación de registros.
Codificación de fecha y hora
Los registros disponibles deben ser convertidos a un formato que facilite su posterior
procesamiento y que al mismo tiempo permitan una manejo rápido y seguro. El valor decimal de
fecha es estándar y aplicado en innumerables aplicaciones tales como Microsoft Excel, QPro, etc.
Todo campo de fecha y hora es trasladado a un formato decimal, es decir es convertido en una
variable continua. La ventaja del formato decimal es la de permitir realizar cualquier Upo de
operación y comparación entre los campos de fecha y hora, así como su fácil manejo para la
elaboración de curvas en función de! tiempo.
La parte entera del número decimal corresponde a la fecha y es igua! al número de días
transcurridos desde el 1/1/1900.
La parte decimal corresponde a la hora, es decir que el valor 1.00 equivale a 24 horas o
1440 minutos o 86400 segundos.
El algoritmo empleado para calcular el número decima! que representa una fecha y hora
(dd/mm/aa hh:mm:ss) es:
parte entera ~ (aa - 1)/4x1461 + ((aa - 1)%4)x365 + 366) + (cont_mes[mmj) + (dd)
17
donde cont_mes[mm] corresponde a! número de días transcurridos desde el 1° de enero
dei año 'aa' hasta el día en cuestión.
parte decimal = (hh / 24 + mm /1440 + ss / 86400)
y fecha = parte entera + parte decimal
Adicionalmente, debe realizarse un ajusxte de decrementar en una unidad la fecha si: se traía de
un año bisiesto y si la fecha en cuestión es posterior al 28 de febrero:
si ('aa' es bisiesto y dd/mm > 28/02) fecha = fecha - 1
Este ajuste obedece a que, según pruebas realizadas sobre el registrador digital de demanda,
éste no diferencia la existencia de año bisiesto.
Procesamiento de cortes
Un registro correspondiente a corte de energía se le asigna un valor de -1, de esta manera se lo
diferencia de un registro de valor 0. La información proporcionada por el registrador a! darse un
corte de energía se resume en la Figura 2.1, donde:
t¡: tiempo (fecha y hora) del intervalo que será analizado.
t¡n: tiempo del intervalo inmediato a t|
tct tiempo al cual se presenta el corte de energía.
tR; tiempo al cual retorna el suministro de energía eléctrica
tk: tiempo del intervalo inmediato anterior a tR
Registro Normal: Registro en e! cual no se ha dado ningún corte.
Registro de corte: Registro con la información acumulada desde e! inicio del intervalo (tj) hasta
el instante del corte (tc).
Registro de retorno: Registro con la información acumulada desde retorno de energía (tR), hasía
el fin de ese intervalo (t¡).
Registro RegistroMorinal Registro Normal
' ' de corte Registrode retorno
, = 12:15 R 12:30
Figura 2.1 Tiempos definidos para registros durante un corte de energía.
Los registros correspondientes a cortes de energía se los a dividido en ocho modos de
procesamiento, según su duración y el instante en que se dieron. En la Figura 2.2 se indica cada
uno de estos modos y la forma como los registros son procesados. Cabe recordar que estos
18
registros tienen el carácter de ser acumulativos, es decir representan un conteo del número de
vueltas del disco, por tanto este procesamiento se basa en una proporción lineal entre el número
de vueltas acumuladas en el tiempo bueno de un intervalo (tiempo sin cortes) respecto a! número
de vueltas esperadas si todo el intervalo es bueno (15 minutos).
Modo
Modo
Modo
Modo
Modo
Modo
Modo
Modo
1 1Ti TM
1 íí 1>
Ti ' Ti- i
1 1 '• ' iTÍ 'TM
i í iI •! 1Ti ' TM
i f. i
Ti TM
I > lí! i 'iT¡ Ti-1
"l f I1 1 'Ti TM
~~Í ^ 1 l1 '> ' '
TÍ TM
1 1 1 R¡ =
1 1 1 Kl =1 ' 1
1 1 | R¡ =
, > - . Ri = f1 í' l !
Tk'
Tk J ' '
1 1 I Rí="
l Í i i R¡::-1 i ' 'Tk
Tk *
15
. f RM = Rr 15CTM-Tr)
p¡ _ Rc 15 . R¡.i=-1"RH = Rr 15OC-TD' " OVi-TrO
[+1 - Tr)
Figura 2.2 Procesamiento de registros (Ri) en presencia de cortes de energía. (Un registroR = -- 1 significa que el registro corresponde a un corte de energía).
A continuación se describen los modos presentados en la Figura 2.2:
Modo 0. Registro normal, no se detecta presencia de cortes.
Modo 1. Duración de corte menor que cinco minutos: se ignora corte aplicando interpolación.
Modo 2. Corte se da en cinco minutos finales del intervalo y el retorno en cinco minutos iniciales
del siguiente intervalo: se ignora corte aplicando interpolación.
Modo 3. Corte se da en cinco minutos finales de! intervalo y el retorno en cinco minutos iniciales
de otro intervalo: se ignora corte en los extremos aplicando interpolación y se considera
corte en intervalos intermedios.
Modo 4. Corte se da en cinco minutos finales del intervalo y el retorno luego de cinco minutos
iniciales de otro intervalo: se ignora corte en el intervalo del corte aplicando
interpolación, se considera corte en otros intervalos incluyendo el de retorno.
Modo 5. Corte se da antes de cinco minutos finales del intervalo y el retorno en cinco minutos
iniciales del siguiente intervalo: se considera corte en intervalo de corte y se ignora
corte en los siguiente intervalo aplicando interpolación.
19
Modo 6. Corte se da antes de cinco minutos finales del intervalo y el retorno en cinco minutos
iniciales de otro intervalo: se considera corte desde intervalo de corte hasta el anterior
al de retorno, se ignora corte en intervalo de retorno aplicando interpolación.
Modo 7. Corte se da antes de cinco minutos finales del intervalo y el retorno luego de cinco
minutos iniciales de otro intervalo: se considera corte desde intervalo de corte hasta
intervalo de retorno.
De esta manera se logra aprovechar al máximo registros incompletos debidos a cortes de energía
no significativos.
2.1.3. Formato de archivos codificados.
Luego de realizar la validación y procesamiento indicados anteriormente, se dispone de archivos
debidamente codificados con extensión "COD", los mismos que podrán ser utilizados para el
posterior análisis de la información.
No iodos los archivos Imagen procesados serán convertidos a "*.COD", debido a que se pudo
haber encontrado errores de formato o de tipo de datos en e¡ transcurso del procesamienio. Eslos
errores son almacenados en el archivo "[email protected]", y pueden ser visualizados utilizando ia
opción <Reporte> en la ventana de Codificación de Archivos (ver manual de uso del programa).
Cabecera del archivo
Direcc.0x00000x00060x00140x00540x0094OX009COxOOA4OxOOACOxOOB40x00 B 6
OxOOBA
0x00 BCOxOOC20x00 C 4OxOOC6OxOOCSOxOOCA
OxOOCE
0x00 DOOxOOD20x00 D40x0008OxOOEOOxOOES
Byíes06146464080808080204
02
02060202.0204
04
020204080802
TipoBYTEBYTEBYTEBYTEBYTEBYTEdoubledouble¡nífloat
ínt
intintintintintfloat
float
ÍntintfloatBYTEBYTEInt
ContenidoClaveArchivoNombreTituloSubtítuloPrototipoSerieDialnicialDiaFinalIntervaloEscala Datos
Tipo
iAuxEscalaNumeroCanalesNumeroReglstrosValidosConsurnoTotal
ConsumoMedo
ÍMaxConsumoMaxFactorCargaUnidad!Unldad2CanalTrabajo
ComentarioReservado, caracteres de identificación de archivoNombre del archivo "Imagen" del cual fue originadoIdentificación que caracteriza a los datoSj disponible al usuario.Identificación del tipo de datos, uso del programaNúmero de prototipo asignado al programar el equipo de registroNúmero de serie asignado a! programar el equipo de registroFormato decimal de fecha y hora de inicio de registrosFormato decimal de fecha y hora de fin de registrosIntervalo de integración de los registros de demandaEscala de conversión de los datos:Valor Real de dato = Valor de Dato / EscalaDatos.Uso interno del programa, indica el tipo de datos que se tienen, ya sean dedemanda diaria, promedio, típica, duración de carga, etc.Uso interno del programa.Tres valores enteros de escalas auxiliares para los datos, uso Interno.Banderas de canales activosNúmero total de datos por canal que contiene el archivo.Número de registros válidos que contiene el archivo.Valor decimal que representa ya sea el consumo total o la suma de todos losdatos del primer canal que contiene el archivoValor decimal que representa ya sea el consumo medio o la media de todoslos datos del primer canal que contiene el archivoPuntero de localización del dato máximo del primer canalValor entero que es igual al dato de máximo valor del primer canal.Valor decimal que Indica el factor de carga de los datos del primer canalTexto que Índica la unidad en la que están dados los datosTexto que Índica la unidad auxiliar de los datos.Uso interno, indica el canal utilizado al codificar el archivo imagen
Tabla 2.4 Formato de cabecera de información de archivo código.
20
Información de cortes
Direcc.0x00 EAOxOOEC0x01 6C
Bytes028080
Tipo¡nt¡nt¡nt
Contenido i ComentarioNcortes I Número de cortes registradosCorte i Arreglo de punteros, indican cuando se dio un corte desde día inicialRegreso j Arreglo de punteros, indican cuando retornó la energía desde día inicial
Tabla 2.5 Formato de estructura de información de cortes de archivo código
Datos
Direcc.0x01 EC6x00 ÉÉ
Bytes02XX
TipoBYTEint
Contenido { ComentarioClave ! Identificación de inicio de datos y de canal: "@1 ", "@2", etc.Dato I Arreglo de datos, depende de NúmeroRegístros
Tabla 2.6 Formato de estructura de datos de archivo código.
El tamaño de los arreglos de datos depende del número de registros dado por "NúmeroRegistros"
de la cabecera del archivo. El número de arreglos que tiene un archivo depende del número de
canales indicado por "NumeroCanales" de la cabecera del archivo. Los datos son grabados
secuencialmente en el arreglo, desde la hora 00:00 del día inicial hasta la hora 23:59 del día final
indicados en la cabecera del archivo.
2.2. Parámetros característicos de comportamiento de la carga para un usuario.
Como ejemplo se usarán los registros de demanda correspondientes a un período de veinte días
de medición con intervalo de demanda de 15 minutos que se presentan en la Tabla A1.1. del
Anexo A1.
La información registrada permite obtener los siguientes parámetros:
• Demanda máxima
« Demanda media
* Factor de carga
2.2.1. Demanda máxima (DMax)
La máxima demanda de una instalación o sistema es la mayor de todas las demandas que han
ocurrido durante un periodo específico y con un intervalo de integración específica. De esta
manera no es lo mismo hablar de una demanda máxima de 10 KW con un intervalo de
integración de 15 minutos que de una demanda máxima de 10 KW con un intervalo de integración
de 30 minutos. Para una misma carga, la demanda media y la máxima serán menores a medida
que aumenta el intervalo de integración.2
2Espinosa y Lara, Roberto, Sistemas de Distribución pág, 62
De
ma
nd
a K
W
15 min
tos.
hora.
Tiempo
Figura 2.3 Representación gráfica de la variación de la demandamáxima con el intervalo de integración.
La máxima demanda expresada en KW corresponde a la demanda máxima registrada con un
intervalo de integración de 15 minutos dentro de un período determinado, el mismo que puede ser
diario, mensual o todo el período de medición. Es importante determinar también la fecha y hora
a la cual se dio dicha demanda.
La demanda máxima tiene más importancia si ésta corresponde a la "más severa condición
normal impuesta en un sistema"3.
2.2.2. Demanda Media {DMed)
Se define como la relación entre la suma de todas las demandas registradas durante un período
para e! número de registros realizados en dicho período. Dependiendo del tipo de análisis que
desee realizarse, el período puede ser diario, mensual o todo el período de medición.
2.2.3.
DMed =
Factor de carga (FC)
Registros de Demanda- - -numero de Registros
EC. 2.1
Se define como la relación entre la demanda media en un período y la demanda máxima que se
observa en dicho período4.
__y-c = DMed-DMax
EC. 2.2
''Westinghouse Electric Corporation, Electric Utility Engineering Reference Book, pág. 23
'Espinosa y Lara, Roberto, Sistemas de Distribución, pág. 64
22
Para los datos de la Tabla A1.1 de! Anexo A1, se ha calculado los parámetros definidos
considerando todo e! período de medición, y sabiendo que e! intervalo de integración es de
15 minutos:
DMax = 10.1 KW ocurrida el día 20/04/96 a las 14:15
DMed = 0.39 KW
FC = 0.39/10.1 = 0.038
Calculando estos parámetros para un día cualquiera, por ejemplo el día 1/04/96, resulta:
DMax = 4.35 para el día 15/04/96 ocurrida a las 09:15
DMed = 0.44 KW
FC = 0.44/4.35 = 0.1011
2.3. Curvas características para un usuario
Con los datos del archivo código (*.cod) se puede obtener con facilidad las siguientes curvas,
que ayudan a estudiar paríicualrídades del comportamiento de la carga en un usuario.
Las curvas para un usuario son:
• Curva de resumen de demanda media diaria
• Curva de demanda real diaria
« Curva de duración de carga.
• Curva de demanda promedio
2.3.1. Curva de resumen de demanda media diaria
Para cada día de registros se calcula la demanda media diaria y se gráfica en función del tiempo,
(KW vs. Días). Esta curva permite visualizar de manera resumida el comportamiento de un
determinado usuario durante todo el periodo de registros.
No es de interés para cálculos posteriores, sin embargo es una herramienta que ayuda cuando se
quiere analizar individualmente a un cierto usuario, sobre todo si se trata de un usuario
"problemático" que presenta una demanda media o máxima fuera de lo común.
En la Gráfica 2.1 se presenta la curva de resumen de demanda media diaria para los datos de la
Tabla A1.1. En la curva se indica la demanda medía (D.media = 0.39 KW) que corresponde a la
23
demanda media de este usuario en todo el período de medición y la máxima demanda media
diaria (D.Max = 0.56 KW).
Gráfica 2.1 Curva de resumen de demanda media diaria, abonado\ANEXO 1\EJEMPLO.COD
2.3.2. Curva de demanda diaria
Se toman las demandas registradas correspondientes a un determinado día y se los gráfica en
función del tiempo. Es decir que para cada día, se tendrá 96 (siendo el intervalo de integración
de 15 minutos) registros de demanda que serán graficados en función del tiempo.
Al igual que la curva anterior, ésta es de utilidad cuando se desea realizar un análisis detallado de
un usuario.
Estas curvas se presentan en la Gráficas A1.2 del Anexo A1. En cada una de ellas se incluye
información acerca de la demanda media (D.media) que es la demanda media del día en cuestión
y la demanda máxima que corresponde al registro de demanda máxima de ese día.
2.3.3. Curva de duración de carga
Esta curva se obtiene al ordenar desde el máximo al mínimo cada uno de los registros de !a curva
de demanda5 y grafícándolos en función de! tiempo.
La curva de duración de carga de mayor interés para el estudio del comportamiento característico
de un usuario es la que resulta al promediar las curvas de duración de carga de todos los días, a
esta curva se la designa en el programa de Análisis Individual de Demanda, como "Curva de
duración de carga total".
5Espinosa y Lara, Roberto, Sistemas de Distribución, pág 93
24
En la Gráfica 2.2 se presenta la curva de duración de carga total para el usuario EJEMPLO.COD
cuyos datos se presentan en la Tabla A1.1.
Gráfica 2.2 Curva de duración de carga tota! para abonado\ANEXO 1VEJEMPLO.COD
2.3.4. Curva de demanda promedio
Esta curva se obtiene al tomar los registros de demanda de todos los días correspondientes a una
misma hora y promediarlos. Por ejemplo, considerando los datos de !a Tabla A1.1, para
determinar el valor de la carga de la curva promedio a las 7:30 se promediarán los valores de
demanda registrados a las 7:30 de todos los días, esto es:
(0.2+0+0+0.1 +1 +0.2+1 +3.1 +3.8+4.9+4.6+3.6+0.2+0.5+0.3+0.4+4.3+0.2+0.2+0) KWP( 7:30 ) = _____ ___ = 1.43 KW
20
En la Gráfica 2.3 se presenta la curva de demanda promedio.
Gráfica 2.3 Curva de demanda promedio del abonado \ANEXO_1\EJEMPLO.COD
Si bien es cierto que la curva de demanda promedio da una información general acerca del
comportamiento del usuario a lo largo del día, no se la debe considerar corno una curva de carga
típica del usuario, pues el cálculo de esta curva conlleva efectos que atenúan la presencia de
25
cargas características importantes dei usuario y que, por lo tanto, puede alejarse demasiado de
reflejar e! comportamiento norma! del usuario. Por esta razón, se ha desarrollado un
procedimiento para determinar una curva que caracterice de mejor manera el comportamiento dei
usuario, a la cual se la llamado como curva típica de demanda.
2.4. Curva de demanda típica
Es deseable caracterizar el consumo de! usuario con un día típico, el cual muestre el
comportamiento normal o de costumbre, reflejando de mejor manera los hábitos de consumo del
abonado.
Esto lleva a buscar una curva de demanda típica en el período, para lo cual se presentan algunas
consideraciones a fin de conseguir una curva que refleje lo mejor posible los hábitos de consumo
y "filtre" los consumos atípleos o esporádicos, como pueden ser, por ejemplo, el uso de una
soldadora que fue conectada un día para soldar las ventanas, pues presenta picos que se alejan
mucho de ser típicos para ese usuario.
Una curva de demanda que caracterice a un usuario debe reflejar el tipo de cargas en amplitud,
duración y hora de ocurrencia que el usuario habitualmeníe utiliza, es decir, debe de la mejor
manera, reflejar las elevaciones y las llanuras típicas presentes ordinariamente en las curvas de
demanda diaria representadas en las Gráficas A1.2 del Anexo A1.
Una primera alternativa de caracterizar a un usuario es mediante la curva de carga del día de
demanda máxima, lo cual puede implicar sobre-dimensionamieníos, pues no necesariamente ei
comportamiento del usuario en el día de demanda máxima representa el comportamiento normal
o típico, ya que puede tratarse de un día en el que eventualmente hubo un consumo elevado de
energía ya sea porque hubo una reunión social o porque se realizó algún trabajo de
soldadura, etc.
Otra alternativa para caracterizar el comportamiento de consumo de un usuario es la curva de
demanda promedio (Gráfica 2.3). Esta curva presenta ciertos inconvenientes que la realización
del promedio lleva implícitos y que la alejan del objetivo de caracterizar el comportamiento del
abonado. Estos inconvenientes se los puede apreciar haciendo un breve análisis entre las curvas
de demanda diaria del Anexo A1 (Gráficas A1.2) y la curva de demanda promedio (Gráfica 2.3):
I. Hay valores de demanda que se presentan con frecuencia pero no se dan exactamente a la
misma hora. Tal es el caso de los registros localizados entre las 7:15 y las 8:15. Este efecto
es más notorio cuando la duración cargas grandes es menor que e! intervalo de integración,
siendo característico de artefactos tales como ducha eléctrica o plancha. Su presencia
distorsiona la curva promedio, pues ésta en lugar de mostrar tales picos muestra más bien una
26
cima baja y ensanchada, perdiendo de esta manera la información característica de estas
cargas. Entre las 7:15 y las 8:15, la curva promedio registra un pico de 0.58 KW a las 7:15.
II. Hay registros de demanda que se dan esporádicamente y cuyo valor puede alterar el valor
promedio, tal es el caso de los registros del día 20 entre las 14:00 y las 15:45, notándose que
solo en ese día se dan valores altos. A las 14:15 se ha determinado una demanda promedio
de 1.23 KW. Si se calcula la demanda promedio a la misma hora pero sin considerar el
registro del día 20, se tendría un valor promedio de 0.76 KW. Hablando cualitativamente se
diría que el valor de 0.76 KW es más característico que el de 1.23 KW. Este efecto de los
valores extremos es considerado como una desventaja de utilizar la media aritmética para los
métodos de inferencia estadística6.
Debido a estos dos inconvenientes se ha visto necesario desarrollar algoritmos que permitan
caracterizar mejor el comportamiento del abonado, los mismos que se indican en la Figura 2.4 y
se detallaran inmediatamente.
Datos dearchivocódigo
Eliminación Eliminación Corrección Curva deAmpliación de influencia de efecto con curva de demandade laderas de extremos de laderas duración de carga típica
Figura 2.4 Procesamiento de datos para obtener la curva de demandatípica de un usuario.
2.4.1. Ampliación de las laderas
Existen valores de demanda que siendo frecuentes no siempre ocurren exactamente a la misma
hora, como sucede con los registros localizados entre las 7:15 y las 8:15 del ejemplo de la
Tabla A1.1 del Anexo A1. Este efecto es atenuado en la curva promedio.
Para incorporar la presencia de estos valores, se ha implementado e! siguiente algoritmo: para el
cálculo del valor típico a una hora "h", se considera los valores de demanda a la hora "h" de iodos
los días y también los valores de demanda a la hora "h+1" y "h-1", de esta manera se pretende
incorporar la posibilidad de que una carga se de 15 minutos antes o 15 minutos después del
intervalo en que fue registrada.
Estadística Aplicada, Ostle Bernard pág. 207
27
Para entender cómo funciona este algoritmo se lo aplicará en los registros comprendidos entre las
7:00 y las 8:30 de la Tabla A1.1 del Anexo A1. Los registros son:
díahora7:007:157:307:458:008:158:30
01
00
no0.23 60.3non?
02
n?nn0.0n?3.43 1ny
03
on0?0.01 ?3.61 0n?
04
onn?0.1n?0.13?
n4
05
ninn1.01 13.3mnn
06
3.3
n?0.2nn0.0n?nn
07
01
01
1.003
0.2nnnn
08
nfi1 ?3.1ni0.1nnnn
09
nnnn3.8n?0.1mm
10
nnnn4.9ni0.0nnn?
11
n?3 44.605
0.2nim
12
n3na3.63 ?0.403
07
13
nnnn0.2Ofí
3.6nnnn
14
i *n40.5451.101nn
15
n?n40.3ni0.0nnn?
16
nñn40.4n?1.83finn
17
1 nn?4.34«3.7nnn?
18
nin?0.2n?0.201nn
19
nn40
0.20,00.00 1n i
20
n?n30.0nn0.001m
Tabla 2.7 Registros tomados de la Tabla A1.1 del Anexo A1, entre las 7:00 y las 8:30
Se puede notar que entre las 7:30 y las 8:00, en 12 de los 20-días se presentan picos de demanda
entre 3.1 y 4.9 KW, sin embargo a las 7:30 solo se dan 6 de estos picos, a las 7:45 4 y a las
8:00 5. A simple vista, estos picos son característicos para este usuario entre esas horas, esta
información se pierde al calcular el valor promedio entre todos los registros a la misma hora.
El desplazamiento en el tiempo de estas cargas es aleatorio, pero su presencia dentro de ciertas
horas tiende a ser normal. Por ejemplo puede tratarse de la demanda correspondiente a una
ducha eléctrica, el usuario podría bañarse todos los días entre las 7:10 y a las 7:40, sin una
exactitud cronométrica.
Lo que se va a hacer con este método es crear laderas en los extremos de los picos (cambios en
la carga), de amplitud igual a la media aritmética entre el valor del extremo y el pico.
[¡-1]
Ladera de subida Ladera de bajada
Figura 2.5 Descripción gráfica del método de las laderas.
Las laderas se las calcula utilizando las siguiente ecuaciones:
Para la ladera de subida:
D'ini = ( D[hi+ D[h+u ) / 2y para la ladera de bajada:
Ec. 2.3
D"[h] - ( D[h-i]+ D[h]) / 2 Ec. 2.4
Las laderas de subida se calculan cada vez que se detecta un incremento en la demanda al pasar
de un registro a! siguiente y las de bajada cuando se detecta un decremento.
Por ejemplo, calculando los valores de las laderas para los registros correspondientes al día 1
entre las 7:15 y las 8:15 de la Tabla 2.7 (0.0;0.2;3.6;0.3;0.0).
El valor de la ladera de subida a las 7:30 será:
y el de la ladera de bajada de las 8:00:
D"[i/8:oo] = ( 3.6 + 0.3 ) / 2 = 1 .95
Los datos originales así como los corregidos por las laderas se presentan en laTabla 2.8
HoraDmD*ra
J:OO.JZ-.1L.0.0 i 0.0
r o.oo • ó.ib
7:30 i 7:450.2 i 3.61.90 • 3.6
8:00 ¡L8:150.3 ; 0.0i. 95 fo.12
L8:300.2
Tabla 2.8 Dm: Registros del día 1 desde las 7:00 y las 8:30 tomadosde la Tabla A1.1. D*C1]: Datos reformados por laderas.
Como puede verse, no se ha tocado los valores correspondientes a las cumbres con el propósito
de no alterar la información de registro de demanda máxima.
Para el registro de las 8:15, por coincidir al mismo tiempo una ladera de subida y una de bajada,
se ha calculado el promedio de ambas, esto es:
D'[i/8i30i = (0.0 + 0.3)72 = 0.15 y
D*[i/8i30] = ( 0.15+ 0.10} 72 =0.12
D"[i/7:3o]= (0.0 + 0.2)72 = 0.10
Gráfica 2.4 Curva de demanda aplicando ampliación de laderas para elabonado \ANEXO_1\EJEMPLO.COD
Una vez aplicada la ampliación de laderas en los datos de la Tabla A1.1, se ha procedido a
calcular el promedio de los registros coincidentes a la misma hora (demanda promedio)
obteniendo la curva representada en la Gráfica 2.4. En esta gráfica puede verse con mayor
nitidez que en la curva promedio la existencia del pico característico ubicado entre las 07:00 y
las 08:00.
Debido a que el consumo de energía eléctrica es una variable que puede ser representada como
la suma de n variables aleatorias independientes, es factible considerar que están distribuidos
normalmente 11
La mediana es el número que se encuentra en el medio de un conjunto de datos, es decir, la
mitad de los datos es mayor que la mediana y la otra mitad es menor. Un método para calcular ia
mediana consiste en ordenar los datos de manera ascendente y ubicar e! dato que corresponde a
la posición central de este arreglo. Si el número de datos es par, la mediana es igual a la media
aritmética entre los dos números que ocupan la posición central de! arreglo.
Los cuartües son los números que dividen al conjunto de datos en cuatro partes de igual
frecuencia, de esta manera, el primer cuartil es e! número que ocupa la posición media de los
números que son menores a la mediana, el segundo cuartil corresponde a la misma mediana y el
tercer cuartil corresponde al número que ocupa la posición media de ¡os números que son
mayores a la mediana.
En el método de "Box-and-Whisker Plot", se considera aberrante un dato, si éste se aleja del
"whisker". Un "whisker se extiende hacia la izquierda desde el primer cuartil hasta el dato más
pequeño dentro de un rango igual a 1.5 veces la amplitud intercuartil. El otro whisker se extiende
hacia la derecha desde el primer cuarti! hasta el dato más grande dentro de un rango igual a '1.5
veces la amplitud intercuartil"12
Por ejemplo, si se tiene los datos: {10, 12, 8, 15, 16, 11, 31, 7, 17}, al ordenar estos datos, se
obtiene el arreglo; {7, 8, 10, 11, 12, 15, 16, 17, 31}, de donde el valor de la mediana es de 12, el
primer cuartil es 10 y del tercer cuartil es 16. La amplitud ¡ntercuartil entonces es de 6 ('16-10), y
portante el "whisker" izquierdo irá hasta 7 (10-7<10-1.5x6) y el "whisker" derecha hasta 17, pues
31-16 = 15 que es mayor a 1.5 veces la amplitud intercuartil.
Box-artd-UhisJ<er Plot
ÍS 28 3-3
J.8 :i.Z 8 1.5 1& :U 3.1 7 17
Figura 2.6 Diagrama de "Box-and-Whisker" para los datos{10, 12, 8, 15, 16, 11, 31,1, 17}
Meyer, Paul L, Probabilidad y aplicaciones estadísticas, pág. 259
'Statístical Graphics Corporation, Statisüca! Graphics System
El número 31, queda fuera del alcance de los "whisker", por lo que es considerado como dato
aberrante. Cuando se tiene datos normalmente distribuidos, todos ellos caen dentro de los límites
del diagrama y por tanto son aceptados.
Por último se procede a calcular el valor medio pero sin considerar los datos aberrantes
encontrados.
Este método será aplicado cuando se detecte una desviación estándar S, menor a la mitad de!
valor medio Xo calculado. Con esto se garantiza que el método sea aplicado solo en casos
extremos en los cuales se detecte una gran dispersión (desviación estándar elevada).
Se explicará cómo funciona el algoritmo propuesto aplicándolo en los registros correspondientes a
las 14:15 (Tabla A1.1). Los registros son:
D(U.15) " { 0.9,0.9,0.9,0.8,0.7,0.6,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8.0.2,0.9,0.7,0,7,0.8,0.7,10.1}
i) Se ha calculado los siguientes parámetros (para simplificarse han obviado las unidades):
np = 20; // número de datosXo = 1.23; //media aritmética de los datosSo " 2.09; //desviación estándar
Como el valor de So es mayor que O.SXose procede con el método.
¡i) Se localiza el dato extremo utilizando el método de "Box-and-Whisker":
primer cuartil = 0.7; mediana = 0.8; tercer cuarti! = 0.825;
rango intercuartil = 0.125
Limite izquierdo = 0.5125 Límite derecho = 1.0125
De esta manera, los datos aberrantes son el de 0.2 y e! de 10.1, los mismos que se los
elimina.
iíi) Se elimina el dato encontrado en el índice anterior, obteniendo así un nuevo arreglo
sobre el calcula los valores de media y desviación estándar:
Di (14:15) = { 0.9,0.9,0.9,0.8,0.7,0.6,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,0.9,0.7,0.7,0.8,0.7}
m = 1 8 ; // número de datos
Xi = 0.78; // media aritmética de los datos
S i = 0.08; // desviación estándar
De esta manera el valor característico encontrado para este conjunto de datos es de
0.78 KW, con una desviación estándar de 0.08.
Acerca del método propuesto en el ejemplo, hay ciertos puntos que deben ser aclarados:
• Se utiliza el valor de desviación estándar como indicador de la influencia del dato extremo
sobre la media porque, por tratarse CT de una medida de la dispersión de los datos, en ella se
refleja directamente el efecto de un dato aberrante.
• Se ha comparado la desviación estándar con el valor medio debido a que no es lo mismo que
la desviación estándar tenga un valor de 30 para datos que se encuentran alrededor de 50
(valor medio), que el mismo valor para datos que se encuentran alrededor de 200; en el primer
caso se está hablando de un 60% mientras que para el otro de un 15%.
• El valor de S no es porcentual, tiene las mismas unidades de la media X, y por tratarse de
una distribución Normal, indica que los límites X ± S , incluyen e! 68% de los datos. Esta es
otra razón por la cual se ha comparado la desviación estándar S con el valor de la media X.
Cabe recordar que en estadística cualquier valor tiene un grado de probabilidad diferente de uno,
esto es, se puede afirmar que la media poblacional, bajo un cierto grado de confianza (y), se
encuentra en un intervalo dado por:
x-¿ • <jj<//<x+/ • Oj Ec. 2.7
Donde t se obtiene a partir de la curva de distribución t-student para un área igual a a - (1 + y/2)
con (n -1) grados de libertad y S es e! estimador de la desviación estándar de la media de la
población dado por13:
Ec. 2.8
El segundo radical es un factor de corrección cuando n (tamaño de la muestra) es pequeño en
comparación al tamaño de la población N. Se asumirá que N es mucho mayor que n, con lo que
el segundo radical es unitario.
Calculando este intervalo para los datos encontrados en el índice ///del ejemplo anterior, con un
grado de confianza del 95%, se obtiene: /
n = 18
X = 0.78
S= 0.08 -> a, = 0.01885
13Meyer, Paul L, Probabilidad y aplicaciones estadísticas, pág. 312
Y = 95% -> tD.975[i9] = 2.093
0.76-2.093x0.01885< u < 0.76 + 2.093x0.01885
0.722 < u < 0.838
Para la elaboración de la curva típica se tomará el valor central de este intervalo es decir, para
este ejemplo, se tomará el valor de u = 0.78. Como una opción del programa, se podrá graficar
para cada punto los límites del intervalo de confianza.
Aplicando sobre los datos de la Tabla A1.1 del Anexo A1, eí método de ampliación de laderas y
luego el de eliminación de extremos, promediando los datos coincidentes a la misma hora de
todos los días, se ha obtenido curva presentada en la Gráfica 2.5. En esta curva, puede notarse
que se ha eliminado la influencia que ciertos valores esporádicos ejercían sobre los demás datos.
Por ejemplo, en esta gráfica ya no se distinguen las elevaciones de demanda entre las 03:00 y las
04:00 o entre las 20:00 y 21:00 presentes en la curva de demanda promedio de la Gráfica 2.4, los
mismos que se deben a la presencia de picos esporádicos ocurridos solo en uno de los
veinte días.
0.0006:00
Gráfica 2.5 Curva de demanda aplicando ampliación de laderas yeliminación de extremos para el abonado\ANEXO_1 \EJEMPLO.COD
Se ha visto necesario aplicar dos operaciones correctivas sobre la Gráfica 2.5, con e! fin de
compensar ciertos efectos colaterales incluidos al aplicar los métodos mencionados
anteriormente, éstos son:
2.4.3. Eliminación del efecto de laderas.
El primer método descrito, sirve para incluir la influencia de picos desplazados, ensanchando los
picos para lograr que éstos puedan ser tomados en cuenta al calcular el valor típico 15 minutos
antes o 15 minutos después de que éstos se dan.
Para eliminar este efecto se recalcula los valores de las laderas, haciendo una regresión lineal
entre e! valor de la ladera y el del pico adyacente.
Para la ladera de subida:
y para la ladera de bajada:T'th] = ( TM* Tro / TVi])
T"[h] = ( TW* TM / T[h-u)
Ec. 2.9
Ec. 2.10
[MI
Figura 2.7 Descripción gráfica de la eliminación del efecto de las laderas.
En la Gráfica 2.6, se presenta el resultado de aplicar la eliminación del efecto de las laderas
sobre la curva presentada en la Gráfica 2.5. En esta gráfica, puede notarse que los picos son
reajustados a un ancho más cercano al ancho de los picos característicos del abonado.
06;00
Gráfica 2.6 Curva de demanda aplicando ampliación de laderas,eliminación de extremos y eliminación de laderas para elabonado \ANEXO 1\EJEMPLO.COD
2.4.4. Corrección con curva de duración de carga
Al aplicar los algoritmos explicados anteriormente se obtiene una curva de demanda (Gráfica
2.6), que caracteriza de mejor manera al usuario de lo que lo hace la curva promedio (Gráfica
» •„„ refleia con mayor nitidez la ubicación y ancho de las2 5). La curva hasta aquí obtemda, refleja con » no se ha logrado
pri cipales elaciones y ,— caracteres
reconstruir ,a amplitud rea, de los picos caracteres de, «
u, d.gS'los valores de demanda y SU
J -*.
.presencia de picos y valles característicos tanto en su ubicación (algoritmos ardores) como en
su amplitud.
La operación de este algoritmo se basa en hacer coincidir uno a uno los valores de la curva de
duración de carga total con los valores de duración de carga de la curva a corregir (Gráfica 2.7),
luego de lo cual se procede a reconstruir la curva de demanda (pasar de curva de duración de
carga a la curva de demanda diaria) pero con los nuevos valores asignados. Esto implica que ai
crear la curva de duración de carga a partir de la curva de demanda diaria, debe conservarse la
información acerca de la ubicación de cada uno de los registros.
De esta manera, los primeros datos de la curva de duración de carga total (Gráfica 2.2),
calculada para los datos de la Tabla A1 .1 del Anexo A1 son:
Lp! !íS!íP!"5^ ^Los primeros datos de la curva de duración de carga de la Gráfica 2.7, son:
rDC7ñ"={"l"Ó"84rTbV7Tl"!Oj69T6"4Í3";0.4Í"2 i 0~402 ¡0.392 ¡0.389 ; . . . }LV 1 , -, . T • 1 1- *~:—~_~"' .-'
J:00 :21:00 :19:30 ¡20:15 ¡07:15 : . . . }
Donde \J-\\] es un arreglo que contiene la información de la hora a la que se dio cada una de las ¡jtdemandas del arreglo DCiD, necesaria para reconstruir la curva de demanda.
KV
0.3
0.&
O.T
0.&
0.5
o.¿
0.3
0.2
0.1
0.000
Gr
i
ir
1í
1
= 0.
-s_
o = 0
j« if.t
4K\ .
23 K
it
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V
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">•***^t
—x.
!
j
i1|
ií
íi¡
i•*—~ -*~*~-^— .•v- ~-, 1 ^V-1— -,
Jji00 06:00,. 12;00 13:00 /
áfica 2.7 Curva de Duración de Carga calculada para curva de Gr'f
En la Gráfica 2.8, se presenta la curva de demanda reconstruida a partir de la combinación entre
DC0[] y IM], es decir:
DC,[] = {y.in = {
14.10I 07:45
12.41108:00
Í 1.25! 07:30
Í 1.13i 20:66
Í 1.03
119:3011.01121:00
i 0.99120:15
i 0.96107:15
. . .}
. . .}
00.00 06:00 12:00 18:00 Horas
Gráfica 2.8 Curva de demanda típica de abonado \ANEXO_1\EJEMPLO.COD.
La curva de demanda típica de la Gráfica 2.8 representa de mejor manera eí comportamiento del
usuario con respecto a la curva de demanda promedio de la Gráfica 2.3. Cabe recordar que lo
que interesa es caracterizar al usuario, esto es, localizar las cimas y los valles así como sus
amplitudes y duración. A continuación se presentan ciertas comparaciones entre estas
dos curvas:
* A! observar las curvas de demanda real diaria, puede notarse !a presencia de picos de carga
de aproximadamente 4 KW de amplitud y de 15 minutos de duración que se dan entre las 7:30
y las 8:00 para la mayoría de días (12 de los veinte días), notándose además que esta carga
está también presente en los otros días pero a distintas horas. Este fenómeno no es
claramente representado en la curva promedio, notándose en ésta un pico máximo de
amplitud de 1.43 KW con duración de 15 minutos a las 7:30, seguido por otro de 1 KW.
* Entre las 03:15 y las 03:30 horas, la curva promedio {Gráfica 2.3) presenta una elevación de
aproximadamente 0.3 KW, la misma que se debe a un registro de 4 KW que se da en esos
intervalos en uno de los veinte días (2/4/96). Esta elevación no refleja el comportamiento típico
del usuario y portante tampoco se manifiesta en la curva típica de la Gráfica 2.8. Eí mismo
fenómeno se da entre las 14:00 y las 14:30.
En el programa se puede obtener tres tipos de curvas tanto la curva de demanda promedio asi
como la típica:
a) Curva de demanda total, que abarca todos los días de registro
b) Curva de demanda de día de fin de semana, que toma en cuenta únicamente los días
correspondientes a sábados y domingos.
c) Curva de demanda de día entre semana, que toma en cuenta todos los días excepto los días
sábados y domingos.
Esta división se la ha hecho con el objeto de poder hacer análisis de demanda más detallados, en
razón de que e! comportamiento de un abonado difiere entre un día de fin de semana y uno
laborable o entre semana. Hay que tener presente, que tratándose de un método estadístico, la
confiabilidad de los resultados mejora a medida que aumenta el número de muestras. Para la
curva de demanda de fin de semana se va a disponer de aproximadamente la tercera parte de
datos (/?' = 2 x n 17), lo cual afectará el intervalo de confianza de los resultados.
2.5. Filtros de preparación de archivos para análisis de un grupo de usuarios.
Para el análisis de un grupo de usuarios, los archivos "código" deben ser preparados, con el fin de
garantizar uniformidad y congruencia entre ellos. Se supone que los usuarios a analizar
corresponden a un mismo estrato de consumo, pues no sería lógico incluir por ejemplo uri usuario
industrial dentro de un grupo de usuarios residenciales ya que tienen comportamientos de carga
muy distintos. Otra condición es que los registros de datos se hayan hecho en las mismas fechas,
puesto que el comportamiento de carga de los usuarios varía de acuerdo a !a estación y al mes
de! año. Por estas razones, es necesario que el conjunto de archivos de datos ("código") pase a
través de una serie de filtros como lo ilustra en la Figura 2.8.
Tanto la descarga de datos corno la validación y codificación de archivos ya fueron tratados en ¡os
puntos anteriores. En este punto se asume que se dispone de un conjunto de archivos "código"
correspondientes a una determinada muestra, los mismos que se van a analizar posteriormente
previa la aplicación de los siguientes filtros:
• Determinación de período de análisis.
• Filtro por número de registros válidos.
• Filtro por consumo medio mensual.
• Relleno de registros correspondientes a cortes de energía
Registradordigital de
Descargade datos
Validación ycodificación de datos
ArchivosImagen
Archivo iCódigo
Determinación deperíodo de análisis
Filtro por númerode registros
Filtro por consumomedio mensual
Archivos delimitados entre una?"" fecha Inicial y una final (\DEP)
Archivos con porcentaje deregistros válidos dado (*.DEPJ
Archivos con consumo mediomensual limitado (".DEP)
Relleno decortes de energía
Archivos de trabajo paia elanálisis de grupo |'.DEP)
Figura 2.8 Procedimiento a seguirse para la preparación de datosnecesaria antes de realizar e! análisis de grupo.
2.5.1. Determinación de período de análisis
Los registros disponibles no corresponden necesariamente al mismo período de muestreo, corno
puede verse en la Tabla 2.9 extraída de los archivos de datos del Anexo A2, donde el abonado
"A2_01.COD" tiene registros comprendidos entre el día 12/02/96 y el 2/04/96 mientras que
"A2_02.COD" entre el 22/02/96 y el 10/03/96. Esta no coincidencia de los períodos de muestreo
puede deberse a varias razones, tales como retardo en la instalación de equipos que forzó a que
ciertos equipos se instalen luego de la fecha de ¡nicialización14, corte de energía en la fecha de
¡nicialización, alguna falla en el equipo o en la instalación, entre otras.
En este paso se fijará un período de análisis en el cual se va a trabajar, con las condiciones de
que éste abarque el mayor número de usuarios así como que sea el más extenso, de esta manera
se podrá aprovechar al máximo las muestras realizadas,
Se ha desarrollado un algoritmo que permite encontrar el período óptimo de análisis para todos
los usuarios disponibles, esto es, encontrar el máximo número de muestras que encajen dentro de
un máximo período común de análisis. Este número óptimo de muestras es menor que el número
total de archivos disponibles, sin embargo se ha habilitado la posibilidad de escoger un mayor
número de muestras a costa de disminuir el número de días del período de análisis.
Revisar capitulo uno respecto a la fecha de ¡nicialización
39
Para explicar el funcionamiento del algoritmo desarrollado para la determinación de un período
óptimo de análisis, se considerará como ejemplo los datos de !a Tabla 2.9, en la cual se indican
los días inicial y final de registros para los diez abonados de! Anexo A2.
ArchivoA2 01.CODA2 02.CODA2 03.CODA2 04.CODA2 05.CODA2 06.CODA2 07.CODA2 08.CODA2 09.CODA2 10.COD
Fecha inicial12/02/9622/02/9603/03/9623/02/9602/03/9628/02/9623/62/9622/02/9602/03/9603/03/96
Fecha final02/04/9610/03/9616764/9601/03/9617/03/9612/04/9624/63/9614/04/961 9/04/9608/04/96
Número de días5118458164531534937
Tabla 2.9 Fechas inicial y final de registros para los abonados diezabonados de la Tabla A2.1 de! Anexo A2
Al colocar los períodos de muestreo de cada abonado en una recia de tiempo (Figura 2.9), se
puede determinar e! mínimo período común para las diez muestras, el mismo que se encuentra
entre el 03/03/96 y el 10/03/96 (fecha inicial máxima y fecha final mínima de la Tabla 2.10.a), con
9 días comunes, esto es, el período localizado entre la fecha inicial máxima y !a fecha final
mínima. Este resultado es colocado en la Tabla 2.11.
Anex2j39 •
Anex2_Ü3 -
Anex2_07 -
Anex2_Q5 -
Anex2_04 -
An*x2_Ü3 -
Ancx2J32 -
Anex2_Q1 -
Mínimo periodoL..U--.
oí fi oí f-i ca fi f-t oj oj <\ <•> <.': o <•} n <r>O O O O O O O O O O O O C J O O O
o « f> <-: í o o o o r o f o - f l ' í - * ' í * í ^ ' í - « - * ^O O O D Q Q O O O Q O Q O O O Q Q O Q C J
01 (• ¡ Cl PJ PJ
Figura 2.9 Representación gráfica de períodos de muestreo para datos de Tabla 2.9
De las fechas de la Tabla 2.9, se extrae las mínimas y máximas y se calcula, las fechas medias,
como lo indica la Tabla 2.10.a
Fecha inicial mínimaFecha inicial mediaFecha inicial máximaFecha final mínimaFecha final mediaFecha final máxima
Fecha12/02/9625/02/9603/03/9601/03/9630/03/961 9/04/96
ArchivoA2 01.COD
—
A2 03.CODA2 04.COD
—
A2 09.COD
Tabla 2.10.aFechas iniciales y finales extraídas de !a Tabla 2.9
En primer lugar se descartan aquellos archivos que presentan problemas en e! traslape de fechas,
esto es, aquellos archivos cuya fecha final es anterior a la fecha inicial de los otros que su fecha
inicial es posterior a la fecha final de los demás. Como puede verse, el archivo que presenta este
40
problema es el "A2J34.COD", cuya fecha final es 01/03/96, mientras que la fecha inicial del
archivo "A2_03.COD" es 03/03/96 (fecha inicial máxima), en este caso, se descarta el archivo
"A2_04.COD", ya que su fecha final se aleja más de la fecha final media en comparación con la
distancia entre la fecha inicial del archivo "A2_03.COD" y la fecha inicial media, como se indica a
continuación:
Fecha fina![A2_04.COD] - Fecha final media = 01/03/96 - 30/03/96 = 30 dfas
Fecha inicial [A2_03.COD] - Fecha inicial medía = 03/03/96 - 25/02/96 = 7 días
Una vez eliminados todos los días que presentan problemas de traslape, se procede a crear una
tabla similar a la Tabla 2.10.a, en la que se encuentra un período común de 8 días con 9 de los 10
archivos iniciales:
_ DescripciónZÍ¿¡EM9Fecha inicial' media 25/02/96
,. S!?.?.lQ¡.9.¡.?.Lííí íi.m.a. .Q?/p3/96Techa final mínima' '"" " T o / O S / g é " A 2 _ 2 . C O D
l_ Fecha _fina|_media _ .Q3/04/96
L^?E£nnE.m.^l^ i?/°^Tabla 2.10.bFechas iniciales y finales extraídas de la Tabla 2.9 luego de
eliminar "A2J34.COD" por problema de traslape.
Se elimina el archivo cuya fecha inicial se aleja más de la fecha inicial media y cuya fecha final se
aleja más de la fecha final media con respecto a las demás muestras, ("A2J32.COD" en el
ejemplo). Con los archivos restantes se recalcula las fechas obteniendo así la Tabla2.10.b:
Descripción
?6/02/96""""*"""
9£/M§£ZIIZ...:.~.iííi EZZZ!. ZOI-£°ÍL
Tabla 2.10.cFechas iniciales y finales para datos de Tabla 2.9 iuego dehaber eliminado a "A2_Q2.COD"
En estas condiciones se tiene el mínimo período entre la fecha inicial máxima y la final mínima de
15 días comunes pero con 8 de los 10 archivos iniciales.
Al repetir iterativamente este proceso e ir tabulando los resultados parciales, se tiene una tabla de
todas ¡as posibilidades de períodos de análisis como lo indica la Tabla 2.11.
Fechainicial
Fechafinal
Númerode días
Númeroarchivos
max Archivos que abarca
03/03/96 10/03/96 72 A2 D3 A2 08
03/03/96 17/03/96 15 120 A2_05 A2 06 A2 07 A2_10
A2"lÓ"03/03/96 24/03/96 22 154 A2 01 A2 03 A2 07 A2 OS
03/03/96 02/04/96 31 186 A2 01 A2 03 A2 06 A2 08 A2_10
*A2"YÓ"0303/96 08/0496 37 18503/03/96 2/04/96 4 164 A2 03
0203/96 12/0496 42 126 A2 OS
28/02/96 /96 4528/02/96 2 /496 45 A2 06 A2 OS
Tabla 2.11 Resultado de posibles períodos de análisis para distintos números de días comunes ynúmero de archivos
41
E! período óptimo recomendado es aquel en que se maximiza el número de registros, éste se lo
consigue multiplicando estas dos variables, como lo indica la casilla N_d x N_m, en la cual se
encuentra que el máximo corresponde a N_d x N_m = 186, que indica que el período óptimo
recomendado es de 31 días desde el 03/03/96 hasta el 02/04/96 con 6 archivos de los 10 iniciales.
El usuario podrá escoger un mayor número de archivos pero el número de días comunes
disminuirá de acuerdo a lo indicado en la Tabla 2.11, de esa manera, se ha escogido una
combinación de 7 archivos con un período de 22 días comunes entre 03/03/96 y 24/03/96.
Los archivos correspondientes a los abonados que entran en el período fijado pasan a través del
módulo de depuración, el mismo que se encarga de crear nuevos archivos (*.DEP) cuyos datos
quedan delimitados entre las fechas inicia! y final del período de análisis fijado. Aquellos archivos
que salen de dicho período son cambiados de nombre y no serán considerados en adelante.
2.5.2. Filtro por número de registros válidos
En este paso, se eliminará aquellos archivos cuyo porcentaje de registros válidos es inferior a un
valor establecido por el usuario.
El porcentaje de registros válidos se refiere a la relación entre el número de registros válidos
(registros distintos de corte) y el número total de registros de un archivo dentro del periodo de
análisis.
El número de registros válidos generalmente es inferior al número total de registros de un archivo,
esto se debe principalmente a la presencia de cortes en el suministro de energía eléctrica cuando
fueron realizados los registros. .
Es importante que todos los archivos a analizar tengan un porcentaje de registros válidos elevado
(por lo menos de un 80%).
Para que el usuario del programa pueda establecer el valor de porcentaje de registros válidos con
el cual se van a filtrar los archivos, es necesario dar a conocer el mínimo porcentaje de registros
válidos y el archivo al cual pertenece.
E! mínimo porcentaje de registros válidos es encontrado luego de analizar los porcentajes de
registros válidos de todos los abonados del grupo, si este valor es pequeño se recomienda que el
usuario del programa analice de manera individual el abonado al cual pertenece.
Para los 7 abonados seleccionados en e! paso anterior, se tiene los porcentajes indicados en la
Tabla 2.12. El abonado A2_08.DEP, presenta e! porcentaje más bajo de registros válidos,
notándose que los restantes mantienen un porcentaje mayor a 99.7%. Dado que eí porcentaje
mínimo está en los límites aceptables, no se descartará ningún archivo.
42
ArchivosA2 03.DEPA2 06.DEPA2 07.DEPA2 09.DEPA2 10.DEPA2 01.DEPA2 08.DEP
% registros válidos100.00%100.00%í 66. 00%1 00.00%1 00.00%99.91 %83.85%
Tabla 2.12 Porcentajes de registros válidos para abonadosseleccionados en numeral 2.4.1
Los abonados que no cumplen con el mínimo porcentaje de registros validos, son eliminados y no
serán tomados en cuenta en posteriores análisis, quedando únicamente aquellos que satisfagan
esta condición. Al igual que en pasos anteriores, la eliminación de un abonado consiste en la
modificación de su extensión "*.DEP" a "*.DE@" pero no son realmente borrados de la unidad
de disco duro ya que puede ser de utilidad que el usuario analice de manera individual los
archivos correspondientes a los abonados eliminados para aclarar las posibles causas que
llevaron a su eliminación.
2.5.3. Filtro por consumo medio mensual
Es deseable que todas las muestras tengan un valor similar de consumo, pues se supone que
pertenecen a un mismo estrato. Por eso se seleccionará solo los abonados cuyo consumo de
energía se encuentre dentro de ciertos valores establecidos por el usuario del programa.
Los abonados disponibles son seleccionados de acuerdo a su consumo de energía medio
mensual, los límites inferior y superior de consumo pueden ser escogidos a libertad,
disponiéndose de la información acerca de los valores mínimo y máximo de consumo así como
los abonados localizados dentro de los límites establecidos por el usuario.
El algoritmo empleado para este caso consiste en leer el dato de ConsumoToíal ubicado en la
cabecera de cada archivo, calculando el valor de consumo medio mensual como se indica:
CMM= ConsumoToial/EscalaDatos/ Validos *24*365/12 [KW.H/mes] Ec. 2.11
El factor Consumo Total / EscalaDatos / Validos x 24 determina e! valor de consumo medio diario
del abonado, y con 365/12 se extrapola este valor a un período de un mes.
Este valor de consumo medio mensual (CMM) es calculado para todos los archivos y tabulado
para luego determinar el valor mínimo y máximo.
43
Al igual que antes, hay abonados que podrían no cumplir con la condición de consumo y por tanto
serán renombrados para excluirlos de posteriores análisis.
Para los 7 abonados resultantes de! numeral anterior, se tiene:
Archivos
A2 01.DEPÁ2 Ó3.DEPA2 06.DEPA2 07.DEPA2 08.DEPA2 09.DEPA2 10.DEP
Consumo medio mensual CMM(KVV.H /mes)
256.4190.7109.8438.0586.1220.8240.0
Tabla 2.13 Porcentajes de registros válidosseleccionados en numeral 2.4.2
para archivos
Se dispone además de la siguiente información:
VariablePromedio de CMM
Desviación estándarValor mínimo de CMMValor máximo de CMM
Valor (KW.H /mes)292.0163.6109.8586.1
Tabla 2.14 Estadística de datos de la Tabla 2.13
Eí valor de la desviación estándar indicado en la Tabla 2.14 es aceptable en comparación con
promedio de consumo medio mensual, por lo cual se no se eliminará ninguno de los 7 abonados
restantes para los posteriores análisis del grupo.
2.5.4. Relleno de registros correspondientes a cortes de energía
Para el análisis de grupo es deseable que todos los registros de los abonados a analizar sean
válidos, por lo tanto se ha incorporado una opción .que permita reemplazar los registros de corte
por registros válidos.
Esta opción debe aplicarse luego de los indicados en los numerales anteriores, debido a que su
efecto podría distorsionar la validez de los registros reales disponibles desde e! registrador digital
de demanda.
A continuación se explica el procedimiento seguido en la aplicación de esta opción.
Se calcula para cada día de la semana (domingo, lunes, .., sábado) la curva promedio
(numeral 2.3.5) aplicando algoritmo de eliminación de extremos. A estos registros se los llamará
de como registros de relleno.
Se localiza los registros de corte y se los reemplaza por los registros de relleno, correspondientes
a la misma hora y al mismo día de la semana, por ejemplo, si se detecta un corte de energía el
44
día jueves 21/03/96 a las 15:15 hasta las 16:00, estos registros son reemplazados por los registros
de relleno de! día jueves entre las 15:15 y las 16:00.
En caso de persistir algún valor de corte de energía, esto se da si ha coincidido por ejemplo que
para todos los jueves a las 15:30 se dio un corte de energía, se procede a reemplazar los valores
de corte de energía persistentes por un valor igual al promedio entre los registros de relleno
correspondientes a la misma hora de todos los días de la semana, esto es, para reemplazar el
corte de energía persistente del jueves a las 15:30 se calcula el valor promedio entre los registros
de los seis días restantes de la semana de los registros de relleno (domingo, lunes, martes,
miércoles, viernes y sábado) a las 15:30, sustituyendo los registros de corte de todos los días
jueves a las 15:30 por el valor obtenido.
Luego del proceso de preparación de datos para el grupo de usuarios del Anexo A2, se resume:
Número de archivosPeríodo de análisisNúmero de días de análisisPorcentaje mínimo de registros válidosMínimo Consumo medio diarioMáximo consumo medio diario
703/03/96 a¡ 24/03/96
2283.85%
1 09.8 KW.H/ mes586.1 KW.H /mes
Tabla 2.15 Resumen de resultados de preparación de archivos paraanálisis de grupo de usuarios de Anexo A2.
En la Tabla 2.15 debe notarse que el porcentaje de registros válidos es e! encontrado antes de
aplicar el relleno de cortes de energía, pues luego de aplicarlo este valor pasa a ser del 100%.
2.5.5. Información general de los archivos del grupo
Se tabula la información general de cada archivo del grupo analizado (ver numera! 2.2), la que
consta de los siguientes datos:
• Nombre de Archivo: nombre de archivo considerado dentro del grupo
• Fecha inicial: fecha de inicio de registros de archivo del grupo, esta es la fecha de inicio del
período de análisis fijado en el numeral 2.4.1, a la cual se limitó cada uno de ios archivos.
• Fecha final: fecha de fin de registros de archivo del grupo, esta es la fecha de! final del
período de análisis fijado en el numeral 2.4.1, a la cual se limitó cada uno de ¡os archivos.
• Número de días: número de días comprendidos entre la "Fecha inicial" y la "Fecha final".
• #Reg. total: consiste en e! número total de registros que tiene eí archivo, los mismos que
están entre la "Fecha inicial" y la "Fecha final".
• #Reg.válidos: consiste en el número de registros válidos encontrados en el archivo, los
registros válidos son todos aquellos que no han sido identificados como de corte de energía.
• Demanda máxima: valor de registro de demanda máxima encontrada en e! archivo de datos.
45
• Fecha/hora demanda máxima: fecha y hora a la cual se dio la "Demanda máxima" indicada
en e! punto anterior.
• Demanda media: es la demanda media por registro, es calculada sumando todas las
demandas de cada registro y dividiendo para en número total de registros.
• Factor de carga: es el factor de carga del archivo, el mismo que es e! resultado de la división
entre la demanda media y la demanda máxima. ,
En la Planilla A2.2 del Anexo A2, se presenta la información de grupo para los 7 archivos
seleccionados en el numeral 2.4.3
2.6. Curvas características de comportamiento de la carga para un grupo
de usuarios
2.6.1. Archivo de grupo
Para todos los abonados integrantes de grupo se calcula una de las curvas características de
comportamiento de la carga explicadas en el numeral 2.4, esto es se escoge como curva
característica la curva de demanda promedio o la curva de demanda típica. Las curvas
características diarias obtenidas para cada abonado son recopiladas en un mismo archivo
denominado como "archivo de grupo".
E! "archivo de grupo" tendrá tantas curvas de carga diarias como números de integrantes tiene el
grupo analizado. Sobre este archivo se puede aplicar los mismos algoritmos de análisis de
curvas características ya explicados en el numeral 2.3 y que se resumen a continuación.
2.6.2. Curva de resumen de demanda media por abonado
Se gráfica las demandas medias calculadas para la curva característica de cada abonado
perteneciente al grupo.
Esta curva permite visualizar e! comportamiento general de ¡os integrantes del grupo en lo que
tiene que ver con la demanda media (directamente proporcional al consumo medio mensual) y
ubicar posibles consumidores especiales cuyo consumo medio presente un valor rnuy elevado o
muy bajo.
46
2.6.3. Curva característica de abonado individual
Corresponde a la curva característica del abonado que se encuentra dentro del "archivo de
grupo". Esta curva característica corresponde a la curva promedio o a la curva típica de! abonado
de acuerdo a lo establecido el momento de crear el archivo de grupo.
2.6.4. Curva promedio de grupo de abonados
Esta es una curva resultante de realizar el promedio entre las curvas características que integran
el "archivo de grupo". El algoritmo empleado para el cálculo de esta curva es el mismo explicado
en el numeral 2.3.
2.6.5. Curva típica de grupo de abonados
E! objetivo de esta curva es el de determinar una curva que caracterice de mejor manera el
comportamiento típico de un usuario dentro del grupo analizado.
Esta es una curva que resulta de aplicar el algoritmo de curva típica explicado en el numeral 2.4,
sobre las curvas características que integran el "archivo de grupo".
El programa permite determinar las curvas de duración de carga y de demanda vs. energía para
cualquiera de las curvas características del grupo de abonados como se indicó en el numeral 2.3.
Para los 7 abonados seleccionados en el numeral 2.5, se ha creado el "archivo de grupo" en base
a las curvas de demanda promedio. Es decir, el archivo de grupo contiene las curvas de
demanda promedio general de cada uno de los 7 abonados que conforman este grupo de análisis,
a este archivo se le ha asignado el nombre "PROMEDIO.GRP".
En la Gráfica A2.4 del Anexo A2 se presenta la curva de resumen de demanda media por
abonado a partir de las curvas de demanda promedio de todos los integrantes del grupo obtenidas
del archivo de grupo "PROMEDIO.GRP".
En las Gráficas A2.5.1 a A2.5.7 del Anexo A2 se presenta las curvas de demanda promedio de
todos los integrantes del grupo obtenidas del archivo de grupo "PROMEDIO.GRP".
En la Gráfica A2.6 del Anexo A2 se presenta la curva de demanda promedio de las curvas
promedio que conforman el archivo de grupo "PROMEDIO.GRP".
De manera análoga, para los 7 abonados seleccionados, se ha establecido el "archivo de grupo"
en base a las curvas de demanda típica. Es decir, el archivo un archivo que contiene las curvas
47
de demanda típica general de cada uno de los 7 abonados que conforman este grupo, a este
archivo se ¡e ha asignado el nombre "TÍPICAS.GRP".
En la Gráfica A2.7 del Anexo A2 se presenta la curva de resumen de demanda media por
abonado a partir de las curvas de demanda típica de todos los integrantes del grupo obtenidas del
archivo de grupo "T1PICAS.GRP".
En las Gráficas A2.8.1 a A2.8.7 del Anexo A2 se presenta las curvas de demanda típicas de todos
los integrantes del grupo obtenidas del archivo de grupo "TÍPICAS.GRP".
En la Gráfica A2.9 del Anexo A2 se presenta la curva de demanda típica entre todas las curvas
típicas de los abonados que conforman el archivo de grupo "TÍPICAS.GRP".
2.7. Curvas estadísticas de grupo de abonados.
Es importante que los parámetros de demanda para un grupo de usuarios sean calculados en
función del número de integrantes que conforman el grupo, pues esto permite evaluar tendencias,
predicciones y pronósticos necesarias para el análisis de demanda.
Gracias a la aplicación de principios estadísticos es posible interpretar correctamente ¡os
resultados obtenidos al analizar una muestra de ia población y de esa manera inferir el
comportamiento de todo el conjunto. Es decir, es posible ajustar ios datos de la muestra a un
modelo teórico, el cual por inferencia estadística determinará el comportamiento de la población.
Para el cálculo de los parámetros en función del número de abonados se genera varios subgrupos
de distinto tamaño (números de abonados) y se calcula para cada uno los parámetros
correspondientes.
2.7.1. Generación de archivo de muestras
Debido a la cantidad inmensa de subgrupos que pueden originarse a partir de un grupo de "¡T
abonados, debe aplicarse para la creación de estos subgrupos un método de muestreo aleatorio.
A continuación se explica el método establecido para un grupo de n - 45 abonados15:
Para 7 abonado se tienen "n" subgrupos, es decir se consideran de manera independiente cada
uno de los 45 abonados como un subgrupo.
Escuela Politécnica Nacional, Proyecto sistema automatizado para la adquisición de datos
48
Para 2 abonados se tienen "n/2" subgrupos aleatorios y excluyentes, es decir se escogen al azar
los integrantes del subgrupo pero con la condición de que ninguno de ellos haya sido tomado en
cuenta en otro subgrupo de 2 abonados. Esto es, para los 45 abonados existirán 22 subgrupos
de 2 abonados.
Para 3 abonados se tienen "n/3" subgrupos aleatorios y excluyentes. Esto es, para los 45
abonados existirán 15 subgrupos de 3 abonados.
De igual forma se obtienen subgrupos de 4, 5, 6, ... ,n/4 abonados. Nótese que para el último
subgrupo de "n/4" abonados existirá "4" subgrupos aleatorios y excluyentes. Es decir, para los 45
abonados existirán 4 subgrupos excluyentes de 11 abonados.
Desde el subgrupo de n/4 + 1 abonados se tendrá menos de 4 subgrupos excluyentes, por lo que
se procede a determinar los subgrupos excluyentes y crear tantos subgrupos no-excluyentes hasta
completar cuatro subgrupos. Por ejemplo, para los 45 abonados existen 3 subgrupos excluyenfes
de 12 abonados, tendrá que crearse un subgrupo no-excluyente adicional para completar los 4
subgrupos de 12 abonados.
Desde el subgrupo de 2-n/3 hasta n abonados debe encontrarse un subgrupo excluyente y uno
no-excluyente. Por ejemplo para 35 abonados debe encontrarse un subgrupo exciuyente y uno
no-excluyente.
En la Tabla 2.16 se presenta un resumen del método de creación de subgrupos para e! cálculo de
DMD en función de número de abonados.
Número de Abonados123
n/4n/4+1
n/4+k
2-n/3
2-n/3+h
n-1
Número de Gruposn
n/2n/3
4
3+1 '(total = 4)
j+k* ( total =4 j
1+1 '(total =2}
i+h*( total =2 )
1
Grupos
..?.'A..v.:i..aab, cd mnabc¡ def, ...t Imn
abc..h jkLn'jabe..!, ... , jkL.n, aci..k"
abc..j, ..., acLn*
abcd...l, acL I"
abcd..mt acLn*
abcd...n
Tabla 2.16 Resumen de método de creación de subgrupos para cálculo de DMD en función denúmero de abonados, (Obs: * son subgrupos repetitivos)
Dentro de cada subgrupo / se tendrán "k" datos correspondientes a los k días de! periodo de
análisis, calculándose para cada uno de estos subgrupos los siguientes parámetros:
• Nab: Número de abonados del subgrupo /.
« DMD: Demanda máxima diversificada del subgrupo / en el k-ésimo día.
• DMD/Ab: Demanda máxima diversificada por abonado del subgrupo / en eí k-ésimo día.
49
• SDMAX: Suma de demandas máximas no coincidentes en el k-ésimo día del subgrupo /,
« FC: Factor de coincidencia calculado para el k-ésimo día del subgrupo / .
« SDMed: Suma de demandas medias del k-ésimo día de todos los integrantes del subgrupo / .
• FCarga: Factor de carga calculado para el k-ésimo día del subgrupo / .
• EMM: Consumo de energía media mensual estimada a partir de la energía del k-ésimo día de
todos los abonados del subgrupo / .
• EMM/Ab: Energía media mensual por abonado, equivale a la razón entre EMM y NAb.
« PiDmd: Demanda máxima diversificada dentro del período de máxima especial de análisis
para e! k-ésimo día del subgrupo / .
« PiSDMax: Suma de demandas máximas no coincidentes dentro del período especial de
análisis para el k-ésimo día del subgrupo / .
• PiSDMed: Suma de demandas medias del período especia! de análisis para el k-ésimo día del
subgrupo / .
• PiDmd/Ab: Demanda máxima diversificada por abonado dentro del periodo especial de
análisis para el k-ésimo día del subgrupo / .
• PiSDMax/Ab: Demandas máximas no coincidentes por abonado dentro del período especial
de análisis para el k-ésimo día del subgrupo / .
No todas las relaciones posibles entre los distintos parámetros descritos anteriormente son de
interés para ei análisis de demanda, sin embargo el usuario del programa queda en libertad de
relacionar cualquiera de estos parámetros para un estudio específico que desee realizar.
En la Planilla A2.3 del Anexo A2, se presenta los parámetros obtenidos al crear el archivo de
muestras EST_01.EST a partir de los abonados seleccionados en el numeral 2.5.
A continuación se explicará el cálculo de los parámetros nombrados anteriormente, indicándose
para cada caso las relaciones, de interés para e! análisis de la demanda, con los demás
parámetros.
2.7.2. Demanda máxima diversificada (DMD)
La demanda máxima diversificada es una demanda máxima coincidente, es decir simultánea. Se
la calcula sumando las curvas de carga de cada abonado de! grupo y determinando el valor
máximo de la curva resultante.
Para el cálculo de la DMD es indispensable que los registradores estén sincronizados y
delimitados dentro de un mismo período de análisis, por lo que es importante que los archivos
hayan sido preparados con el procedimiento indicado en el numeral 2.5
50
2.7.3. Demanda máxima diversificada por abonado (DMD/Ab)
Consiste en la división entre la demanda máxima diversificada calculada en e! numeral 2.6.2 y eí
número de abonados que conforman el grupo:
DMDl A b ^ - Ec.2.12NAb
Una relación útil para el análisis de demanda es la de la demanda máxima diversificada por
abonado en función del número de abonados, la cual generalmente puede ajustarse a una
ecuación de la forma:
Ec.2.13NAb NAb
Para ios datos de la Planilla A2.3 del Anexo A2, se ha obtenido ¡a curva de demanda máxima
diversificada por abonado DMD/Ab en función del número de abonados NAb, para todos los días
de análisis, aplicando el ajuste dado por la ecuación Ec.2.13, la misma que se presenta en la
Gráfica A2.10 del Anexo A2.
Es posible que los datos disponibles no se ajusten a ¡a ecuación indicada o que existan otras
ecuaciones que logren un mejor ajuste, razón por la cual se ha dejado abierta la posibilidad de
que el usuario del programa escoja libremente el tipo de ajuste que desea aplicar entre cinco
tendencias de uso general que se describirán en el siguiente numeral.
2.7.4. Suma de demandas máximas no coincidentes (SDMax)
Se determina el valor de demanda máxima para cada abonado del subgrupo independientemente
de la hora y día al que se dio. Finalmente se procede a sumar cada uno de estos valores
encontrados.
Este parámetro es utilizado para el cálculo del factor de coincidencia FC.
2.7.5. Factor de coincidencia (FC)
El factor de coincidencia se obtiene de la división entre la DMD y la SDMax y por tanto es
adimensional y su valor es menor o igual a la unidad
DMD•• Ec. 2.14SDMax
Una relación importante del FC es con respecto al número de abonados NAb, la misma que
obedece a una tendencia inversa de la forma16:
NAbEc. 2.15
Donde FCco representa el valor del facíor de coincidencia cuando el número de abonados Nab
tiende a infinito.
Para los datos de la Planilla A2.3 del Anexo A2, se ha obtenido la curva del facíor de coincidencia
en función de número de abonados NAb, para todos los días de análisis, aplicando el ajuste dado
por la Ec.2.15, la misma que se muestra en la Gráfica A2.11 del Anexo A2.
2.7.6. Suma de demandas medias (SDmed)
Para el un día determinado se calcula el valor de demanda media diaria de cada usuario. Se
obtiene la suma de los valores obtenidos.
2.7.7. Factor de carga (FCarqa)
Para un usuario, el factor de carga se obtiene dividendo la demanda media para !a demanda
máxima no coincidente:
„ Dmed,FCarva. ~ Ec. 2.16
6 ' DMax,
El factor de carga para un subgrupo se aplica la misma relación, donde la Dmax pasa a ser la
demanda máxima diversificada del subgrupo, esto es:17.
NAb
FCarga = -^ Ec. 2.17NAb
El factor de carga indica básicamente el grado en que el pico de carga se sostiene durante el
periodo. El facíor de carga por sí solo no es usualmeníe tan importante como la curva de carga
de ía cual se deriva sin embargo es de interés cuando se lo relaciona con el factor de pérdidas.
16 Westinghouse Electric Corporation, Electric Utility Engineering Reference Book, pág 42
17 Espinosa y Lara, Roberto, Sistemas de Distribución pág.64
52
2.7.8. Energía media mensual (EMM)
La energía media mensual corresponde al área de la curva de carga obtenida en el cálculo del la
DMD (el numeral 2.7.2) extrapolándola a 30.42 días del mes {365 días de! año 712 meses del
año = 30.42).
2.7.9. Energía media mensual por abonado (EMM/Ab)
Se la determina a partir de la EMM calculada en el numeral 2.6.3 y e! número de abonados del
subgrupo.
Ec.2.18NAb
Este valor de energía media mensual por abonado será utilizado para determinar las curvas de
Demanda Máxima por abonado vs. Energía Media Mensual por abonado.
Para los datos de la Planilla A2.3 del Anexo A2, se ha obtenido la curva del factor de coincidencia
en función de número de abonados NAb, para todos los días de análisis, aplicando el ajuste
dado por18:
Ec.2.19
La curva de DMD vs. EMM calculada para los datos de la Planilla A2.3 del Anexo A2 se presenta
en la Gráfica A2.12 del Anexo A2.
2.7.10. Demanda máxima diversificada del período especial (PiDmd)
Es importante estudiar el comportamiento de la carga únicamente en un período fijo de! día, como
por ejemplo e! período de máxima demanda. A este período de estudio se lo ha designado con el
nombre de período especial. El usuario del programa podrá definir las horas que limitan este
período en el momento de creare! archivo de muestras.
Para determinar el período de máxima demanda se recomienda hacer uso de la curva típica de
demanda del grupo, pues como se indicó en los puntos anteriores, ésta caracteriza el
comportamiento general del consumidor o del grupo de consumidores permitiendo establecer los
valles y cimas que son importantes para el análisis de la carga.
Calvo Jácome, Comparación de Demandas de Diseño en Sistemas Eléctricos de Distribución..pág. 47
53
La demanda máxima diversificada del período especial es la demanda máxima diversificada
calculada únicamente dentro del período indicado, por tanto su valor será menor o igual que el
valor de DMD calculado en el numeral 2.7.2.
2.7.11. Suma__..._d_e__ _de_ma_ndas máximas no coincídentes dentro del ____ período,
especial (PiSDMax)
Para cada integrante del subgrupo, se encuentra la demanda máxima dentro del periodo especial
(ver numeral 2.7.10 acerca de período especial), finalmente se procede a sumar los valores
encontrados.
El valor calculado de PiSDMax siempre será menor o igual que e! valor SDMax calculado en el
numeral 2.7.4
2.7.12. Suma de demandas medias dentro de! período (PiSDMed)
Para cada integrante del subgrupo, se calcula la demanda media dentro del período especial de
análsis, finalmente se procede a sumar estos valores.
2.7.13. Demanda máxima diversificada del período por abonado (PiDmd/NAb)
Consiste en la división entre la demanda máxima diversificada del período y el número de
abonados del subgrupo.
2.7.14. Suma de demandas máximas no coíncidentes dentro del período por
abonado (PiSDMax/NAb)
Consiste en la división entre la suma de demandas máxima no coincidentes del período y el
número de abonados del subgrupo.
2.8. Ajuste de curvas a una ecuación matemática
El objetivo de este numeral es el de explicar los métodos de ajuste empleados por el programa
desarrollado en el presente trabajo de tesis. Se ha visto necesario presentar cinco tendencias
diferentes para ajusíar los distintos datos disponibles a partir de los parámetros calculados por el
programa.
La aplicación de cada ajuste se basa en el método de los mínimos cuadrados. Con este método
pueden obtenerse excelentes resultados bajo la suposición que los datos disponibles se
encuentran normalmente distribuidos19.
Cabe advertir que los ajustes propuestos no son necesariamente los más adecuados para
determinada relación entre parámetros y por tanto para un cierto tipo de abonados puede, por
ejemplo, resultar más conveniente un ajuste linea! mientras que para otro tipo de abonados
resultará más apropiado un ajuste exponencia! para los mismos parámetros analizados. La
elección de uno u otro ajuste dependerá de un análisis analítico del fenómeno estudiado así como
de los coeficientes obtenidos al aplicar el ajuste (coeficiente de correlación, errores
estándar, etc.).
2.8.1. Ajuste función lineal: Y = a + bX
Se considerará que los datos de la dispersión tiene una tendencia linea!, es decir que cada uno de
los n pares (x¡, , y¡ ) de la dispersión debe obedecer a una ecuación del tipo:
Y= a+b- X Ec. 2.20
Se determinan los siguientes factores:
'£x¡' -n-(x)2i
^yf -«-óó2 £0.2.21¿
J^xiyi -n-(x>y)i
Los vaiores de a y b de la curva de ajuste vienen dados por:
Sxx Ec. 2.22
El ajuste de la curva debe ir acompañado de los siguientes parámetros:
* Error de la estimación Ds (á):
r, SxySyy-
n~2V\n-OAA Be. 2.23
19 Ostle Bernard, Estadística Aplicada, pág 187
55
Error típico de a, Da (áa):
Da2 = Ds- •n-Sxx
V J
Error típico de £>, Do (áb):
Sxx
Suma de cuadrados explicada SCE20:
SCE -b~' -Sxx
Media de cuadrados explicada MCE:
MCE-SCE
Suma de cuadrados total SCT:
Suma de cuadrados residual SCR:
* Media de cuadrados residual MCR:
Estadístico F:
= SCT-SCE
SCRn-2
SCE f \ (n-2)
^ }
Coeficiente de correlación r, coeficiente de determinación de la muestra r2:
r —
Ec. 2.24
Ec. 2.25
Ec. 2.26
Ec. 2.27
Ec. 2.28
Ec. 2.29
Ec. 2.31
Ec. 2.32.
Choi Ya Lun, Análisis estadístico, pág. 536
Grados de libertad
• n-2 Ec. 2.33
Para la curva de ajuste se ha determinado el intervalo de confianza de estimación y el intervalo
de confianza para la predicción.
• Intervalo de confianza de estimación21:
El intervalo de confianza de estimación está asociado con e! valor medio de la población, es
decir, representa una banda en la cual se podrá asegurar con un y% de confianza que la media
de la población a la cual pertenece la muestra, se encuentra.
Y valores posibles para
Valores posibles para o.
x x. X
Figura 2.10 Representación gráfica de los Intervalos de confianza deestimación y predicción indicados en lascir-i i*si"»innac "~) 1.A \/ *) 1.K
La banda de confianza de
(imitada por:
J I
ecuaciones 2.34 y 2.36
estimación para cada punto (>Co, Y'O) de la curva de ajuste está
U"
L-i- Ec. 2.34
Donde í se obtiene a partir de la curva de distribución í-student para un área ¡gua! a a = (1 4-y)/2
con (n - 2) grados de libertad y Sy viene dado por: •
—\
n Sxx.Ec. 2.35
21 Ostle Bernard, Estadística Aplicada, pág 196
• Intervalo de confianza de predicción
El intervalo de confianza de predicción está asociado con la predicción de un valor individual, por
ejemplo si interesa saber cual va a ser la demanda máxima diversificada (Y'o) para un grupo de N
abonados (X'o).
La banda de confianza de predicción, para cada punto (X'o, Y'o) de la curva de ajuste está
limitada por:
t/'UEc-2-36
Ec.2.37Sxx
2.8.2. Ajuste función exponencial Y = ea+ x
Para realizar el ajuste exponencial utilizando el método de los mínimos cuadrados se procede en
primer lugar a transformar la función exponencial, mediante el uso de logaritmos a una función
lineal, a la cua! se realiza un ajuste linea!. A los parámetros así obtenidos se los transforma
aplicando la función inversa para obtener los parámetros de la función exponencial deseada22.
Las ecuaciones normales para la curva de mínimo cuadrado con tendencia exponencial son:
Ecuación de la curva que se quiere determinar
y = ea+b'x Ec. 2.33
Se aplica el logaritmo natural a ambos lados de la ecuación para obtener una ecuación íineal:
lny-a+b-x ' Ec. 2.39
Se realiza las siguientes sustituciones
Y¡ -ln y.Ec. 2.40
Luego de realizar las sustituciones se obtiene la ecuación lineal:
Yt=a + b>X, Ec. 2.41
Espinosa y Lara, Roberto, Sistemas de Distribución pág.355
Los valores de a y b se obtienen aplicando un ajuste lineal sobre los datos (Xs, Y¡) obtenidos con
la Ec.2.40.
• Intervalo de confianza de estimación
Dado que ei intervalo de confianza para el ajuste lineal está dado por la Ec. 2.35:
U -
y puesto que
YOi "U! Ec. 2.43
X ~^
E! intervalo de confianza de estimación para la curva de ajuste exponencial estará dado por:
.«'^''-^ EC. 2.44
o —x) }S, - = Ds1 • -+ ° ; Ec. 2.45
• Intervalo de confianza de predicción
De manera análoga el intervalo de confianza de predicción viene dado por:
SxxEc.2.47
2.8.3. Ajuste función inversa Y = £> + (1-b)/x + a/x
Esta función es equivalente a una más generalizada: (y = á + /3/x), sin embargo se ha escogido
ésta con el propósito que sea más asimilable al realizar el ajuste de ciertos parámetros como por
ejemplo el factor de coincidencia vs. el número de abonados, en la cual, el valor de Y debe tender
a la unidad cuando X es igual a 1, esto es a->0.
59
Al igual que en el ajuste exponencial, se procede en primer lugar a transformar la función inversa
en una función lineal, para luego aplicar el respectivo ajuste lineal y obtener los parámetros de la
función inversa deseada,
La ecuación de la curva que se quiere determinar es:
1-6 aEc. 2.48
x x
A! multiplicar ambos lados de la ecuación por x y simplificando se obtiene:
y-x~l = a + b(x-l) Ec. 2.49
Se realiza las siguientes sustituciones
' ' f Ec. 2.50• i " - i
Luego de realizar las sustituciones se obtiene la ecuación lineal:
Ec. 2.51
Los valores de a y b se obtienen aplicando un ajuste Üneal sobre los datos (XI, Yí) obtenidos con
la Ec.2.50.
* Intervalo de confianza de estimación
Dadas las conversiones realizadas en la Ec. 2.51, se obtiene que:
T * _ 0 „— • fcC. 2.53
de donde el intervalo de confianza de estimación para el ajuste por la función inversa es:
60
* Intervalo de confianza de predicción
De manera análoga el intervalo de confianza de predicción viene dado por:
Ec 255
f
s,,.^Ds¿-Y1
1
/í ¿XXEc. 2.56
2.8.4. Ajuste función raíz V = a X + bU X
Esta función ha sido escogida para ajustar las curvas de demanda máxima vs. energía media
(numeral 2.6.4). El procedimiento a seguir para realizar el ajuste se indica a continuación:
La ecuación de la curva que se quiere determinar es:
y=a-x + b-Jx Ec. 2.57
Ai dividir ambos lados de la ecuación para x y simplificando se obtiene:
y bEc. 2.58
x
Se realiza las siguientes sustituciones
x}
Ec. 2.59
Luego de realizar las sustituciones se obtiene la ecuación lineal:
Y¡=a+b-X¡ Ec. 2.60
Los valores de a y b se obtienen aplicando un ajuste lineal sobre los datos (X/, Y/) obtenidos con
la Ec.2.59.
• Intervalo de confianza de estimación
Dadas las conversiones realizadas en la Ec. 2.60, se obtiene que:
61
J_
77
— X
SxxEc. 2.61
+ Ec. 2.62
de donde el intervalo de confianza de estimación para el ajuste por la función raíz es;
Intervalo de confianza de predicción
De manera análoga el intervalo de confianza de predicción viene dado por:
Ec. 2.63
Ec. 2.64
Ec. 2.65
2.8.5. Ajuste función potencia Y = a
Este ajuste es de uso general y resulta práctico en muchos casos de tendencias curvilíneas, el
procedimiento a seguir para realizar el ajuste se indica a continuación:
La ecuación de la curva que se quiere determinar es:
Ec. 2.66
Aplicando logaritmos a ambos lados de la ecuación y simplificando se obtiene:
log(j>) = log(a) + b • log(jc) Ec. 2.67
62
Se realiza [as siguientes sustituciones
í^logfe)
^(=log(xf) Ec. 2.68
A = log(a)
Luego de realizar las sustituciones se obtiene ¡a ecuación lineal:
Yf = A + b • X, Ec. 2.69
Los valores de A y b se obtienen aplicando un ajuste lineal sobre los datos (Xí, Y7) obtenidos con
la Ec.2.68.
• Intervalo de confianza de estimación
Dadas las conversiones realizadas en !a Ec. 2.69, se obtiene que:
~ r\¿ - Ds •V n Sxx
Ec. 2.70
c- 2-71
de donde el intervalo de confianza de estimación para e! ajuste por la función raíz es:
Ec- 2-72
« Intervalo de confianza de predicción
De manera análoga e! intervalo de confianza de predicción viene dado por:
Ec.2.73
Ec. 2.;
63
Regresión para varias muestras
Para cada día de análisis se puede obtener las curvas que establezcan la relación entre dos de
los parámetros definidos en el numeral 2.7. Sin embargo cuando se trate de obtener la curva
incluyendo varios días de análisis, como por ejemplo todos los lunes o todos ¡os días ordinarios o
todos los días, es necesario considerar a cada día como una submuestra independiente (para
cada día se tendrá un conjunto diferente de datos y por tanto una curva diferente). Se deberá
entonces obtener una sola curva que represente a todo el grupo y cuyos coeficientes
"mancomunados" de regresión puedan aplicarse a todas las submuestras.
El procedimiento a seguir para la obtención de los coeficientes de una curva de regresión lineal
del grupo es el siguiente23
Supóngase que se tiene k submuestras y n¡ observaciones (enXy V) en la i-ésima submuestra.
Días
12
k
Dentro degruposEntre
GruposTotal
Gradosde
libertadn,-7riz-1
/í(rí
ÍA-k
k-1
Zn,-1
Sxx
A,A2
A*
AW = VA,
AM = AT - Aw
AT
Sxy
e,B2
Bk
BW = £B¡
B — U DM - DT " üw
BT
Syy
CjC2
c*
Cw = £C¡
CM - CT - GW
CT
Syy-Sxy2/Sxx
C,-6,2/A(
Cz-B2x/Az
CrBf/AkSi = SC, - £(B,2/A,)
S] + S-2 = Cyj -
Bw2/Aw£3 = CM - BMZ/AM
ST^CT-^/AT
Grados delibertad
n¡-2ÍJ2~2
n*-2Zni -2k
Sn, -k-1
k-2
Zni-2
Cuadro medio
SJ(Znr2k)
(S]_ + Sz 1(Inj-k-1)
^?_(k-2)
Tabla 2.17 Tabla de resumen para cálculo de regresión con varias submuestras.
Donde:
Para la i-ésima submuesíra se calculan los siguientes parámetros:
Ec. 2.75j=\
"i
j=\. 2.76
23 Ostle Bernard, Estadística Aplicada, pág 229
64
Ec.2.77
k „,- ' E* 2.78
2.79
7=1
U
S2 expresa la cantidad de variación entre ¡os coeficientes de regresión b1( b2 bk.
-~i -^11' n ' ~1 J-*r -^W-.„• —-£, ^Z~~^ Ec. 2.81
^ir ~ ^ i / ) 2 • "' , A/ Ec. 2.82
3 4 Ec. 2.83
65
Los coeficientes de la regresión total del grupo están dados por:
Ec. 2.84
¿, ^k
Donde a¡ y b¡ son los coeficientes calculados para cada submuestra (cada día)
El error de la estimación viene dado por:
Ec. 2.85
El coeficiente de correlación determinado por la ecuación Ec.2.33 es:
AT*CEc. 2.86
A continuación se presenta algunas hipótesis que permiten validar la regresión del grupo y ios
correspondientes estadísticos Fque permiten probarlas.
1. Puede usarse una línea de regresión para todas las observaciones?
para V i = ¿ _ i í V , = n í _ 2 . ¿ Ec.2.87
2. Para probar H: &i = S2 = - - - = SK, donde B¡ es la verdadera pendiente de la función
regresión en la población de la cual el i-ésimo su/xjrupo es una muestra. (Nota: esta
prueba y las subsiguientes se consideran generalmente si F1 resulta ser significante)
para v, = k - L v-, = > n, ~ 2 • k\. 2.88- l£ ' J
66
3. Para probar si la regresión de las medias es lineal (suponiendo fi-j = B2 = ... =
para v, = *-2,v2 = . » , -A-l Eo. 2.89
4. Para probar H: Uw = &M (suponiendo que la regresión de las medias es lineal y que &-\ B2
s n \ \4/ . para v} - I,v2 = J]wf -¿- 1 Ec. 2.90
,j=l
Cabe recordar que para probar las hipótesis planteadas, debe obtenerse la variable aleatoria
siguiendo una distribución de probabilidad F a partir de una probabilidad a- (1-y%) dada para v¡ y
v2 grados de libertad. Si el valor del estadístico Fi es superior a Fa(v1tv^, la hipótesis se rechaza.
67
CAPITULO III
Desarrollo del Programa
3.1. Descripción general de la estructura del programa 68
3.2. Módulo convertidor de archivos WIN 73
3.2.1. Programa principal WinMain [archivo WCONVMAIN.CPP] 73
3.2.2. Función IMG->COD, wconvert [archivo WCONVERT.CPP] 74
3.2.3. Función COD->PRN, wcodprn [archivo [email protected]] 74
3.2.4. Función PRN->COD, wprncod [archivo [email protected]] 75
3.2.5. Función COD->TXT, wcodtxt [archivo [email protected]] 75
3.2.6. Subrutinas de uso general 75
3.3. Módulo Depurar COD 80
3.3.1. Programa principal WinMain (archivo depurar.cpp) 81
3.3.2. Función de aplicación de filtros, Aplicar (archivo aplicar.cpp) 81
-, 3.3.3. Subrutinas de uso general 81
3.4. Módulo Demanda Individual 82
3.4.1. Programa principal WinMain (archivo ímain.cpp) 82
3.4.2. Función de cálculo de curva de demanda, Calcular (archivo calcular.cpp) 83
3.4.3. Rutina de graficación de curva de demanda 85
3.5. Módulo Datos de Grupo 36
3.5.1. Programa principal WinMain (archivo raiz.cpp) 86
3.5.2. Selección de directorio de trabajo y tipo de archivos, TDIg_Esíructura 87
3.5.3. Selección de período de análisis, TDIg_Explorar 87
3.5.4. Filtro por número de registros válidos, TDIg_FiltroValidos 88
3.5.5. Filtro por consumo medio mensual, TD!g_FiltroConsurno 88
3.5.6. Relleno de cortes de energía, TDIg^Cortes 89
3.5.7. Reporte final de preparación de datos, TDIg_FÍnal 89
3.6. Módulo de Demanda de Grupo 89
3.6.1. Programa principal WinMain (archivo grupmaín.cpp) 89
3.6.2. Información general de grupo TlnfoDem (archivo grupjnf.cpp) 90
3.6.3. Crear archivo de grupo 90
3.7. Módulo de Curvas Estadísticas de Grupo 91
3.7.1. Programa principal WinMain (archivo c_e_main.cpp) 91
3.7.2. Archivos de muestras 92
3.7.3. Crear curvas estadísticas 93
3.7.4. Grafícar Curvas estadísticas 94
*
3.8. Módulo Instalar Análisis de Demanda 94
CAPITULO III
Desarrollo del Programa
El programa Análisis de Demanda es un programa herramienta desarrollado para facilitar el
análisis de la demanda eléctrica de uno o de un grupo de usuarios.
El programa Análisis de Demanda corre bajo Microsoft Windows 3.x y soporta el interfaz
MDI (Múltiple Document Interface) con el cual es posible trabajar simultáneamente con
documentos de múltiples ventanas de imagen.
El sistema de interfaz gráfico es completamente amigable y garantiza un rápido aprendizaje
de operación.
El programa ha sido diseñado para trabajar con los datos provenientes del Registrador Digital de
Demanda de Energía Eléctrica diseñado en la Escuela Politécnica Nacional. Incluye un módulo
que permite convertir cualquier archivo de datos de tipo texto (TXT, PRN, ASCII, etc.) bajo cierto
formato, dando la suficiente flexibilidad para trabajar con datos provenientes de cualquier
otra fuente.
En este capítulo se describe la estructura del programa Análisis de Demanda, ios módulos que lo
componen y las distintas funciones y subrutinas desarrolladas para e! programa.
3.1. Descripción general de ía estructura del programa
E! programa Análisis de Demanda ha sido desarrollado en lenguaje C/C++ utilizando el
compilador Turbo C++ for Windows Versión 3.0 de !a Borland International Inc.
Se utilizó el lenguaje de programación C/C++ debido a que éste presenta muchas ventajas frente
otros lenguajes de alto nivel como BASIC, PASCAL, FORTRAN, COBOL, etc., entre las cuales se
destacan las siguientes:
* E! C y C++ pueden ser utilizados en muchos campos de aplicación, desde cálculos numéricos
hasta control directo de todos los recursos del computador.
• Siendo el C y C++ lenguajes de alto nivel, pueden ser utilizados en una gran variedad de
computadoras.
« Los abundantes operadores y estructuras de control que están creados en C y C++ simplifican
complejos procesos numéricos y de manejo de datos, permitiendo que la programación sea
relativamente fácil y rápida.
• El C incluye operadores aritméticos, ¡ógicos, relaciónales, de incremento y decremento, de
lógica y control de bits.
• A! contrario de los oíros lenguajes, el C emplea punteros para direccionar localidades de
memoria.
• El C y C++ permiten un uso muy eficiente de memoria gracias a las funciones de manejo de
memoria y estructuras de datos.
« E! C y C++ permiten desarrollar programas muy compactos y de velocidad de ejecución
óptima.
• A todo esto hay que añadir las insuperables ventajas que presenta un programa ejecutable
bajo el entorno de Microsoft Windows tales como el interfaz gráfico de alio nive!, la operación
mulíitarea y la compatibilidad con innumerables aplicaciones afines desarrolladas para
Microsoft Windows.
Estas como muchas otras ventajas hacen que el lenguaje C y C++ sean una herramienta muy
poderosa para la creación de aplicaciones técnicas como la desarrollada en el presente trabajo
de tesis.
El programa Análisis de Demanda consta de ocho módulos, cuya estructura y operación se
describe en este capítulo. Los archivos fuente de los módulos se adjuntan en ei disqueíe rotulado
como "Archivos Fuente".
En la figura 3.1 se presenta un diagrama esqumático que indica la estructura básica del programa,
cuyos 'módulos componentes se describen brevemente a continuación.
69
Archivos ArchivosCódigo
£¿M*ü t7=a
HtÉíl lEjjjí ^*
WJjjiJ! hmwaí^ "**<
Registrador Descarga
digital de de dalos
demanda
Análisis de - *
un abonado
..... !Parámetros >=-|*¡_J
característicos JOt"*
\f$^Á —LUTV3S |-l^ .. ..E
;aracterística __
Impresión de il||ffresultados
..-"Archivos de ^resultados
r ÜriM
Validación .ycodificación
de datos
Archivoscódigo1 DEP
fpbeDmn Análisis fin.
abonados
prrni L±íi
¿"j¿[ ^n jjyal
^ =5)v.
« íí»*'
f
¿ Sí,^a í1
1
^^3
™
|
J
Preparación de datosperíodo de análisis
1 1 1 I.I.IJ.P.P j..
'• SÉ Depurt' j , Clt'v.-J flí* rí*íH•;.;> d oe reg
3I
^^^w UlimmM^ fi' :íí4
! i de
1
^^ i^^.
grupo
Figura 3.1 Diagrama esquemático de la estructura del programa Análisis de Demanda.
Convertidor de archivos WIN
Aplicación para Microsoft Windows 3.x. (wconvdos.exe)
Este módulo permite realizar los siguientes tipos de conversión, archivos "IMG -> COD",
"PRN -> COD", "COD -> PRN" y "COD -> TXT".
Donde los archivos "IMG" son archivos "Imagen" provenientes del Registrador Digital de Demanda
de Energía Eléctrica diseñado en la Escuela Politécnica Nacional.
Los archivos "COD", formato "Código" son los utilizados por el programa Análisis de Demanda.
Los archivos "PRN" son archivos ASCII cuyo formato es fácilmente exportable a través de hojas
electrónicas tales como Microsoft Excel 4.x. lo que permite utilizar otras aplicaciones disponibles
para Microsoft Windows.
Los archivos "TXT" son archivos de formato DOS, que permiten visualizar desde cualquier editor
DOS la información en él almacenada.
70
^i:^*" Convertidor de archivos DOS
Aplicación para DOS 5.x. (wconvert.exe)
Este módulo es la versión para DOS del módulo Convertidor de archivos WIN, es útil para realizar
trabajos utilizando aplicaciones en sistema operativo DOS 5.x en adelante.
•?&* Depurar COD
Aplicación para Microsoft Windows 3.x. (depurar.exe)
Este módulo permite depurar los registros realizados en uno o varios archivos "Código" mediante
la aplicación de filtros de acuerdo al número de horas de corte, valor o porcentaje de consumo
menor o mayor a un valor dado, limitando los registros entre un día inicial y uno final, etc.
Demanda Individual
Aplicación para Microsoft Windows 3.x. (individu.exe)
Este módulo permite realizar el análisis de demanda de un usuario (un archivo "código") de
manera individual. El análisis incluye la determinación de los parámetros característicos de ese
usuario tales como consumo total, demanda media, factor de carga, demanda máxima, además
de la información general de este usuario como fechas inicial y final de registros, número de
registros, reporte de cortes de energía, así corno visuaüzación detallada de los registros.
Adicionalmente este módulo permite graficar las curvas características de este usuario como son:
Curva de demanda diaria, curva de resumen de demanda media diaria, curva de demanda típica
y curva de demanda promedio.
m Datos de Grupo
Aplicación para Microsoft Windows 3.x. (raiz.exe)
Este módulo ayuda a preparar los datos de los archivos correspondientes a un mismo grupo de
abonados, con el objeto de garantizar una mayor uniformidad entre ellos y detectar posibles
archivos con problemas.
A partir de este módulo, se determina el directorio de trabajo (grupo de archivos de datos para el
análisis), e! programa analiza los archivos en cuestión y determina el intervalo de análisis óptimo,
permite además descartar ios archivos que eventualmente podrían tener problemas ya sea por
71
defectos de! registrador y/o al copiarlos, así como por tratarse de muestras demasiado
heterogéneas.
[Demanda de Grupo
Aplicación para Microsoft Windows 3.x. (grupo.exe)
Este módulo permite realizar el análisis de demanda integrando los datos registrados para varios
abonados simultáneamente (varios archivos "código"), proporcionando los parámetros,
información y curvas indicadas en el punto anterior pero de manera global considerando para el
caso todos los usuarios existentes dentro de un grupo (directorio de trabajo).
Curvas estadísticas de grupo
Aplicación para Microsoft Windows 3.x. (curv_est.exe)
Este módulo permite crear una tabla de resumen de ¡os diferentes parámetros de demanda para
todos los abonados integrantes del grupo.
Debido a que es importante el análisis de! comportamiento de los diferentes parámetros de
demanda en función del número de abonados, este módulo genera varios subgrupos de distintos
tamaños generados a partir de! mismo grupo, con el fin de calcular estos parámetros dentro de
cada subgrupo.
Los parámetros calculados son: demanda máxima diversificada, demanda máxima, energía
media mensual, demanda media, factor de coincidencia y factor de carga.
Los parámetros son calculados de modo diario así como dentro de un período establecido por el
usuario del programa, lo cual ayuda a realizar análisis de demanda dentro de períodos críticos
tales como el de máxima demanda.
Instalar Análisis de_Demanda_
Aplicación para Microsoft Windows 3.x. (lnstalar.exe)
Este módulo permite instalar todo el paquete Análisis de Demanda desde los disqueíes de
instalación.
72
3.2. Módulo convertidor de archivos WIN
Este módulo corresponde al proyecto WCONVERT.PRJ, y está compuesto por los siguientes
elementos:
v medio. [email protected]@[email protected]. cppdos útil. cppconfig.cppcodcarga.cppprncarga.cpptxtguard.cppprnguard.cpperror, cpptiempo. cppbwcc.l¡bwconvert.defwconvert.res
ssíüííís&gsssaf Sí495229681002159732121882902889111712686n/an/an/a
363842113885921276786651522726028333749129119661439951n/an/an/a
41945267242678627356448047561182134054327340n/an/an/a
..\borlandc\lib
Tabla 3.1 Archivo de proyecto WCONVERT.PRJ
3.2.1. Programa principal WínMaln [archivo WCONVMAIN.CPP1
Constituye la parte principal de la aplicación. En la figura 3.1 se presenta el diagrama de flujo que
representa el funcionamiento global de este módulo.
Figura 3.2 Diagrama de flujo del módulo WCONVERT.PRJ
73
3.2.2. Función 1MG->COD, wconvert [archivo WCONVERT.CPP1
En este archivo se encuentra la función encargada de convertir los archivos imagen a archivas
código: wconvert, la misma que opera según el diagrama de flujo de la Figura 3.2.
Busca arcliivo endirectorio d« trabajo
Lectura a validaciande cabecera de archivo
Figura 3.3 Diagrama de flujo de la función wconvert
3.2.3. Función COD->PRN. wcodprn [archivo WCOtP.CPPI
En este archivo se encuentra la función encargada de convertir archivos código (COD) a archivos
con formato PRN (ASCII exportable), la misma que opera según el diagrama de flujo de la
Figura 3.3.
74
Busca ai-chivo a-ndi rector-i o de trabajo
uar-tiar —r-ehi'-'OPRN CPRNGUfiRD}
Figura 3.4. Diagrama de flujo de la función wcodprn
3.2.4. Función PRN->COD. wprncod [archivo [email protected]
En este archivo se encuentra la función encargada de convertir archivos con formato PRN (ASCI!
exportable) a archivos código (COD), la misma que opera de manera análoga a la función
wcodprn.
3.2.5. Función COD->TXT, wcodtxt [archivo [email protected]
En este archivo se encuentra la función encargada de convertir archivos con formato código
(COD) a archivos de texto TXT, la misma que opera de manera análoga a la función wcodtxt.
3.2.6. Subrutinas de uso general
a. archivo fecha.cpp
iní FAR texío_fecha(double c_íernpo, LPSTR ptr)
Archivo:Descripción
Parámetrosde entrada:Parámetrosde salida:
Valor deretorno:
fecha, cppConvertir fecha expresada en formato decima! a formato de texto.El formato decimai de la fecha es estándar con base 1/1/1900.double c_tempo;
LPSTR ptr:
1 ói 07
formato decimal de fecha
puntero de arreglo (mínimo 20 caracteres) que contiene e! texto de la fecha en elsiguiente formato:"día dd/mm/aa hhiss"en caso de presentarse un error,número de día de la semana al cual corresponde esta fecha, considerándosecomo primer día el domingo.
75
void cod_fecha(double c^tempo, ¡nt*anio, int*mes, ¡nt*d¡a, ¡nt*sdia, int*hora, int*min, ¡nt*seg)
A.íír'P'y?1 feíÍJf-ííGP.Descripción Separar fecha expresada en formato decimal a variables de año, mes, día, día de la semana, hora,
minutos y segundos.Parámetros double c_ternpo: j formato decimal de fechade entrada:
Parámetros ¡ni *anio j puntero que apunta a localidad de año (1900-...)de salida: int 'mes { puntero que apunta a localidad de mes (1-12)
int "dia ! puntero que apunta a localidad de dia (1 -31)int "sdia j puntero que apunta a localidad de día de la semana (1; Dom - 7: Sáb)int "hora | puntero que apunta a localidad de hora (0-23)iní *min I puntero que apunta a localidad de minutos (0-59)int "seg j puntero que apunta a localidad de segundos (0-59)
double FAR FechaCod(Ínt anio, ¡nt mes, int dia)
;p. ~Descripción Convertir datos de año, mes y_ día en fecha expresada en formato decimal.Parámetros ¡nt anio valor de anio (1900-...)de entrada: ¡nt mes valorde mes (1-12)
int día y?'?í ííe $3 (1"?])Valor de double formato decima'l de la fecha ingresadaretorno
double FAR sFechaCod(LPSTR TextoFecha)
Descripción Convertir datos de fecha y hora dada en texto en fecha expresada en formato decimal.Parámetros LPSTR TextoFecha el formato del texto debe ser el siguiente:de entrada: día de la semana (opcional), espacio, día, V, mes, T, año, espacio, horas,":",
mjnutos,r;,isegundos;_-p^Valor de doubte formato decimal de la fecha ingresadaretorno
void separar! (LPSTR Textoln, int*parte1, ¡nt*parte2, int separador)
Descripción Dividir texto en tres partes delimitadas por un separador, por ejemplo dividir "máximo,5,3" con separador",", da como resultado partel = 8, parte2 = 10 que son punteros que indican la posición inmediata delseparador.
Parámetros LPSTR Textoln i Texto que se desea separarde entrada: int separado^ i código_ASC]| del carácter separador.Parámetros int'paiiel i puntero de la posición inmediata del primer separador encontradode salida: int'parte2 j puntero de la posición inmediata del segundo separador encontrado
void separar (LPSTR Textoln, LPSTR Rotulo, LPSTR Dato, int separador)
Descripción Dividir texto en tres partes delimitadas por un separador, por ejemplo dividir "máximo,5,3" con separador
Parámetros LPSTR Textoln I Texto que se desea separarde entrada: ¡ni separador j código ASCII de] carácter separador.Parámetros LPSTR Rotulo I puntero de la posición inmediata del primer separador encontradode salida: LPSTR Dato j puntero de la posición inmediata del segundo separador encontrado
void Mayúscula (LPSTR Texto), void Minúscula (LPSTR Texto)
Descripción ^o.ny.Sií'C íe?íí0 e|p.Parámetros LPSTR Texto Texto que se desea convertirde entrada:Parámetros LPSTR Texto Texto convertidode salida:
76
void LimpiarTexto (LPSTR Texto)
Descripción Eliminaren texjo caracjeres^jmpnmjbles^Parámetros LPSTR Texto Texto que se desea limpiarde entrada:Parámetros LPSTR Texto Texto limpiadode salida:
void nombre_tmp (LPSTR nn)
Archivo: i>> Jech_a.cppDescripción Crea un nombre único de archivo, el cual se basa en la fecha y hora actual del ordenador.
ir? ííü Rar.?. 1a. íí^ció^ de^archíyos .mp.9.r.?.'.?.?..9.nií;o.s.-.Parámetros LPSTR nn I Texto que contiene nombre único de archivo creado, con extensión ".$$$"de salida: I
b. Archivo dos_util.cpj±
• int RenombrarArchivos (LPSTR Archivoln, LPSTR ArchivoOut, int modo)
Archivo: ... ..ÍÍS;L.y.tÍl-.?.RÍ?...Descripción _ _ .Renombrar uno o vanos^archJTOsParámetros LPSTR Archivoln Nombre de archivo o archivos ("" o "?") que se desea renombrarde entrada: LPSTR ArchivoOut Nuevo nombre de archivo o archivos {"*" o "?") renombrados
'C!Í $99:9 . .m.9í*9 .e. operación: 1= p.errnite spbreescritura, 0= no permite sobreescrituraValor de 1 Operación satisfactoriaretorno <Q En caso de presentarse algún error
int BorrarArchivos (LPSTR Archivoln, ¡nt modo)
Parámetros de LPSTR Archivoln Nombre de archivo o archivos ("*" o "?") que se desea eliminar
.entrada: Ín.t..m.9.ílE3 ™$o desperación: ,1.7..t!},?.0.?.?JS.£Í.? ?'?.tía' 9.:.íí.9..m.e.n.?aJe?' Z" ?9r.í2. 9 'n9.S!}':''9'91??.'Valor de 1 Operación satisfactoriaretorno <0 , En caso de presentarse algún error
iní CopiarArchivo (LPSTR Archivoln, LPSTR ArchivoOut, ¡nt modo)
Archivo: m
Descripción ?.9.fiJS.r. H[J . chivo a otroParámetros de LPSTR Archivoln Nombre de archivo fuente que se desea copiarentrada: LPSTR ArchivoOut Nombre de archivo destino al que se desea copiar
ínt modo modo de operación:2= copiar Archivoln a continuación de ArchivoOuí.1= mensaje de alerta,
Valor de 1 Operación satisfactoriaretorno <0 En caso de presentarse algún error
LPSTR ArchivoNombre (LPSTR Archivo)
Descripción Extraer nombre de archivo cuando este se encuentra en una cadena de caracteres que contienen el disco
.X'ÍS.íHt?. y'^Storio) d,9J.a.C.9j?ly°Parámetros de LPSTR Archivo Cadena que contiene disco y/o ruta de archivo, p.ej. C:\DOS\LEAKlE.TXTentrada:Valor de LPSTR Puntero del nombre del archivo, en el ejemplo return = "LEAME.TXT"retorno
77
LPSTR ArchívoExtension (LPSTR Archivo)
Archivo:DescripciónParámetrosde entrada:Valor deretorno
dos utll.cppExtraer extensión de archivo.LPSTR Archivo
LPSTR
Cadena que contiene nombre del archivo, p.ej. C:\DOS\LEAME.TXT
Puntero de la extensión del archivo, en el ejemplo return = ".TXT"de no existir extensión valor de retorno apunta a carácter nulo: "\0"
iní ExísteArchivo (LPSTR Archivo)
Archivo:DescripciónParámetrosde entrada:Valor deretorno
dos util.cppVerifica si existe archivo en la unidad y directorio actual de trabajoLPSTR Archivo
1<0
Cadena que contiene nombre del archivo.
si se ha encontrado archivo en la unidad y directorio actual de trabajos¡ no se ha encontrado archivo
voíd SiguienteArchivo (LPSTR Archivo)
Archivo:Descripción
Parámetrosde entrada:Parámetrosde salida:
dos util.cppCrea nombre de archivo temporal que no se encuentre repetido en ei disco y que tenga una secuencia conun tipo de archivos establecido, p.ej. SiguienteArchivo ("datcn.img") = daíoOOG2,¡mgsi existía ya en el directorio un "datoOQOI ,¡mg".LPSTR Archivo
LPSTR Archivo
Cadena que contiene nombre genérico de upo de archivos, p.ej: "dato^.img"
Nombre de archivo encontrado, p.ej: "dato0002.img"
c. archivo codcarqa.cpp
¡nt FAR CodCargar (LPSTR Archivo, LPDATOINFO ID, LPDATCORTES CD, irvTPDatos,
int Canal, int maxdatos)
Archivo:DescripciónParámetrosde entrada:
Parámetrosde salida:
Valor deretorno
codcarga.cppCarga archivo en formato código.LPSTR Archivoint Canal
int maxdatos
LPDATOINFO IDLPDATCORTECDiní* P Datos
1<0
Nombre del archivo a cargarCanal que se desea leer: =0 para leer todos los canales existentes en e! archivo dedatosNúmero máximo de datos a leer: 0 para todos los datos existentes en el archivo dedatos.Estructura de información (cabecera) de archivo de datos cargadoEstructura de información de cortes de energía de archivo de datos cargadoDatos leídos, PDatos[0]..PDatos[n-1] datos del primer canal, donden=lD.NumeroRegistros, PDatos[n]..PDatos[2n-1J_ datos del segundo cana!...Si la operación ha resultado satisfactoriaSÍ se ha presentado algún error
¡nt FAR CodGuardar (LPSTR Archivo, LPDATOINFO ID, LPDATCORTES CD, int*PDatos)
Archivo:DescripciónParámetrosde entrada:
Valor deretorno
codea rga.cppGuarda archivo en formato código.LPSTR ArchivoLPDATOINFO IDLPDATCORTE CDiní'PDatos1<0
Nombre del archivo a cargarEstructura de información (cabecera) de archivo de datosEstructura de información de cortes de energía de archivo de datosDatosSi la operación ha resultado satisfactoriaSi se ha presentado algún error
78
¡nt FAR CodGuardarCabecera (LPSTR Archivo, LPDATOINFO ID, LPDATCORTES CD)
Archivo: cod carga.cp_p_ _ _ _ .Descripción .Guarda cabecera en_archiyo__d_e__datos_^Parámetros LPSTR Archivo Nombre del archivo a cargarde entrada: LPDATOINFO ID Estructura de información (cabecera) de archivo de datos
LPDATCORTE CD_ ..Estructura dejnforrnaclón de cortespde_energJa<de_archÍv_0Éde datosValor de 1 Sí la operación ha resultado satisfactoriaretorno <Q , Si se ha presentado algún error
¡ni FAR CodCalcular (LPDATOINFO ID, LPDATCORTES CD, ¡nt*PDaíos)
Descripción Recalcula parámetros de información ID (máximos, medias, etc.) e información de cortes de energía CD[3ara.lospdatospdpeparre_gJ^
Parámetros LPDATOINFO ID Estructura de información de datosde entrada: ^ int'PDatos __ ,9aÍ9.íParámetros LPDATOINFO ID Estructura de información de datos
Valor de 1 Si la operación ha resultado satisfactoriaretorno . <0 . Sí se na presentado algún error
¡nt FAR CodCortes (LPDATOINFO ID, LPDATCORTES CD, iní*PDatos)
Descripción Recalcula información de cortes de energía CD para los datos de arreglo Pdaíos..............l....... + ....,.n........*...........,....,,*.,.tltH,H*H*,4*.4*.tt.*t.*,,.,,*.....,...Sfr ...l*...*.,..*,,,t**t,*H*,t*f,t,*,.*.....'rt..,,.....,.....,.t*.,,,.fnf,*tnt.tt.lt............,...,.,*
Parámetros LPDATOINFO ID Estructura de información de datos
de entrada; 'í]íTí?at°.s. ... ..P.ÍÍ9.3.Parámetros L'PDÁTCORTE CD Estructura de información de cortes de energía de d'atosde salida:Valor de 1 Si la operación ha resultado satisfactoriaretorno , <0 Si se ha presentado algún error
d. archivo prncarga.cpp
o int FAR PrnCargar (LPSTR Archivo, LPDATOINFO ID, LPDATCORTES CD, int*PDatos)
Archivo: Rf.n.c.?.r.9.?.-.í:PP.Q.??9[!P?l9n P.a.r9?. a.r9(1'Y9. ílS ?t9 .í?.9.n..Í°.ím.aÍ9 P.?Ñ.Parámetros LPSTR Archivo Nombre de archivo de datosde entrada: •.Parámetros LPDATOINFO ID Estructura de información de datosde salida: LPDATCORTE CD Estructura de información de cortes de energía de datos
ínt*PDatos £.?.t°sValor de 1 Si la operación ha resultado satisfactoriaretorno <) Si se ha presentado algún error
archivo txtguard.coo
¡nt FAR TxtGuardar(LPSTR Archivo,LPDATOINFO ID,LPDATCORTES CD,¡nt*PDatos,
¡nt cana!)
t Archivo; txtgua .cpp ._ _^Descripción _ _ Guardia archivo de daíos^con^forrnato texto TXT.Parámetros LPSTR Archivo Nombre de archivo de datosde entrada: LPDATOINFO ID Estructura de información de datos
LPDATCORTE CD Estructura de información de cortes de energía de datos¡nt'PDaíos Datos
Valor de 1 Si la operación ha resultado satisfactoriaretorno <0 ^SJjse ha presentado algún error
79
archivo ornguard.cpo
¡nt FAR PrnGuardar (LPSTR Archivo, LPDATOINFO ID, LPDATCORTES CD, int*PDatos)
Archivo:DescripciónParámetrosde entrada:
Valor deretorno
prnguard.cppGuarda archivo de datos con formato texto PRN.LPSTR ArchivoLPDATOINFO IDLPDATCORTE CDint'P Datosini canal-]
<0
Nombre de archivo de datosEstructura de información de datosEstructura de información de cortes de energia de datosDatosCanal que se desea guardarSi la operación ha resultado satisfactoriaSi se ha presentado algún error
archivo error.cpp
¡nt MensajeError (¡nt tipo)
Archivo:DescripciónParámetros deentrada:
Valor deretorno
error.cppDespliega diálogo con mensaje de error correspondiente al 'iipo" de error de acuerdo al archivo error.dat.¡nt tipo
IDOK
código de error (2 Bytes: OxABCD; está formado por tres partes:OxAB??: función: Indica la función en la cual se presentó el errorOx??C?: operación Indica la operación que presentó el errorOx???D:paso Indica el paso en el cual se dio el errorvalor de retorno de cuadro de diálogo
* ¡nt TextoError (¡nt Tipo, LPSTR Texto, LPSTR operación)
Archivo:Descripción
Parámetros deentrada:
Valor de retornoValor de retorno
error.cppEscribe en Texto y en operación los textos correspondientes a la función y operación indicados porTipo.int tipoLPSTR TextoLPSTR operaciónIDOKi
<0
Ver función MensajeError.Cadena de caracteres donde se escribirá texto de la función donde hubo error.Cadena de caracteres donde se escribirá texto de la operación de error.valor de retorno de cuadro de diálogoSi el texto fue escrito correctamente.SÍ se presentó algún error
3.3. Módulo Depurar COD
Este módulo corresponde a! proyecto DEPURAR.PRJ, y está compuesto por ios siguientes
elementos:
PIPÍ^5ÉífJp&iS
depurar.cpptipicfun.cppdos_util.cppcaduca.cppfecha.cppconfig.cppdepcnf.cpperror.cppcodcarga.cppbwcc.libowl.defdejrjurar.res
610383240543218181132325n/an/an/a
23317413325094405152O376516293094n/an/an/a
4741100494485645173991011121n/an/an/a
Tabla 3.2 Archivo de proyecto DEPURAR.PRJ
80
3.3.1. Programa principal WínMaín (archivo depurar.cpp)
Constituye la parte principal de la aplicación. En la figura 3.4 se presenta el diagrama de flujo que
representa el funcionamiento global de este módulo.
3.3.2.
Figura 3.5 Diagrama de flujo de! módulo DEPURAR.PRJ
Función de aplicación de filtros. Aplicar (archivo aplicar.cpp)
Esta función se encarga de aplicar los filtros según la configuración establecida en el
archivo "depurar.cnf".
El orden de aplicación de los filtros corresponde al mismo establecido en el cuadro de diálogo de
selección de filtros.
3.3.3. Subrutinas de uso general
a. archivo deocnf.cpp
int LeerDepConf (LPSTR Archivo, LPDEPCONFIG Cnf, iní modo)
Archivo:DescripciónParámetrosde entrada:
Parámetrosde salida:Vaior deretorno
depcnf.cppCarga configuración de filtros establecida en archivo de configuración.LPSTR Archivo¡nt modo
LPDEPCONFIGCnf
i<0
Archivo que contiene configuración para módulo DepurarCODModo de cargar configuración:1 : se carga los parámetros permaneciendo activos los filtros seleccionados.-1 : se desactivan todos los filtros pero se conservan los parámetros.Estructura que contiene la configuración de los filtros, el parámetro de cada filtro espositivo si el filtro debe estar activo y negativo si es desactivo.Si la operación de carga de configuración fue exitosaSí ocurrió algún error durante la lectura de la configuración
int GuardarDepConf (LPSTR Archivo, LPDEPCONFIG Cnf)
Archivo:DescripciónParámetrosde entrada:
depcnf.cppAlmacena en archivo configuración de filtros.LPSTR Archivo i Nombre de archivo donde se guardará configuración de filtros.LPDEPCONFIGCnf 1 Estructura que contiene la configuración de los filtros.
Valor de j 1retorno j <0
; Si la operación de guardar configuración fue exitosaj Si ocurrió algún error durante la__escritu_ra_de_la configuración en el archivo
3.4. Módulo Demanda Individual
Este módulo corresponde al proyecto INDIV1DU.PRJ, y está compuesto por los siguientes
elementos:
tí^^^?t^í*»>-í<íííW¥íííí¥íí¥í
sel_dias.cppfecha. cppcaduca, cppcnftipic.cppconfig.cppdlg_pres.cppdos_util.cppestadist.cppcalcular, cppdura^tot.cpperror.cppcodcarga.cpptipícfun.cppgraficar.cpptmain.cppplanilla. cppm ordena. cppbwcc.líbindivídu.deftesis. res
íííÍSí££í£íí£3£íííí
893215A558392223126689172151327332420478107107n/an/an/a
108G5224440923052312816992147442459187031335099186502433614411098n/an/an/a
20349030682273434277325643799441171060125518712710n/a ..\borlandc\libn/an/a
Tabla 3.3 Archivo de proyecto INDMDU.PRJ
3.4.1. Programa principal WínMain (archivo tmain.cpp)
Constituye la parte principal de la aplicación. En la figura 3.5 se presenta e! diagrama de Mujo que
representa el funcionamiento global de este módulo.
SELECCIÓN DE fiRCHIVO
INFORMACIÓN DE REGISTROS
CUFWPS DE DEMfiNDR
INFORMACIÓN
82
Figura 3.6 Diagrama de flujo del módulo 1ND1V1DU.PRJ
3.4.2. Función de cálculo de curva de demanda. Calcular (archivo calcular.cpp)
Esta función permite calcular la curva seleccionada en el diálogo de selección de curvas de
demanda, para lo cual requiere de los datos del archivo de trabajo, el tipo de curva que se desea
y la información general del archivo. La curva calculada es almacenada en un archivo temporal,
el mismo que puede ser graficado directamente por la función "graficar".
a. archivo calcular.cpp
ínt Calcular (LPSTR ArchivoOut, int Tipo, LPDATO1NFO ID)
Descripción ^ SÍÍ-yl3 Ia 9.V.EÍÍS de ÍÍ£.m?.n.ÍaÉ.a. RíüíX ? '9S. ÍÍ9Í.9.? í!S.SíSt!!y.?. ? Í.C?.9?Í9-Parámetros LPSTR ArchivoOut I Nombre de archivo en e¡ que se guardará curva calculada,de entrada: Ínt tipo I Tipo de curva que se desea calcular
„ yüP.ATOlNFp "? Í Estructura qiie contiene información acerca _de datos de trabajoValor de 1 I Si la operación de cálculo fue exitosaretorno <0 I Si ocurrió algún error durante la operación
int Laderas (int*dato, int*dato_2, int ptr_fin, float factor)
SSlíí.V'SOP.RJ?Descripción Aplica ajgontmp^dejaderas^sobre arreglo de_datos_apun_tado jDor "dato^yjo^ajmaiiena^enParámetros Ínt * dato I Arreglo de datos sobre el cual se va a aplicar algoritmo de laderasde entrada: int ptrjín I Entero que indica dato final de arreglo
float factor I Valor de factor cjue se aplicará al cálculo de ¡as laderasParámetros Ínt * dato_2 I Arreglo que contiene los datos resultantes luego de aplicar algoritmo de laderasde sajlda: jValor de 1 i SÍ la operación de cálculo fue exitosaretorno <0 i Si ocurrió algún error durante la operación
b. archivo típicfun.cpp
» float ValorMediana (int*ptr, int*n, float*DesvStd, float MedioComp)
Archivo: .t!R!í:ÍHl:c,f?P.Descripción Aplica ajgoritmo de eliminación de exiremos gara determinar valor central de un conjunto de dato:;.Parámetros int' ptr Arreglo de datos sobre el cual se aplicará algoritmo de eliminación extremosde entrada: Iní' n Entero que indica el número de datos del arreglo
^ float MedioComp £°.u$£adoParámetros int 'n Número de datos válidos encontradosde saNda: float *DesyStd Ya'?.r..3í: desviación estándar calculada p_ara conjunto de datos válidos.Valor de >0 Devuelve e¡ vaior central calculadoretorno <0 Si ocurrió algún error durante la operación
float ValorMedio (int*ptr, int*numero_elementos, float*DesvStd, float modo)
Archivo: ^tipjcfun.cpp^es9.C!R9'ín E?.?í.erm'na val°r medio de un_conjunto de datos.Parámetros int'ptr Arreglo de datos de! cual se calculará valor mediode entrada: infnumero_elemen Entero que indica el número de datos del arreglo
floaí modo no utilizado-!• • •
Parámetros int'numero_elemen Número de datos válidos encontradosde salida: _ _ _ _ f|oat *DesyStd .yaj.9.r..de desvjacjón^estándar^cajculada Rafa.conjunto^de datos válidos.Valor de SO Devuelve el valor medio calculadoretorno <0 Si ocurrió algún error durante Ta operación
83
floaí filtro (¡nt*ptr, ¡nt numero_elementos, ¡nt grado, int continuidad)
Archivo;Descripción
Parámetrosde entrada:
Valor deretorno
tiplcfun.cppEsta función aplica un filtro pasa bajos sobre una serie de datos. Esta función es utilizada para obtenercurvas suavizadas de demanda. El filtro aplicado se basa en el principio de convolución, para lo cual seutiliza una función campana cuya base está dada por "grado". Para eliminar distorsiones a los extremos dela curva de demanda, se ha incluido el parámetro "continuidad", con el cual se debe predeterminar uno delos tres tipos de curva;contínuidad=1 : La curva es repetitiva, a los extremos tiende a repetirse exactamente el mismo ciclo.continuidad-2: A los extremos de la curva, ésta se reflejacontinu¡dad=3; A los extremos de la curva tiende a mantenerse un valor constante.¡nt*ptrint*numero_elemen¡nt grado
ínt continuidad
<0
Arreglo de datos del cual se calculará valor medioEntero que indica el número de datos del arregloNúmero de elementos que dan el ancho de la campana de la función deconvolución. De este valor depende la frecuencia de corte del filtro.Indica el tipo de extremos al cual debe ajustarse la curva filtrada.Aplicación del filtro resultó satisfactoriaSÍ ocurrió algún error durante la operación
c. archivo estadístcpo
int CargarTStudení (float *Area, floaí alfa)
Archivo:Descripción
Parámetrosde entrada:Parámetrosde salida:Valor deretorno
tsíudent.cppPermite cargar tabla de distribución T-Síudent del archivo de datos "tstudent.dat" para un valor dado dealfafioat alfa
float -Área
4
<0
Valor de á para el cual se va a leer la tabla de datos
Vector de datos que contienen la tabla de valores de la distribución Tstudent para elvalora.Si el proceso de carga fue exitosoSi ocurrió algún error durante el proceso
float TStudent (float *Area, ¡ni GL)
Archivo:Descripción
Parámetrosde entrada:
Valor deretorno
tstudent.cppPermite determinar el valor T dentro de la tabla de distribución T-Student cargada para un valorá y para GL grados de libertad.float *Area
intGL>0.<0.
Vector de datos que contienen la tabla de valores de la distribución Tstudent para elvalor á.Grados de libertad para los cuales se desea determinar el valor "í"Devuelve el valor T para á y GL grados de libertadSi ocurrió algún error durante el proceso
d. archivo dura tot.cpp
int DuracionCargaTotal (LPSTR Archivoln, LPSTR ArchivoOut, LPDATOINFO InDat, ¡nt Tipo,
Ínt*pdato)
Archivo:DescripciónParámetrosde entrada:
Parámetrosde salida:
Valor deretorno
dura tot.cppFunción que determina la curva de duración de carga diaria total para un conjunto de datos dado.LPSTR Archivoln I Nombre del archivo al cual pertenecen los datos.LPDATOINF InDat I Estructura que contiene información de datos,int Tipo i no usadojní'pdato I Apunta a arreglo de datos.LPSTR ArchivoOut i Archivo temporal en el cual se almacenan datos de cálculo de la curva de duración
i de carga para ser graneados,¡nfpdato I Apunta a arreglo de datos resultantes correspondientes a curva de duración de
! carga total1 1 Si la operación fue exitosa<0 | Si ocurrió algún error durante la operación
84
3.4.3. Rutina de qraficación de curva de demanda
El proceso Paint llamado por WMPaint pintar o refrescar cualquier ventana de Windows llama a la
subrutina "ReDibujar", !a misma que se encarga de graficar !a curva de demanda en el dispositivo
de salida apuntado por HDC (Handle Display Context).
Se tiene además las funciones de información de las ventanas gráficas controladas por e!
movimiento o pulsación del mouse.
a. archivo redibuiar.cpp
ínt ReDibujar (HDC GrafDC, RECT Re, int Modo)
Archivo:Descripción
Parámetrosde entrada:
Valor deretorno
redibujar.cppFunción que permite redibujar ventana en dispositivo de salida definido por GrafDC y área definidaRECT. E] modo de operación Índica si el dispositivo de salida es la pantalla o impresora.HDC GrafDCRECTRCint Modo1<0
Puntero del dispositivo de salidaEstructura que define coordenadas de la ventana.Si el dispositivo de salida es pantalla = 0; si es impresora = 1 .Si la operación fue exitosaSÍ ocurrió algún error durante la operación
por
b. archivo Qraficar.cpp
rutina TGraficarWindow (archivo graficar.cpp)
SubruíinaTGraficarWindow::PaintTGraficarWindow::WMRButtonDown
TGraficarWindow::WMMButtonDown
TGraficarWindow::WMMButtonUp
TGraficarWindow::WMMouseMoveTGraficarWindow::Timprimir
TGraficarWindow::TDuracionCarga
TGraficarWindow::TDemandaEnergíaTGraficarWindow::NombreArchivo
DescripciónPinta ventana, esta subruiina es atendida cuando la ventana recibe la orden WM_PAINT y a suvez llama a la subrutina ReDibujar.Esta subrutina es atendida cuando la ventana recibe la orden WM_RBUTTONDOWN que indicase ha presionado el botón derecho del mouse y es utilizada para visualizar información acerca dela curva de demanda, tal como valor máximo, medio y ubicación del cursor.Esta subrutina es atendida cuando la ventana recibe la orden w'lvijRBUTTOÑDÓWN que indicase ha presionado el botón izquierdo del mouse y es utilizada para determinar el inicio de] intervaloespecífico de la curva demanda en el cual se desea calcular la demanda media.Esta subrutina es atendida cuando la ventana recibe la orden WM_RBUTTONDOWN que índicase ha soltado e] botón derecho del mouse, es utilizada para determinar el final del intervalo, en elcual se desea calcular la demanda media,Esta subrutina es atendida cuando se detecta movimiento del mouse sobre la ventana, es utilizadapara desplegar la información de la posición del cursor en la ventana.Esta subruiina es atendida cuando la ventana recibe la orden cmjmprimir, la misma que es dadadesde el menú principal e indica que se desea imprimir esa ventana. La subrutina imprimirselecciona como dispositivo de impresión el definido en el archivo de configuración de Windows:WIN. INI y llama a la subrutina ReDibujar aplicada sobre ese dispositivo.Esta subrutina es atendida cuando la ventana recibe la orden cm_DuracionCarga, la misma quees dada desde el menü principal e Índica que se desea calcular la curva de duración de carga apartir de la curva de demanda de la ventana visible.La subrutina realiza el cálculo y ordena la creación de una nueva ventana gráfica cuyo contenidoserá la curva de duración de carga requerida.Similar a TduracionCarga
Esta subrutina es atendida cuando la ventana recibe la orden crn_NombreArchivo y se encarga deproporcionar al programa principal el nombre del archivo que contiene los datos de ¡a curvagrafícada en la ventana.
85
3.5. Módulo Datos de Grupo
Este módulo corresponde al proyecto RAIZ.PRJ, y está compuesto por los siguientes elementos:
error.cppcaduca. cppfecha. cppdepcnf.cppconfig.cppdos_util.cppcodcarga.cppexpldias.cpptipicdbl.cppexplcons.cppexplvali.cpptexplora.cpptestruct.cpptfvalido.cpptfconsum.cpptcortes.cpptreporte.cpptfinal.cppraiz.cppbwccjibimport.libraiz.defraiz.res
134542121811382402902541541331412412641631651887393480n/an/an/an/a
1826406227837510362225342983480219741845466642132757298326106609005456n/an/an/an/a
109348158399222107829948104452647216291353968114910191071011506n/an/an/an/a
.
.
..\borlandc\lib
.. \borlandc\lib
Tabla 3.4 Archivo de proyecto RAIZ.PRJ
3.5.1. Programa principal Win Main (archivo raiz.cpp)
Constituye la parte principal de la aplicación. En la figura 3.6 se presenta el diagrama de flujo que
representa el funcionamiento global de este módulo.
SELECCIÓN DE DIRECTORIODE TK6e«JQ Y DE TIPO DE
TIPO DE AKCHIVOS
rit-TRO POR CONSUMO MEDIO |MENSUAL. CE OJERGIft
RELLENO DE CORTESCE ENERCIfl
I(ANflUISIS CE
Figura 3.7 Diagrama de flujo de! módulo RAIZ.PRJ
86
3.5.2. Selección de directorio de trabajo y tipo de archivos. TDIq Estructura
Esta rutina permite seleccionar el directorio de trabajo y el tipo de archivos a partir de los cuales
se va a iniciar el proceso de preparación de datos. Si los archivos seleccionados son del tipo
"imagen", e! programa ejecuta el módulo WConvert con el fin de convertir estos archivos en
archivos con formato "código".
3.5.3. Selección de período...de análisis, TDIg Explorar
Esta rutina permite determinar el período de días comunes para un grupo de archivos, está
formado por dos subruíinas: ExplorarDias que explora ios archivos y retorna el número de días
comunes encontrado para el número de archivos para especificado y la subrutina
SeleccíonarPeríodo que se encarga de llamar al módulo DepurarCOD para delimitar los archivos
del grupo entre las fechas del período de análisis establecido.
int ExpiorarDias (LPSTR Archivos, LPSTR ArchivoOut, LPLISTA Listas, ¡nt*n_dias,
iní*n_archivos)
Archivo: expjdias.cgfjDescripción Explora archivos y busca número de días comunes para el número de archivos (n_archivos) especificado.
SÍ n_archivos es menor que 1 explora todos los archivos del directorio y encuentra el periodo óptimo y losarchivos gue conforman dicho periodo.
Parámetros LPSTR Archivos Tipo de archivos a explorar, p.ej. ->.CODde entrada: LPSTR ArchivoOut Archivo de salida
¡nt*n_archivos Número de archivos que se desea integrar en el periodo de análisis, para un primeranálisis debe definirse como "-1" con lo cual la subruíina busca el periodo óptimoparatodostlos_a.rch\yos del grupo
Parámetros LPLISTA Listas Estructura que contiene lista de archivos analizados con fechas inicial y final parade salida: cada archivo y para el periodo de análisis encontrado (como último elemento de la
estructura)int *n_archivos Número de archivos encontrados dentro del período de análisis.¡ni "njdias NÍCÍS1? de.dfas c°T.yn.?? e.í]£°.n tos en^perfodp^^^^
Valor de >0 Número de archivos analizadosretorno <Q ^Si se ha presentado algún error durante la operación
int SeleccionarPeríodo (HWND Hwindow, LPSTR Archivos, LPSTR ArchivoOuí,
LPLISTA Listas, ¡nt*n_dias, Ínt*n_archivos)
.^!PerJ?-£Rf?Descripción Selecciona los archivos que entran en el período de análisis, ¡os mismos que se encuentran en la lista de
archivos "Listas". La selección de archivos consiste en crear nuevos archivos con extensión "DEP" a partirde los archivos originales "COD", pero delimitados entre las fechas del periodo de análisis. La creación de
.!25JÍ.?J?Jy.?.S.fí£!?..S^Parámetros HWND HWJndow Puntero de la ventana que llama a esta subrutina.de entrada: LPSTR Archivos Tipo de archivos del grupo, p,ej. --.COD
LPSTR ArchivoOut Archivo de salidaLPLISTA Listas Estructura que contiene lista de archivos analizados con fechas inicial y final para
cada archivo y para el período de análisis encontrado (como últimoint*n_dias Número de dfas del período de análisisÍnt*n_archívos Número de archivos que se desea integrar en el periodo de análisis, para un primer
análisis debe definirse como M" con lo cual la subrutina busca el período óptimoHara^todo^jos^ajchjv^s^del^grugp^ __
Valor de =1 SÍ operación fue exitosaretorno <0 Sí se ha presentado algún error durante la operación
87
3.5.4. Filtro por número de registros válidos. TDIg FiltroValidos
Esta rutina permite descartar aquellos archivos que presenten un porcentaje de registros válidos
menor a un mínimo establecido. Para el efecto el programa analiza el porcentaje de registros
válidos de cada uno de los archivos utilizando ¡a función ExplorarValidos y determina los valores
mínimo, máximo y promedio.
ínt ExplorarValidos (LPSTR Archivos, LPSTR ArchivoOut, LPLISTAC Listas, int*n_arch¡vos,
float*DesvStd, float*LSup, float*Llnf, floaí*Media)
Archivo:Descripción
Parámetrosde entrada:
Parámetrosde salida:
Valor deretorno
expvali.cppExplora archivos y determina valor promedio, mínimo, máximo, desviación estándar de porcentaje deregistros válidos para todos los archivos seleccionados en el directorio de trabajo.LPSTR ArchivosLPSTR ArchivoOutfloat *LínfLPLISTAC Listas
¡nt *n_archivos
float* DesvStd
float- LSupfloat-LInffloafMedia
<0
Tipo de archivos a explorar, p.ej. "-.CODArchivo de salidaValor mínimo de porcentaje de registros válidos establecido.Estructura que contiene lista de archivos analizados con número de registrosválidos para cada unoNúmero de archivos encontrados que cumplen con porcentaje mínimo de registros;válidosDesviación estándar calculada para ios valores de porcentaje de registros válidos.Valor máximo encontrado de porcentaje de registros válidosValor mínimo encontrado de porcentaje de registros válidosValor promedio de porcentaje de registros válidos encontrado
SÍ la operación fue exitosaSi se ha presentado algún error durante la operación
3.5.5. Filtro por consumo medio mensual, TDIq FiltroConsumo
Esta rutina permite descartar aquellos archivos que presenten un consumo medio mensual de
energía superior o inferior a un valor máximo y a un mínimo establecidos por el usuario. Para el
efecto el programa analiza los valores de consumo medio mensual de cada uno de ios archivos
utilizando la función ExplorarConsumo y determina los valores mínimo, máximo y promedio.
¡nt ExplorarConsumo (LPSTR Archivos, LPSTR ArchivoOut, LPLISTAC Listas, int*n_archivos,
float*DesvStd, float*LSup, floaHJnf, float*Med¡a)
Archivo:Descripción
Parámetrosde entrada:
Parámetrosde salida:
Valor deretorno
explcons.cppExplora archivos y determina vaior promedio, mínimo, máximo, desviación estándar de consumo mediomensual para todos los archivos seleccionados en el directorio de trabajo.LPSTR ArchivosLPSTR ArchivoOutfloat-Linffloat* LSupLPLISTAC Listas
Ínt *n archivosfloat* DesvStdfloat* LSupfloaf LlnffloafMedia1<0
Tipo de archivos a explorar, p.ej. -i.CODArchivo de salidaValor mínimo de consumo medio mensual establecido.Valor máximo de consumo medio mensual establecido.Estructura que contiene lista de archivos analizados con consumo medio mensualpara cada unoNúmero de archivos encontrados que cumplen con consumo medio mansual.Desviación estándar calculada para los valores de consumo medio mensual.Valor máximo encontrado de consumo medio mensualValor mínimo encontrado de consumo medio mensualValor promedio de consumo medio mensualSi la operación fue exitosaSi se ha presentado algún error durante la operación
88
3.5.6. Relleno de cortes de energía. TDIg Cortes
Esta rutina permite reemplazar aquellos registros correspondientes a cortes de energía por
registros válidos, para lo cual el programa llama al módulo DepurarCOD. Todos los archivos
seleccionados son procesados por e! módulo DepurarCOD con la opción de relleno de cortes de
energía.
3.5.7. Reporte final de preparación de datos. TDIq Final
Esta rutina permite visualizar el reporte final del proceso de preparación de datos, en el cual se
indica para cada paso el número y tipo de archivos analizados, los valores de los parámetros de
selección y el número de archivos seleccionados.
3.6. Módulo de Demanda de Grupo
Este módulo corresponde al proyecto GRUPO.PRJ, y está compuesto por ¡os siguientes
elementos:
sel_dias.cppplanilla, cppfecha. cppcaduca, cppconfig.cppesladist.cppdos_utií.cppgrupoínf.cppcnftípic.cppcalcular.cppdura_tot.cppcmaximos.cppdlg_pres.cpperror, cppcodcarga.cpptipicfun.cppg_grafic.cppunír.cppgrupmain.cppm_ordena.cppgrupo. defgrupo. resbwcc.Jih
89107321548na189119656901721163981182933B343293772115n/an/an/a
1077140848764060955191719819G314339239 B12784811127826403980198162520271021081n/an/an/a
Z0327490301506127444368256138042389178221001389453252310n/an/an/a
Tabla 3.5 Archivo de proyecto GRUPO.PRJ
3.6.1. Programa principal WinMain (archivo qrupmain.cpp)
Constituye la parte principa! de la aplicación. En la figura 3.7 se presenta el diagrama de flujo que
indica el funcionamiento global de este módulo.
59
SELECCIÓN DE ARCHIVOSDE TRABAJO
INFORMACIÓN GENERALDE ARCHIVOS DE CRUPO
CREAR ARCHIVO DE GRUPO
^ CURVOS DE DEMANDA4
INFORMACIÓN )T
f IMPRIMIR )•
.
•£ VISUALIZAR
Figura 3.8 Diagrama de flujo del módulo GRUPO.PRJ
3.6.2. Información genera! de grupo TlnfoDem (archivo grup ¡nf.cpp)
Esta rutina permite crear un archivo de información general acerca del grupo de archivos de
trabajo, para lo cual analiza todos los archivos que conforman el grupo y calcula varios
parámetros de interés, colocándolos de forma tabulada en un archivo ASCII. La función que se
encarga de crear el archivo de información se denomina CrearGrupoInf:
* iní CrearGrupoInf {LPSTR Archivos, LPSTR Reporte, LPLISTARCHIVOS ListaArchvivos)
Archivo:Descripción
Parámetrosde entrada:Parámetrosde salida:Valor deretorno
cjrupolnf.cppAnaliza archivos de grupo y genera una tabla de información con los principales parámetros de demandade cada archivo,LPSTR ArchivosLPSTR ReporteLP ListaArchivos
1<0
i Tipo de archivos a analizar, p.ej. "--.COD"1 Archivo de salida en e! que se guardará tabla de información.i Estructura que contiene lista de archivos analizados
: Si la operación fue exitosai Si se na presentado algún error durante la operación
3.6.3. Crear archivo de grupo
Esta rutina permite crear archivo de grupo el cual está formado por las curvas características
(promedio o típicas) de cada abonado. Esta rutina está formada por las siguientes subrulinas:
SubrutinaTMDIDemandaWindow:: CrearGrupDIg(grupmain.cpp)TGrafGrupDlg::TDialog
J&r-$a í.9M..TMDIDemandaWindow::TCalcuIar(grupmain.cpp)UnirArchivos(unir.cpp)
DescripciónConsiste en la primera subrutina que recibe el mensaje del menú de Crear Archivo de Grupo. Estasubrutlna ordena que se despliegue diálogo para ingresar nombre de archivo y posteriormente ejecutasubrutina TGrafGrupDlg.
Subrutina que despliega diálogo para seleccionar el tipo de curvas a calcular para crear el archivo degrupo. Esta subrutina ordena que se ejecute subrutina del programa raiz: CalcularTodos, con la cualse procede al cálculo del archivo de grupoEsta subrutina se encarga del cálculo del archivo de grupo según lo requerido por ei usuario. Estasubrutina llama a la subrutina de información de grupo CrearGrupolnf y a la subrutina para unir losarchivos temporales creados para cada archivo: UnirArchivos
Esta subrutina permite concatenar los datos de dos archivos para obtener uno solo.
90
3.7. Módulo de Curvas Estadísticas de Grupo
Este módulo corresponde al proyecto CURV_EST.PRJ, y está compuesto por los siguientes
elementos:
escalestcppop_muest.cppcurv_est.cppfecha. cppcaduca. cppconfig.cppestadist.cppdos_util.cppdlg_pres.cpperror, cppcod carga, cpptipicfun.cppc e main.cppdmd.cppleerdatcppMIneal.cppc_ajuste.cppe_grafíc.cppc estrésgrupo.defbwccJibc est su. cpp
162109311321548126218397126298331613643194199255177n/an/an/a
63
2420168852894876406Q98926834759146227364918141869747325637031169412444n/an/an/a
675
63105504490302407338534316524106018621242168113720861217n/an/an/a
9
Tabla 3.6 Archivo de proyecto CURV_EST.PRJ
3.7.1. Programa principal WinMaín (archivo c e main.cpp)
Constituye ia parte principal de la aplicación. En la figura 3.8 se presenta el diagrama de flujo que
indica el funcionamiento global de este módulo.
ARCHIVO DE MUESTRAS
CREfiR CURVOS ESTADÍSTICOS— Selección efe par-anie'tr'Ds— Selección de ajusta— Intervalo cte con-FianEa— Selección de diss— Puntcrs ^ calcular-
CURVOS ESTROISTICñS
IMPRIMIR
VISUQLIZPR
Figura 3.9 Diagrama de flujo del módulo CURV_EST.PRJ
91
3.7.2. Archivos de muestras
En este numeral se describirán las subrutinas encargadas de crear, cargar y visualizar los
archivos de muestras.
• Crear archivo de muestras
SubrutinaTMDIDemandaWindow; ; C rearM uestras(c e main.cpp)TMDIDemandaWindow::AbrirArch¡vos(abroarch.cpp)TOpcionMuestras::TDÍalog(pp muest.cpp]tníDMDA(LPSTR,LPSTR.iní, int, Int)(dmd.cpp)
DescripciónConsiste en la primera subrutina que recibe el mensaje del menú de crear archivo de muestras.Esta subrutina ordena que se despliegue diálogo para ingresar nombre de archivo y posteriormenteejecuta el diálogo para ingresar las ociones para crear archivo de muestras.Permite ingresar el nombre del archivo a crear
Esta subrutina permite seiear algunos parámetros para la creación del archivo de muestras, talescomo archivos de trabajo y selección del período especial.
Crea archivos de muestras para un grupo de usuarios, dividiéndolo para el efecto en variossubgrupos de distintos tamaños y calculando para cada subgrupo los parámetros de demandamáxima diversificada, demanda máxima, energía media mensual, factor de coincidencia, factor decarga.
int DMDA(LPSTR Archivoln, LPSTR ArchivoTipo, ¡nt Tipo, int HoraDesde, int HoraHasta)
Archivo:Descripción
Parámetrosde entrada;
Valor deretorno
drnd.cppCrea archivos de muestras para un grupo de usuarios, dividiéndolo para el efecto en varios subgrupos dedistintos tamaños y calculando para cada subgrupo los parámetros de demanda máxima diversificada,demanda máxima, energía media mensual, factor de coincidencia, factor de carga.LPSTR ArchívolnLPSTR ArchivoTipoint Típo
iní HoraDesdeiní HoraHasta
<0
Nombre del archivo de muestras que se va a crear, p.ej. "QUITO_N.EST"Nombre de los archivos del grupo, p.ej. "^.DEP"Indica si el método de selección de grupos es el establecido por defecto o elseteado por el usuario en el archivo "DEMANDA.lNi"Indica la hora inicial del período especial de análisisIndica la hora final del período especial de análisisSi la operación fue exitosaSi se ha presentado algún error durante la operación
Cargar archivo de muestras
SubrutinaTMDIDemandaWindow:: CargarMuestras(c e main.cpp)TMDfDemandaWindow::AbrirArchivosfabroarch.cpp)
DescripciónConsiste en la primera subrutina que recibe el mensaje del menú de cargar archivo de muestras. Estasubrutina ordena que se despliegue diálogo para ingresar nombre de archivo.
Permite ingresar el nombre del archivo a cargar.
Visualizar archivo de muestras
Sub rutinaTMDIDemandaWindow:: InfoDmdfe e main.cpp)
Descripción :.Permite visualizar el archivo de muestras en el editor definido en el archivo "DEMANDA.INI" en elbloque "[Curvas estadísticas]" y campo "Editor"
92
3.7.3. Crear curvas estadísticas
En este numeral se describirán las subrutinas encargadas de crear las curvas estadísticas.
Selección de curva
.Subrutírm L9.e.?.SdP.9.'.9.QTMDIDemandaWindo j Consiste en la primera subrutina que recibe el mensaje del menú de crear curvas estadísticas,w:: CrearCurvas j Esta subrutina ordena que se despliegue diálogo (TCurvasEstadísticasüTDialog) para seleccionar
TCurvasEstadísticas;TDialog(curv_est.cpp)
j Permite seleccionar los parámetros que definen la curva a crear: series de datos X, Y; tipo dej ajuste; grado de confianza, selección de días a considerar, número de puntos a calcular.j Esta subrutina llama a su vez a una de las siguientes subrutinas de cálculo de la curva según elj tipo de ajuste seleccionado.
¡nt AjusíeCurva (LPSTR Archivoln, LPSTR ArchivoOut, int ColumnaX, int ColumnaY,LPSTR Vector, int Tipo)
Archivo:Descripción
Parámetrosde entrada:
Valor deretorno
c ajuste.cppRealiza el ajuste lineal para la dispersión de datos del archivo de muestras correspondientes a ia columnaapuntada por ColumnaX y ColumnaY. Los parámetros y datos calculados del ajuste son almacenados en elArchivoOui. El ajuste es setado mediante la variable de entrada: TipoLPSTR ArchivolnLPSTR ArchivoOut¡nt ColumnaXínt ColumnaYLPSTR Vector
int Tipo
<0
Nombre del archivo de muestras que contiene los datos.Nombre del archivo donde se almacenará los datos de la curva de ajuste.Puntero que índica el número de columna que contiene los datos para XPuntero que índica el número de columna que contiene los datos para YArreglo que contiene información de qué días tomar en cuenta para la creación de lacurva.Indica el tipo de ajuste a realizarse (Lineal: 0, Exponencial: 1 , Inversa: 2, Raiz: 3,Potencia: 4.Si la operación fue exitosaSi se ha presentado algún error durante la operación
¡nt LeerDatos (LPSTR Archivoin, float*X, float*Y, ¡nt*n, int CanalX, int CanalY,LPSTR Etiqueta, LPSTR Títulos, LPSTR Vector)
Archivo:Descripción
Parámetrosde entrada:
Parámetrosde salida:
Valor deretorno
leerdat.cppLee los datos de archivo de muestras apuntados por CanalX y CanalY, apuntándolos en X y Yrespectivamente. Lee además textos de etiquetas y títulos.LPSTR Archivoln j Nombre del archivo de muestras que se va a leer,int CanalX | Apunta a columna de datos a leer para eje X¡nt CanalY i Apunta a columna de datos a leer para eje YLPSTR Etiqueta i Texto que indica el bloque donde se encuentran los datos, p.ej. "datos"LPSTR Vector j Arreglo que contiene información de qué días tomar en cuenta para la creación de la
I curva.float'X ! Puntero de arreglo de datos donde se almacenan datos de columna X leídos.fIoat*Y i Puntero de arreglo de datos donde se almacenan datos de columna Y leídos.LPSTR Titulo i Arreglo de texto que contiene etiquetas designadas para las columnas leídas.1 I Sí la operación fue exitosa<0 1 Si se ha presentado algún error durante la operación
93
3.7.4. Graficar Curvas estadísticas
En este numeral se describirán las subrutinas encargadas de manejar las curvas estadísticas.
SubrutínaTGraficarWindow(g grafic.cpp)TMDIDemandaWindow:lnfoEst Venta na(c e main.cpp)TMDIDemandaWindow:ArchivarGrafico(c e main.cpp)TEscalaEstadist::TDialog(escalaest.cppjTPresDlg::TDialog(dlq pres.cpp)
DescripciónSe encarga del control directo de la ventana de gráfico que contiene la curva estadística.
Permite visualizar parámetros y datos correspondientes a la curva estadística de la ventana activade gráfico. Para el efecto utiliza el editor definido en "DEMANDA.INI", bloque "[CurvasEstadísticas]", campo "Editor"Permite grabar en un archivo el gráfico visible en la ventana activa, para lo cual despliega eldiálogo que permite escoger el nombre del archivo con el cual se desea guardar el gráfico.
Presenta diálogo que permite editar la curva estadística, es decir permite cambiar los parámetrosde escalas, títulos, etiquetas y seleccionar que datos dibujar.
Presenta diálogo para imprimir presentación, se encarga seleccionar las ventanas de gráficas yformato de impresión.
3.8. Módulo Instalar Análisis de Demanda
A diferencia de los otros módulos, éste fue desarrollado utilizando el compilador de
Microsoft Visual Basic Versión 3.0. Este módulo corresponde al proyecto INSTALAR.MAK, y está
compuesto por los siguientes elementos:
ArchivoSETUP1.FRMSETUP1.GLBSETUP1.BASPATH.FRMSTATUS.FRMMESSAGE.FRM
i DescripciónI Es la parte principal del programa, define y controla las ventanas de inicio de ejecución delI Archivo de definición de las variables y procedimientos giobaies del programaj Archivo que contiene funciones y subrutinas de uso general para el programaI Diálogos para ingresar el directorio fuente y el directorio destino de instalación.
programa.
I Diálogo que indica el estado de la instalación mientras se copian los archivos a la unidad de destino.í Diálogo genérico de mensajes.
Tabla 3.7 Archivo de proyecto INSTALAR.MAK
El funcionamiento general de este módulo se lo indica en el diagrama de la figura 3.9.
SELECCIÓN DE UNIDRD FUENTE
SELECCIÓN DE LJNIDñD DESTINO
DESCOMPRIMIR PRCHIVOS
CREflR ueNTftNfi E ICONOSEN PROGRfiM MONPtGER
Figura 3.10 Diagrama de flujo del módulo INSTALAR.MAK
94
CAPITULO IV
Pruebas y Resultados
4.1. Aplicación del programa a los registros realizados en el mes de
marzo de 1996, en 10 abonados de tipo residencial. 95
4.1.1. Selección de directorio de trabajo y preparación de datos 96
4.1.2. Información general de cada abonado y curvas de demanda diaria 100
4.1.3. Curvas de demanda típica por abonado 100
4.1.4. Curvas de demanda promedio y típica de grupo de abonados. 103
4.1.5. Curvas estadísticas de grupo de abonados 105
4.2. Aplicación del programa a los registros realizados en edificio de
oficinas de Quito entre 15 de abril y el 16 de mayo de 1997. 106
4.2.1. Codificación de archivos fuente 106
4.2.2. Información general del abonado 107
4.2.3. Curva de resumen de demanda media diaria y curvas de demanda diaria. 107
4.2.4. Depuración de datos 108
4.2.5. Curvas de demanda promedio 109
4.2.6. Curvas de demanda típica. 109
4.2.7. Curvas de duración de carga. 110
4.3. Aplicación del programa a registros de! proyecto Empresa
Eléctrica Quito S.A. - Escuela Politécnica Nacional, realizados
entre junio y julio de 1991 en 47 abonados del tipo residencial, 111
4.3.1. Selección de directorio de trabajo y preparación de datos 111
4.3.2. Curvas de demanda típica por abonado. 114
4.3.3. Curvas de demanda típica de grupo de abonados 114
4.3.4. Curvas estadísticas de grupo de abonados. 115
CAPITULO IV
Pruebas y Resultados
En este capítulo se describirá las pruebas realizadas .con el programa Análisis de Demanda con el
objeto de comprobar su eficacia en cuanto a la obtención de la curva típica de demanda y de ios
parámetros de demanda calculados.
Para éstas pruebas se ha utilizado datos provenientes de los equipos Registradores Digitales de
Demanda del convenio Empresa Eléctrica Quito S.A. - Escuela Politécnica Nacional, como se
indica a continuación:
* Registros realizados como parte del presente proyecto de tesis utilizando diez registradores
digitales de demanda que fueron conectados en abonados de tipo residencial en el mes de
marzo de 1996, ubicados en diferentes sectores de Quito.
* Registros realizados en edificio de oficinas de Quito entre 15 de abril y e! 16 de mayo de 1997
utilizando un equipo de registro de magnitudes eléctricas.
* Registros realizados dentro del proyecto Empresa Eléctrica Quito S.A. - Escuela Politécnica
Nacional, realizados entre junio y julio de 19911 en 47 abonados del tipo residencial.
Este capítulo se lo ha dividido en tres partes de acuerdo a los tres grupos de datos disponibles,
aplicando para cada caso el programa Análisis de Demanda, comprobando así su potencialidad
como herramienta para el procesamiento y análisis de datos provenientes de los registradores
digitales de demanda o de cualquier otro origen que puedan ser traducidos a los formatos
requeridos por el programa.
4.1. Aplicación del programa a los registros realizados en el mes de marzo de 1SI9S,
en 10 abonados de tipo residencial.
Como parte del presente proyecto de tesis se instalaron diez registradores digitales de demanda
en abonados de tipo residencial ubicados en distintos sectores de Quito. Los equipos se instalaron
entre los meses de febrero y abril de 1996 teniéndose como registros válidos los correspondientes
al mes de marzo del mismo año.
1 Cortesía de In t > Mentor Povcda
El procedimiento aplicado a los datos disponibles será el siguiente:
1. Selección del directorio de trabajo y codificación de archivos imagen provenientes de los
registradores digitales de demanda, preparación de datos para determinar el período de
análisis y garantizar homogeneidad entre los datos.
2. Información general de cada abonado y curvas de demanda diaria por abonado, curvas de
duración de carga y de demanda promedio por abonado.
3. Curvas de demanda típica por abonado.
4. Curvas de demanda promedio y típica de grupo de abonados.
5. Curvas estadísticas de grupo de abonados.
4.1.1. Selección de directorio de trabajo y preparación de datos
Se ejecuta el módulo "Preparar Datos w " y se selecciona el directorio "c:\demanda\ejemplos\. Al setear como tipo de archivos los "archivos imagen" y seleccionar los fc.img el
programa informa de que se dispone de 10 archivos imagen en ese subdirectorio como lo indica
la siguiente figura. (Esos 10 archivos imagen fueron obtenidos directamente de los registradores
digitales de demanda).
c:\denianda\eie r«Dkii\ar>e!Ki_2
l-.I[gr«.rtc«l
[-e-][-a-]
a2_Ul.mgo2_OZ.H.ga2_03.mg
_ .a2_OG.ingttZJtT.mg
»*i todoi
Sclc de datói con tai cuates dciea babo¡a'cl directorio que contieno lo* ^
' Etco¡a el lipa de arehivot de trabajo, SI ya te ha ejecutado el piogiama dnleiíarmeiUe, ei¡ poiiblc que nf> '¿^taTezcan on la Líita algunai archrvoi que rubiían lido de*carlúcÍDi. Pato. Isitiiillür Ini arKhivni Hoicarlada» pteiione [Rnitaucaí tulot]
' Ge ha Encontrado 10 mcrúvaí tt>o'B.ímg.
Figura 4.1 Selección del directorio de trabajo utilizando módulo "Preparar Datos" de! programaAnálisis de Demanda.
Al presionar [Siguiente»] el programa llama al módulo "Convertidor de Archivos" con el fin de
codificar los archivos imagen seleccionados. Inmediatamente se presenta un diálogo que permite
definir el título con el que se designará a todos los archivos a codificarse, el canal a codificar que
en este caso interesa es e! de Energía Activa y las horas límites de validación de los registros,
como lo indica la siguiente figura:
96
Convertidor de Archivas
Reaiitioi jealizaiJoi en minzg de 1336
Canal •** Activa ^ Reactiva j> VolU|c 1
Lmitar ho» incul mSmma oW« ¡13:00}
Linitar.hara (¡nal minina haiío (13:00)
Coirar
Figura 4.2 Módulo convertidor de archivos, selección del título, canal,unidades y limites para la codificación de ios archivosimagen.
Al presionar "Cerrar" se inicia la codificación luego de lo cual se presenta el reporte de resultado
de la misma, como lo Índica la siguiente figura.
Tipo daarchivgt: MMG
Húmero de archívoi piocaadotr 10
Número de archivos OK: 10
A2_01.IMGA? 02.IMGA2 03.IMGAZJH.IMGA2_05.IMGA? UK 1 M GA2J)7.IMGA2 OB.IMGAZloS.IMG4? líllUR
*!• í .
== .A2_01.cod~- -A2 O2.cod-= .A2""03.cod== A2_04.cod— .A2_OS.cod*= A2_0fi.cod•= A2 O7.cod»- Ji2 ,08.cod*=> J^¿!o3.CDd.--> A? inñn^
ok! |toU rok! -ok! :ok!oklok!oklofc! T-»t *
1 : - *
Figura 4.3 Reporte de conversión de archivos *.img a *.cod.
Los 10 archivos (*,cod) obtenidos corresponden a los 10 archivos de datos originales (imagen)
pero con formato código.
A continuación el programa procesará estos archivos con e! fin de que todos los datos queden
delimitados dentro de un mismo período de análisis y también para garantizar una cierta
homogeneidad entre los mismos.
El proceso seguido por el programa consta de una serie de pasos que el programa desarrolla de
manera consecutiva, como se describe a continuación:
a. Selección del período de análisis
El programa descarta aquellos archivos que no tienen días comunes con el resto de archivos del
grupo designándolos como "archivos con problema de traslape".
De los diez abonados analizados el programa encuentra que ei abonado "A2_04.COD" tiene
problema de traslape y lo descarta. Al revisar e! reporte de este proceso (botón "Reporte"), se
observa que la fecha final del abonado A2_04.COD es: 29/02/96 que es anterior a las fecha inicial
97
del abonado A2_03.COD, es decir que no existen días comunes entre estos dos abonados; el
abonado descartado es el menos favorable de acuerdo a lo indicado en el numeral 2.5.1 del
capítulo 2.
Luego de descartar todos los archivos con problemas de traslape e! programa calcula el período
óptimo de análisis, es decir encuentra el período en el que se maximize tanto el número de días
como el número de abonados, según lo descrito en el numeral 2.4.1. Se encuentra que el período
óptimo recomendable es de 31 días con 6 abonados. Se ha elegido un período de 22 días que
abarca a 7 abonados, prefiriéndose aumentar un abonado a pesar de haberse disminuido e!
período de análisis. El período de análisis está comprendido entre el 3/03/96 y el 24/03/96.
Al presionar [Siguiente»], el programa ejecuta el módulo "Depurar COD" mediante el cual crea
los archivos *.dep que son archivos código correspondientes a los archivos *.cod pero
delimitados dentro dei período escogido. En la siguiente figura se muestra la pantalla de selección
de! período de análisis luego de haberse creado los archivos *.dep.
Su Fíjojün 7 iichTvD* da trabajo con 22 día) icnrr «Ifi período, de trflb4¡Q in rfclimtafá kii
pieilonc <SIgLiíence> pafd continuar
: d* tíbbí¡o ion-,DEP
uño., da.do B3^03i'.36 h»*taivni. ".cod ctn^vtrla Jnt nú
Anuda « filra* Siguitinlo»
b.
Figura 4.4 Pantalla de selección del período de análisis luego dehaberse creado los archivos *.dep
Futro por número de registros válidos
Como lo indica la siguiente figura, para los 7 abonados seleccionados se ha encontrado un
porcentaje mínimo de registros válidos del 83.85%, correspondiente al abonado "a2_08.dep". Es
un valor que se lo puede considerar aceptable, con lo cual no se descartará a ningún abonado por
porcentaje de registros válidos.
98
."> ~ í Aichivoi
De !o> 7 aichivoi analizados. 7 «on cotiecto»
El metal Doicentaje de ragiiliot viudo* uncont[*lu ei da 83,055; rfnl «chivo a2_D8.iJcu yel mayor poicehtaio si 1 OO.ODX de archiva a2_03,oep
Sif- ha fincontradd 7 archiven nun bfirn-.n mal del B3.BÜX da ingiilliH vSlirfni
Figura 4.5 Pantalla de filtro por número de registros válidos.
c. Filtro por consumo medio mensual
Como lo indica la siguiente figura, e! consumo medio mensual promedio calculado para los 7
abonados es de 291.89 KW.H, con una desviación estándar de 163.62 KVV.H. En este caso no se
restringirá a los abonados por el consumo medio mensual.
aZ_01.dep03_depOG.dep
a2 O7.deu32.08.depa^US-dep'
Seleccione el coniumomfrrírrio y máicino conel cual deiea \iaba\ai,
l)n Im 7 airhivni *npil>jtutntf7 tan qmrnqlnj y linnen ur\n iwirEíi mitnninl ile231.89 KW .H. con1 una deivídciún otíanda dn1G3,G2. minino: 1D3.B5. mínimo; 53E.13
Se ha entorillada 7 abonodot qje ríenen un contumo raadió mennJ l dé 291,83 KW'.H.con uno dc«viación «tandor do 1G3.E2. CDtixuioa mfnimoj 109.BG, »a«™o: EBC.13KW
Figura 4.6 Pantalla de filtro por consumo medio mensual.
d. Relleno de cortes de energía
En este último paso, el programa procede a rellenar aquellos registros que corresponden a cortes
de energía, según lo indicado en el numeral 2.5.4 del capítulo 2.
En la siguiente tabla se presenta el reporte fina! de la preparación de los archivos en el que se
presentan los resultados de cada uno de los pasos de la preparación de datos.
[Convertidor de archivos]Tipo de archivos a convertirNumero de archivos a convertirNumero de archivos OK[Estmctura de datos]Directorio de trabajoArchivos seleccionadosNumero de archivos seleccionadosArchivo reporte
*.IMG1010
C:\DEMANDAVEJEMPLOS\ANEXO_2*[email protected]
99
[Período de trabajo]Humera de archivos procesadosFecha míe jalFecha (i nalNumero de díasArchivos seleccionadosNumero de archivos seleccionadosArchivo reporte[Filtro por registros validos]Humero de archivos procesadosPorcentaje mínimo de registros validosArchivos seleccionadosHumera de archivos seleccionadosArchivo reporte[Filtro por consumo medio]Numero de archivos procesadosConsumo promedioDesviación estándarConsumo mínimoConsumo máximoArchivos seleccionadosHumero de archivos seleccionadosArchiva reporte[Relleno de cortes]Humero de archivos procesadosArchivos seleccionadosNumero de archivos seleccionadosArchivo leporte
10Dom 03/03/96Dom 24/03/9622*.dep7explorar, rep
783.000000*.dep7fvalidos.rep
7291.89 KW.H/mes183.62109.00587.00*.dep7fconsumo.rep
7*.dep7feo ríes, rep
Tabla 4.1 Reporte final de preparación de datos para C:\DEMANDA\ 2.
4.1.2. Información general de cada abonado y curvas de demanda diaria
Utilizando el módulo de "Demanda Individual", para cada uno de los 7 abonados seleccionados en
el numeral anterior (archivos *.DEP) se ha obtenido: una planilla de información
(Planillas A2.1.*2), la curva de resumen de demanda media diaria (Gráfica A2.1.*), curvas de
demanda diaria (Gráfica A2.2.*), curva de duración de carga (Gráfica A2.3.*), curva de demanda
promedio genera! (Gráfica A2.4.*) y curva de demanda típica general (Gráfica A2.5/) las mismas
que se presentan en el Anexo A2.
La curva de resumen de demanda media diaria es de información y permite al usuario visualizar
de manera rápida la homogeneidad en el consumo diario de energía del abonado y detectar días
anormales de consumo.
4.1.3. Curvas de demanda típica por abonado
Utilizando el módulo "Demanda Individual" del programa "Análisis de Demanda" se ha graficado
para cada abonado la curva de demanda típica general, las mismas que se presentan el las
Gráficas A2.5.1 a la A2.5.7 del Anexo A2.
Al observar tanto las curvas de demanda diaria como la típica de cada abonado, puede notarse
que esta última caracteriza satisfactoriamente el comportamiento del mismo, esto es, refleja eí
~ NOTA: * Indica el número correspondiente a cada abonado, A2.1.* significa por ejemplo que para el
aboníido 5 corresponde la gráfica A2.1.5.
100
comportamiento del consumo del abonado en cuanto a la elevación y posición de ios picos y
llanuras en la curva de demanda. A continuación se analizará brevemente la curva de demanda
típica de cada abonado.
a. abonado A2 01.DEP
El abonado A2_01 presenta un consumo total registrado en el período de análisis de 22 días de
186 KW.H, con un consumo medio mensual estimado de 275 KW.H. Su demanda media es de
0.35 KW con un factor de carga de 8.24%.
En la curva de demanda típica del abonado "A2_01" (Gráfica A2.5.1 de! Anexo A2), se observa la
presencia de un pico de 3.23 KW y duración de 15 minutos a las 8:15 horas que responde a la
presencia de picos de similares características que se dan en 8 de los 22 días entre las 08:00 y las
8:30 (ver curvas de demanda diaria Gráficas A2.2.1), lo cual puede ser considerado como un
comportamiento típico del abonado.
Se observa también la presencia de picos menores (2.5 KW) todos los días alrededor de las 06:00
horas que se ponen de manifiesto también en la curva de demanda típica. La curva de demanda
típica refleja también la llanura de 0.1 KW de elevación presente entre las 0:00 y las 6:00 horas y
la cima cóncava de 1.0 KW de elevación entre las 18:00 y las 23:45 horas.
La curva típica de demanda proporciona información importante acerca de! comportamiento del
abonado, por ejemplo los picos elevados (3 KW) y de poca duración (15 minutos) son
característicos de cargas tales como duchas eléctricas, planchas, etc. que e! abonado tiene la
costumbre de utilizar entre las 6:00 y las 9:00 horas. El consumo que presenta el abonado en
horas de la madrugada es insignificante, lo que indica que e! consumo de energía de este
abonado se debe básicamente a artefactos que el abonado activa manualmente, es decir, no
emplea artefactos de activación automática como por ejemplo calefactores o equipos de
refrigeración de gran potencia. Entre las 18:00 y las 23:45 se tiene principalmente consumo
debido a iluminación presentando una demanda de hasta 1 KW con una demanda media de
0.35 KW en ese periodo.
b. Abonado A2 03.DEP
El abonado A2M03 presenta un consumo total registrado en el período de análisis de 138 KW.H,
con un consumo medio mensual estimado de 191 KW.H. Su demanda media es de 0.26 KW con
un factor de carga de 6.07%.
En la curva de demanda típica del abonado "A2_03" (Gráfica A2.5.2 del Anexo A2), se observa la
presencia de un pico máximo de 2.1 KW y duración de 15 minutos a las 11:45 horas, que
responde a la presencia de picos similares que se dan prácticamente todos los días alrededor de
esta hora.
101
Entre las 01:00 y las 07:45 horas, se aprecia una llanura con una demanda media de 0.07 KW y la
demanda debida a la iluminación representa una cima con un valor máximo de aproximadamente
0.52 KW y una demanda media de 0.25 KW entre las 18:00 y las 23:45 horas.
c. Abonado A2 06.DEP
El abonado A2_06 presenta un consumo total registrado en el período de análisis de 79 KW.H,
con un consumo medio mensual estimado de 110 KW.H. Su demanda media es de 0.15 KW con
un factor de carga de 10.55%.
La curva de demanda típica del abonado "A2_06" (Gráfica A2.5.3 del Anexo A2) presenta una
pico máximo de 0.78 KW a las 22:00 horas.
Entre las 20:00 y las 02:15 horas presenta una cima con una demanda media de 0.39 KW. En
general su consumo es bastante uniforme y no presenta los picos elevados de los anteriores
abonados.
d. Abonado A2 07.DEP
El abonado A2__07 presenta un consumo total registrado en el período de análisis de 318 KW.H,
con un consumo medio mensual estimado de 439 KW.H. Su demanda media es de 0.60 KW con
un factor de carga de 15.72%.
La curva de demanda típica del abonado "A2_07" (Gráfica A2.5.4 del Anexo A2) presenta un valor
máximo de demanda de 2.83 KW a las 07:00 horas y 15 minutos de duración, se presentan picos
importantes también a las 08:30 (1.91 KW) y a las 10:30 (2.26 KW).
La cima comprendida entre las 16:00 hasta las 21:45 horas, tiene una demanda media de
1.08 KW y un valor máximo de 1.64 KW, lo cua! indica que tiene una gran carga de iluminación o
que el abonado acostumbra a utilizar varios artefactos eléctricos en este período, como por
ejemplo lavadora, plancha, etc.
e. Abonado A2 08.DEP
E! abonado A2_08 presenta un consumo total registrado en el período de análisis de 426 KW.H,
con un consumo medio mensual estimado de 589 KW.H. Su demanda media es de 0.81 KW con
un factor de carga de 24.29%.
La curva de demanda típica del abonado "A2_08" (Gráfica A2.5.5 del Anexo A2) presenta un valor
máximo de demanda de 1.94 KW a las 11:15 horas.
Como puede verse en la curva típica, el comportamiento de consumo de este abonado difiere
mucho del de los abonados analizados anteriormente y tiende más bien a asemejarse a un
102
abonado de tipo comercial dado que la mayor parte de la carga está ubicada entre las 08:30 y las
18:15 horas presentando una demanda media de 1.3 KW en este período.
f. Abonado A2 09.DEP
El abonado A2_Q9 presenta un consumo total registrado en el período de análisis de 160 KW.H,
con un consumo medio mensual estimado de 221 KW.H. Su demanda media es de 0.30 KW con
un factor de carga de 7.30%.
La curva de demanda típica del abonado "A2_09" (Gráfica A2.5.6 del Anexo A2) presenta un valor
máximo de demanda de 2.95 KW a las 08:45 horas y 15 minutos de duración, se presentan picos
importantes también a las 07:30 (2.22 KW) y a las 09:15 (1.67 KW). Como se dijo anteriormente,
estos picos se deben principalmente a cargas como ducha eléctrica o plancha que son
típicamente utilizados entre las 07:00 y las 9:30 horas.
La cima debida a cargas de iluminación presenta un valor máximo de 0.61 KW con una demanda
media de 0.30 KW entre las 18:00 y las 23:45 horas.
g. Abonado A2 10.DEP
El abonado A2_10 presenta un consumo total registrado en e! período de análisis de 174 KW.H,
con un consumo medio mensual estimado de 240 KW.H. Su demanda media es de 0.33 KW con
un factor de carga de 10.19%.
La curva de demanda típica del abonado "A2_10" (Gráfica A2.5.7 del Anexo A2) presenta un valor
máximo de demanda de 2.23 KW a las 11:45 horas de 15 minutos de duración, se presenta otro
picos importantes a las 10:30 (1.81 KW) seguido de uno de 1.46 KW.
La cima debida a cargas de iluminación presenta un valor máximo de 1.2 KW con una demanda
media de 0.63 KW entre las 18:00 y las 23:45 horas.
4.1.4. Curvas de demanda promedio y típica de grupo de abonados.
Para determinar las curvas de demanda promedio y típica del grupo de abonados se dispone del
módulo "Demanda de Grupo".
Antes de obtener las curvas de grupo, debe crearse el archivo de grupo utilizando la opción
"Archivos\Crear archivos de grupo" del menú principal del módulo "Demanda de Grupo".
En la Planilla A2.2.2 se presenta la información general de ios 7 abonados que integran el grupo
de análisis, la misma que se obtiene mediante el comando \Archivos\lnfo General de
Archivos de Trabajo del menú principal del módulo "Demanda de Grupo"
103
Primero se ha creado el grupo llamado "promedio.grp" en base a ¡as curvas "Promedio\s los
días". Una vez creado el archivo de grupo, es posible graficar una a una las curvas de demanda
promedio de cada abonado que conforma e! grupo (que son las mismas curvas de las
Gráficas A2.4.* obtenidas en el numeral 4.1.3). En la Gráfica A2.6 se presenta la curva de
demanda promedio de entre las 7 curvas promedio que conforman el archivo de grupo.
En segundo lugar se ha creado el grupo llamado "típicas.grp" en base a las curvas "TípicasVTodos
los días". Una vez creado el archivo de grupo, es posible graficar una a una las curvas de típicas
de demanda de cada abonado que conforma el grupo (que son las mismas curvas de las
Gráficas A2.5.* obtenidas en el numeral 4.1.3). En la Gráfica A2.7 se presenta la curva de
demanda típica de entre las 7 curvas típicas que conforman el archivo de grupo.
En la curva de demanda típica de grupo de la Gráfica A2.7 puede distinguirse cuatro zonas
importantes:
• De las 0:00 a las 05:45 horas, zona de la madrugada, presenta una demanda media de
0.05 KW y un valor máximo de 0.18 KW a las 00:00 horas.
« De las 06:00 a las 11:45 horas, zona de la mañana, presenta una demanda media de
0.79 KW con un pico de demanda máxima de 2.3 KW a las 08:30.
• De las 12:00 a las 17:45 horas, zona de la tarde, presenta una demanda media de 0.19 KW
con un valor máximo de 0.38 KW a las 12:00.
• De las 18:00 a las 23:45 horas, zona de la noche, presenta una demanda media de 0.40 KW
con valor de demanda máxima de 0.82 KWa las 20:15 horas.
La curva de demanda de la Gráfica A2.9 sugiere que es típica la presencia de cargas de
aproximadamente 2.3 KW y 15 minutos de duración alrededor de las 08:00 horas, notándose
también la presencia de picos de 1.77 y 1.44 KW en horas de la mañana.
Gracias a la curva típica de demanda es posible diferenciar las zonas que deben analizarse con
mayor detalle, siendo para este caso la zona de la mañana (de 07:00 a 12:00 horas) y de la noche
(de 18:00 a 23:00 horas), por estar la mayor parte de la carga distribuida en ellas.
Es importante destacar que para la obtención de la curva típica de grupo solo se dispone de 7
abonados y entre los cuales existe demasiada diversidad en cuanto a niveles de consumo de
energía, lo cual impide una mejor caracterización del abonado típico para este grupo.
104
4.1.5. Curvas estadísticas de grupo de abonados
Para obtener las curvas estadísticas del grupo de abonados se utiliza e! módulo "Curvas
Estadísticas de Grupo".
En primer lugar debe crearse el archivo de muestras, e! mismo que contendrá los parámetros de
demanda calculados para cada día de cada abonado del grupo y de cada subgrupo de abonados
de acuerdo a lo indicado en los numerales 2.7 y 2.8 del capítulo 2.
Se ha creado el archivo de muestras "est_01.est", a partir de los archivos *.dep seleccionados en
el numeral 4.1.1, escogiendo como período especial de análisis entre las 07:00 y las 12:00 horas,
como lo indica la siguiente figura.
JTjpo' de archivot ,dep
Fijar peí finio ¡wpBclnl p»» análíin do dnnuwuln
Hoia inicial: \07iOa I. .". Hora'lmal:.. Í12:DO"
Figura 4.7 Diálogo de opciones para crear archivo de muestras enmódulo de "Curvas Estadísticas de Grupo."
Una vez creado el archivo de muestras es posible graficar las curvas de cualquiera de los
parámetros expuestos en las listas designadas como "X" e "Y" como lo indica la siguiente figura:
Ciear curva estadística
2 £ OMD
Lun« .Maitot ,Miércolni.Juovot
Dei macal <-
11 un tlí/llí/HHM i 05/03/36 i
lMtéOE/03/%, <;:I Jue 07/03/35 i <
Qtaitn iír- cwfifln?*' E*Km»cifinr-|0.35_J . Pi'«rdicci¿n:| 0.35
Calcular punlot peía X - y „- . I I' v »*.'. I" "" ""1 .
i Caira I
Figura 4.8 Diálogo de selección de curvas estadísticas a crear.
En e! Anexo A2 se presentan las siguientes gráficas obtenidas a partir del archivo "est_01 .est":
Gráfica A2.8: curva de Factor de Coincidencia vs. Número de Abonados (FC.vs.NAb), calculada
para todos los días y realizando un ajuste a función inversa.
Gráfica A2.9: curva de Demanda Máxima Diversificada vs. Energía Media Mensual (DMD.vs.
EMM), calculada para todos los días y realizando un ajuste a función raíz.
105
4.2. Aplicación del programa a los registros realizados en edificio de oficinas cíe
Quito entre 15 de abril y el 16 de mayo de 1997.
Se dispone de los registros realizados entre el 15 de abril y e! 16 de mayo de 1997, de un edificio
de oficinas de Quito. Estos registros han sido realizados con un registrador de magnitudes
eléctricas (con intervalo de integración de 15 minutos) y almacenados en archivos con formato
"texto separado por tabulaciones" (*,TXT) bajo el esquema de los archivos PRN (Numeral 3.3.1
del manual del usuario del programa Análisis de Demanda 1.0).
Los archivos de datos fuente disponibles han sido grabados en e! subdirectorio
"C:\DEMANDA\EJEMPLOSVANEXO_3" e! momento de instalare! programa y son los siguientes:
EDlF_yvCT.TXT: archivo fuente con datos de demanda de potencia activa (KW)
EDlF_REA.TXT: archivo fuente con datos de potencia reactiva (KVAR)
EDlF_VOL.TXT: archivo fuente con datos de voltaje promedio entre líneas (V)
E! procedimiento a seguir para utilizar e! programa con estos datos es:
1. Codificación de archivos fuente.
2. Información general del abonado
3. Obtención de curva de resumen de demanda media diaria y curvas de demanda diaria.
4. Depuración de datos.
5. Obtención de curvas de demanda promedio.
6. Obtención de curvas de demanda típica.
7. Obtención de curvas de duración de carga.
4.2.1. Codificación de archivos fuente
Para obtener los archivos código a partir de los archivos fuente, se ejecuta el módulo "Convertidor
de Archivos" y se selecciona el directorio "c:\demanda\ejemplos\anexo_J3" y en él se escoge los
archivos * .TXT que se desea codificar, como lo indica la siguiente figura:
Figura 4.9 Módulo Convertidor de Archivos aplicado a archivos fuente *.TXT
106
AI presionar el botón "Prn->Cod", el programa iniciará la codificación de los archivos, luego de lo
cua! se obtiene ¡os siguientes archivos:
EDIF_ACT.COD: archivo código de archivo ED1F_ACT.TXT
EDIF_REA.COR: archivo código del archivo EDIF_REA.TXT
EDIFnVOL.COV: archivo código del archivo EDIF_VOL.TXT
El archivo de interés para el análisis de demanda es el EDIF_ACT.COD, con el cual se trabajará.
4.2.2. Información general del abonado
Puesto que se trata de un único abonado, el análisis se centrará en la utilización del módulo de
Demanda Individual.
Luego de cargar el archivo EDIF_ACT.COD en el módulo Demanda Individual, el programa
despliega una ventana con la información general del abonado como la indicada a continuación:
[Di.ecto.ici ¡¿^OEMA'ÑOMEJ EH PLO s VAN EXO
o de olicinst de (luilo. abril/1 S a raa^o/1 G de »r.n¡tíaa PPotencia Activa tSerie fj
Inicio regiítioi: [ Mal 15/04/97 10:15 j tt_Díai
Fin regiilioi: [ Vie 1B/Ü5/9/-21 rJjTj | ~3Z" '
Cojtei de Eneigía —' ' ' —~
HH.vátidoí | 3020ieipamdca \-
total [3b3MIÍW H
Lun 20/04/97 17:45 Focloi de Caigo:
Mar 15/04/97 00:00 I Valoi mffio diario Valor
S." l±
Figura 4.10 Ventana de información de archivo EDIF_ACT.COD, módulo "Demanda Individual"
En la Planilla A3.1 del Anexo A3 se presenta la información general correspondiente a este
abonado.
4.2.3. Curva de resumen de demanda media diaria y curvas de demanda diaria.
Se ha obtenido la curva de resumen de demanda media diaria utilizando la opción "Curvas
de carga\s de demanda" del menú principal del módulo "Demanda Individual", la misma
que se presenta en la Gráfica A3.1 de! Anexo A3. En las Gráficas A.3.2 se presenta las curvas de
demanda diaria de este abonado.
107
De la curva de resumen de demanda media diaria se hacen las siguientes observaciones:
• La demanda media del día mar 15/04/97 (68.6 KW) se aleja demasiado de las demandas
medias de los otros días ordinarios, lo cual obliga a examinar la curva de demanda de ese
día. Se observa que la causa de tener una demanda media de 68.6 KW es que los registros
inician a las 10:15 horas (hay corte de energía entre las 00:00 y las 10:15 horas) y por tanto el
valor de demanda media no es calculado para todo el día. Una forma de evitar este tipo de
distorsiones debidas a cortes de energía consiste en ignorar el día en cuestión, pero no
siempre es recomendable ya que se perdería un día de información (nótese que más de la
mitad de registros de ese día son válidos y forman parte de un período importante de análisis
ubicado en la zona de la tarde y de la noche). Otra forma es mediante la aplicación de la
opción de "Relleno de Cortes de Energía" disponible en el módulo "Depurar COD" corno se
explica en e! siguiente numeral.
• Se observa una gran diferencia entre ios días laborables (entre semana) y los días de fin de
semana, lo cual sugiere la necesidad de diferenciar todos los análisis para esos dos
esquemas de consumo.
« La demanda media del día (I/fe 2/05/97} presenta un valor característico de día de fin de
semana, esto se debe a que el feriado correspondiente al 1° de mayo (día del trabajo) fue
trasladado al día 2° de mayo. Para ignorar este problema se descartará este día
considerándolo como día especial utilizando el módulo "Depurar COD" como se indica en el
siguiente numeral.
4.2.4. Depuración de datos
Por las observaciones realizadas en el numeral anterior, se aplicará el módulo "Depurar COD"
seteando la opción de "Relleno de cortes de energía" y activando los filtros de "Fechas
Especiaies" (marcando la fecha 5/2 (2 de mayo) y quitando 5/1 (1 de mayo) como especiales).
como lo indica la siguiente figura:
108
JJ Cu
:J .Cooiump Supaiior a
(J Conmino [nfeilor a '
¡J Qó.da día
"¿] lía«la día
Contumo mayoi
30 X del plomadlo diaiio
S del piomodíú dial loKW.H diaiíotKW.H diario.
imn/dd
5/25/24
elmínacion do
ymá 1 20D] Z ¿el ¿fonodro ""
nor a bp J X del pronndio
de nmn's)!a
Figura 4.11 Configuración de filtros en módulo "Depurar COD" paraaplicar a datos de archivo EDIF_ACT.COD
Una vez seíeados los filtros de la Figura 4.11 se ha seleccionado el archivo "EDIF_ACT.COD" con
la opción "Archivos" del menú principal. Utilizando el comando "Aplicar" del menú principal se el
programa crea e! archivo de datos "EDIF_ACT.DEP" bajo las condiciones establecidas por los
filtros seleccionados.
En la Gráfica A3.3 se presenta la curva de resumen de demanda media diaria para e! archivo
"EDIF__ACT.DEP", en la que se puede notar que se ha solucionado los problemas descritos en el
numeral anterior.
4.2.5. Curvas de demanda promedio
Utilizando el módulo de "Demanda Individual" con e! archivo de datos depurado
"EDIF_ACT.DEP", se ha obtenido las curvas de demanda promedio tanto para ios días de Tin cíe
semana (Gráfica A3.4b) como para los días ordinarios o entre semana (Gráfica A3.4b).
4.2.6. Curvas de demanda típica.
Utilizando el módulo de "Demanda Individual" con el archivo de datos depurado
"ED!F_ACT.DEP", se ha obtenido las curvas de demanda típica tanto para los días de fin de
semana (Gráfica A3.5a) como para los días ordinarios o entre semana (Gráfica A3.5b).
Con respecto a las curvas de demanda típica (que caracterizan el comportamiento del abonado)
se pude hacer las siguientes observaciones:
• En un día ordinario se distinguen dos regiones de consumo, una de más alta demanda entre
las 8:30 y las 18:30 horas (con una demanda media de 78.03 KW), y otra desde las 21:00 y
109
las 7:00 horas del día siguiente (con una demanda media de 37.48 KW) que se explica por el
trabajo netamente de oficina que se realiza en el edificio.
« Durante las horas de oficina se tiene un factor de carga del 89.7% que indica un consumo
uniforme.
* El 60% de! consumo de energía en un día ordinario se produce durante las 10 horas de la
zona de oficina y el 40% en la zona restante, lo que es significativo si se considera que la
gran mayoría del personal no se halla laborando.
* Durante los fines de semana la demanda es más uniforme, registrándose mayor actividad
entre las 09:00 y las 17:00 horas. El consumo medio de un fin de semana es el 49% def de un
día ordinario, valor importante que evidencia la existencia de cargas relativamente aítas
trabajando todo el tiempo.
4.2.7. Curvas de duración de carga.
»•
A partir de las curvas de demanda típica se ha obtenido las curvas de duración de carga tanto
para un día típico de fin de semana como para un día típico entre semana. Estas curvas se
presentan en las Gráficas A3.6.a y b respectivamente y han sido obtenidas utilizando la opción
"Curvas de carga\n de carga\a de gráfico activa" del menú principal del módulo
"Demanda Individual".
110
4.3. Aplicación de! programa a registros del proyecto Empresa Eléctrica
Quito S.A. - Escuela Politécnica Nacional, realizados entre junio y julio de
1991 en 47 abonados del tipo residencia!.
Para una última prueba del funcionamiento del programa Análisis de Demanda se ha utilizado los
datos correspondientes a los registros realizados dentro del proyecto Empresa Eléctrica
Quito S.A. - Escuela Politécnica Nacional, entre junio y julio de 1991 en 47 abonados del tipo
residencial3.
El procedimiento aplicado para analizar éstos datos utilizando el programa Análisis de Demanda
es e! siguiente:
1. Selección de! directorio de trabajo y codificación de archivos imagen provenientes de los
registradores digitales de demanda, preparación de datos para determinar el período de
análisis y garantizar homogeneidad entre los datos.
2. Curvas de demanda típica por abonado.
3. Curvas de demanda típica de grupo de abonados.
4. Curvas estadísticas de grupo de abonados.
4.3.1. Selección de directorio de trabajo y preparación de datos
a. Codificación de archivos
Se ejecuta e! módulo "Preparar Datos W " y se selecciona el directorio "c:\demanda\ejemplos\. Al setear como tipo de archivos los "archivos imagen" y seleccionar los ^.1 el
programa informa de que se dispone de 47 archivos imagen en el directorio de trabajo.
Al presionar siguiente el programa ejecuta el módulo "Convertidor de Archivos" con el cual se
obtienen 41 archivos *.cod (de los 47 archivos imagen, 6 fallaron por formato no válido). El
reporte de la codificación de archivos es el indicado en la siguiente tabla:
Archivo ImagenDATO001.1DATO002.1DATOOD3.1DATO004.1DATO005 1DATO008.1DATO007.1DATO008.1DATO009.1DATO010.1DATO011.1DATO012 1
Archivo CódiqoDATOOOl.cod
DATOOOS.codDATOD04.codDATOOOS.codDATOOOe.codDATOOGT.codDATOOOS.codDATO009.codDATOQIO.cod
DATO012.cod
Resultado de la conversiónok!ERROR FORMATO DE ARCHIVOok!ok!ok!ok!okiok!oklok!ERROR FORMATO DS ARCHIVOokl
Cortesía de la» Mculor Poveda
111
Archivo ImagenDAT0013.1DATQ014.1DATOQ15.1DATOQ16.1DATO017 1DATO018.1DATO019.1DATOQ20 1DATO021.1DATOD22 1DATO023.1DATO024.1DATO025.1DATO026.1DATO027.1DATO028.1DATO029.1DATO03Q.1DATO031.1DATO032.1DATO033.1DATO034.1DAT0035.1DATOG3G 1DATO037 1DATC038.1DATO039.1DATO04D.1DATOG41.1DATO042.1DATO043.1DATO044.1DATOD45.1DATO046.1DATO047 1
Archivo CódiaoDATO013.codDATO014.codDATO015.codDATO016.cod
DATODIS.codDATO019,codDATO020.codDATO021.codDATO02ZcodDATOQ23.codDATO024.codDATO025.codDATO026.codDATO027.codDATO028.codDATO029.codDATOOSO.codDATO031.codDATO032.codDATO033.cod
DATO035.codDATO036.cod
DATOOSB.codDATO039.codDATO040.codDATO041.cod
DATOQ43.codDATO044.codDATO045.codDATO046.codDATO047.cod
Resultado de la conversiónok!oklok!oklERROR FORMATO DE ARCHIVOokloklok!okloklokloklok!ok!okloklok!okloklok!ok!ERROR FORMATO DE ARCHIVOok!oklERROR FORMATO DE ARCHIVOokloklok!ok!
ERROR FORMATO DE ARCHIVOoklok!oklok!okl
Tabla 4.2 Reporte de codificación de archivos imagen.
b. Período de análisis
En ei siguiente paso, el programa determina que el período óptimo de análisis es de 32 días
(desde 4/06/91 ai 3/07/91) con 32 abonados.
Al presionar "Siguiente" se acepta el período óptimo propuesto y el programa procede a generar
los archivos *.dep que corresponden a los mismos archivos *.cod pero limitados entre ¡as
fechas que determinan e! período de análisis.
c. Filtro por número de registros válidos
El programa encuentra que el menor porcentaje de registros válidos es de 92.67% (perteneciente
a! abonado datoQ40.dep), es un valor aceptable, pues indica ningún abonado tiene más de 7.33%
de registros no válidos (cortes de energía).
d. Futro por consumo medio mensual
E! programa analiza los abonados seleccionados en e! paso anterior y encuentra que el promedio
de consumo medio mensual de los 32 abonados es de 119.94 KW.H con una desviación estándar
de 104 KW.H para un consumo mínimo de 2.84 KW.H y un máximo de 495.47 KW.H.
Esta información indica que no existe homogeneidad entre los abonados en cuanto a su consumo
y conviene revisar uno a uno aquellos archivos cuyo consumo se aleja demasiado del consumo
promedio.
112
Utilizando la opción "Reporte" se puede visualizar el consumo de cada uno de los abonados y así
encontrar a aquellos que presentan un valor fuera de lo normal. La información dada por
"Reporte" es almacenada en el archivo "FCONSUM.REP*" y ha sido reproducida en la siguiente
tabla:.
ARCHIVOS
dato028.depdato021 .depdatoOl 4.depdato024.depdatoOl S.depdaio025.depdato006.depdato022.depdaíoOlQ.depdato043.depdato027.depdatoOSS.depdato036.depdato029.depdato041.depdatoOl S.depdatoOSS.depdatoOl 9.depdato003.depdaío032.depdato047.depdato015.depdaío046.depdato031 .depdato033.depdatoOSO.depdatoOl 3,depdato044.depdato008.depdato009.depdato040.depdato045.dep
Consumo Medio Mensual(KW.H/mesJ
2.844.09
5.09
36.6647.6348.4754.9557.5559.1563.9166.0570.6372.0973.6274.1274.7385.52104.41105.53106.891 í 1 .53121.19156.93161.7
162.01175.33199.19214.23225.15244.41357.09495.47
Tabla 4.3 Consumo medio mensual de 32 abonados seleccionados
Analizando al abonado DATO028.DEP con el módulo "Demanda Individua!", se observa que en 4
de los 30 días existen registros de energía activa diferentes de cero, lo cual sugiere que se
presentó alguna falla en el equipo de registro, en la instalación del mismo o que se trata
realmente de un abonado cuyo comportamiento es muy especial (existen periodos de cinco días
durante los cuales el disco del medidor no ha completado una vuelta, seguidos por períodos de 15
o 30 minutos en los cuales el disco ha dado hasta 400 vueltas).
Observaciones similares se puede hacer acerca de los abonados DATO021.DEP y
DATO014.DEP, y deben ser retirados del análisis.
Para este ejemplo se analizará ios abonados cuyo consumo se encuentre entre 20 y
200 KW.H/mes, que abarca a 24 abonados.
113
e. Reporte fina! de preparación de datos
A continuación se presenta el reporte final de la preparación de datos
[Estructura de datos]Directorio de trabajoArchivos seleccionados
Numero de archivos seleccionados
Archivo .r?P.°!Í?[Convertidor "de archivos]Tipo de archivos a convertir
Numero de archivos a convertirNumero de archivos okArchivo_rejDorte
C:\DEMANDA\EJEMPLOS\ANEXO_4*.cod47DTrabajo.rep
4741¡mg@_co_d.reo
[Periodo de trabajo]Numero de archivos procesadosFecha inicialFecha finalNumero de díasArchivos seleccionados
Numero de archivos seleccionadosArchivo reporte ..................[Filtro por registros validos]Numero de archivos procesadosPorcentaje mínimo de registros validosArchivos seleccionados
Numero de archivos seleccionadosArchivo reporte ...............[Filtro por consumo medio]Numero de archivos procesadosConsumo promedioDesviación estándarConsumo mínimoConsumo máximoArchivos seleccionados
Numero de archivos seleccionados
41Mar 04/06/91Míe 03/07/9130
^f.dep32explorar.rep
3292^.dep32fvalidos.rep
3295.42 KW .H/mes45.5921.00200.00^f.dep24
_fconsum_o.rep[Relleno de cortes]Numero de archivos procesadosArchivos seleccionados
Numero de archivos seleccionadosArchivo reporte _ ___^
24*.dep24fcortes.rep
Tabla 4.4 Reporte final de preparación de datos
4.3.2. Curvas de demanda típica por abonado.
Se ha obtenido la información general de los 24 abonados seleccionados utilizando !a opción
"Archivos \lnfo general de archivos de grupo" de! menú principal del módulo "Demanda de Grupo",
la misma que se presenta en la Planilla A4.1 del Anexo A4.
4.3.3. Curvas de demanda típica de grupo de abonados
Utilizando el módulo "Demanda de Grupo" se ha procedido a crear el archivo de grupo
("grupo_4.grp") a partir de las curvas de demanda típica de los 24 abonados seleccionados
(í'.DEP), con el que se ha obtenido las siguientes gráficas.
* Gráfica A4.1: curva de Resumen de Demanda Media por Abonado.
114
o Gráfica A4.2.*: curvas de demanda típicas para los abonados del grupo.
• Gráfica A4.3: curva de demanda típica del grupo calculada entre todas las curvas de
demanda típica de los abonados que lo integran.
* Gráfica A4.4: curva de Duración de Carga calculada a partir de la curva de Demanda Típica
del Grupo.
Al analizar la curva de demanda típica de grupo (Gráfica A4.3) se puede destacar las siguientes
observaciones que caracterizan a los abonados del grupo.
« La demanda media diaria es de 0.12KW y presenta una demanda máxima de 0.56 KW
aproximadamente a las 19:15 horas, lo cual da un factor de carga de 21.4%.
• La zona de la madrugada (00:00 a 5:45 horas) es la de mínimo consumo, presentando una
demanda media de 0.02 KW.
« En la zona de la mañana (6:00 a 11:45 horas) se tiene una demanda media de 0.11 KW y en
la tarde (12:00 a 17:45 horas) de 0.09 KW.
* En la mañana se presenta una demanda máxima de 0.27 KW a las 7:15 horas, lo que da un
factor de carga de 40.7%.
« La zona de la noche (18:00 a 23:45 horas) es la de máximo consumo, presentando una
demanda media de 0.26 KW con un factor de carga de 46.4%.
4.3.4. Curvas estadísticas de grupo de abonados.
Para obtener las curvas estadísticas del grupo de abonados se utiliza el módulo "Curvas
Estadísticas de Grupo".
En primer lugar se ha creado e! archivo de muestras "est_4.est" a partir de los archivos
seleccionados en el numeral 4.3.1, escogiendo como período especial de análisis entre las 18:00
y las 22:00 horas. Una vez creado el archivo de muestras se ha obtenido las siguientes gráficas:
Gráfica A4.5 del Anexo A4: curva de Demanda Máxima Diversificada por Abonado vs. Número de
Abonados (DMD/Ab.vs.NAb), calculada para todos los días y realizando un ajuste a función
inversa.
Gráfica A4.6 del Anexo A4: curva de Factor de Coincidencia vs. Número de Abonados
(FC.vs.NAb), calculada para todos los días y realizando un ajuste a función inversa.
Gráfica A4.7 del Anexo A4: curva de Demanda Máxima Diversificada vs. Energía Media Mensual
(DMD.vs.EMM), calculada para todos los días y realizando un ajuste a función raíz.
115
CAPITULO 5
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
En el presente trabajo de tesis se ha creado una herramienta para facilitar el manejo,
procesamiento y presentación de la información obtenida de los equipos registradores digitales de
demanda de energía eléctrica dentro de una investigación. Las pruebas realizadas demuestran
que esta herramienta puede ser utilizada para cualquier método de análisis y su objeto es el de
ayudar al investigador con la manipulación de datos y con la rápida y eficaz obtención de curvas y
parámetros a partir de la información proporcionada por los equipos registradores digitales de
demanda.
Debido a que el programa desarrollado en el presente trabajo de tesis trabaja bajo el sistema de
Windows con todas las ventajas que esto representa (mejor utilización de los recursos del
computador, amigable y de fácil uso, ambiente multitarea, etc.) y a que presenta completa
facilidad en la importación y exportación de datos y resultados, cumple satisfactoriamente su
función como herramienta poderosa dentro de la investigación de demanda para la extracción de
una gran parte de resultados.
El programa ha sido creado para preparar y procesar la información proveniente de los equipos
registradores digitales de demanda desarrollado por la E.P.N. dentro del convenio E.P.N -
E.E.Q.S.A, sin embargo tiene la flexibilidad de trabajar con datos provenientes de cualquier otra
fuente que se presenten tabulados en formato ASCII como se indicó en el ejemplo del
numeral 4.2 del capítulo 4.
Como se ha visto en los ejemplos de demostración y pruebas del programa en el capítulo 4, una
parte importante del análisis de demanda consiste en la preparación de datos, ya que la validez
de los resultados obtenidos van a depender de qué tan homogénea y representativa sea la
muestra. En la etapa de preparación de datos se ha presentado un alto porcentaje de abonados
eliminados, por fallas en los equipos y/o en la descarga de archivos de datos (entre 10% y 15%), y
otro porcentaje en la selección del período común de análisis y delimitación en un rango
razonable de consumo (de un 20% a 30%). Se recomienda realizar una buena planificación en
cuanto a la selección de las muestras y la instalación misma de los equipos de registro para*
minimizar los porcentajes antes mencionados con el fin de obtener resultados satisfactorios en la
investigación.
Adicionalmente a lo mencionado en el párrafo anterior se recomienda extender el período de
instalación de los equipos registradores y dar un cierto margen en el número de equipos
instalados, pues como se conoce, una muestra numerosa, homogénea y representativa permite
obtener resultados estadísticamente confiables.
Los resultados obtenidos a partir de! programa Análisis de Demanda ayudarán a inferir e!
comportamiento de la población a la cual pertenece la muestra o de poblaciones similares,
dependiendo de que los datos obtenidos en las muestras se encuentren normalmente distribuidas,
de que las muestras hayan sido seleccionadas como un subconjunto representativo de la
población, de la homogeneidad entre ellas, del número de días de registro y del número de
abonados involucrados. Estas son condiciones básicas para la mayor parte de investigaciones y
son responsabilidad directa de quienes la planifican y diseñan.
En los estudios de demanda de energía eléctrica en genera! se utiliza métodos que dividen a la
población en diferentes estratos, dentro de los cuales se pueda encontrar una cierta
homogeneidad, en tal caso se estudia cada estrato como un universo independiente. El programa
Análisis de Demanda es una herramienta útil para el análisis de demanda individual y entre
abonados dentro del mismo estrato. Para un análisis entre varios estratos se requiere un estudio
más detallado entre ¡os resultados individuales obtenidos para cada estrato, y dependerá
básicamente del tipo de estratificación realizada y de los métodos de muestreo seguidos para la
obtención de los datos, lo cual sale del objetivo del presente trabajo de tesis.*»
Los algoritmos desarrollados para la curva típica permiten obtener una curva de demanda que
cumple satisfactoriamente su objetivo de reflejar el comportamiento característico de consumo de
un usuario, evitando la posible introducción de errores que se podrían tener al pretender asignar a
una curva de carga de cualquier día, o a una curva promedio, o a una curva del día de máxima
demanda como curvas típicas de consumo.
El estudio de las curvas típicas de demanda tiene un especial interés cuando se desea investigar
el comportamiento de un abonado, sus hábitos de consumo y sus reacciones frente a diferentes
circunstancias especiales tales como cortes de energía, días feriados, días de huelgas, días
festivos, etc.
La obtención de la curva típica para un abonado o para un grupo de abonados depende de la
cantidad de datos que se disponga y por tanto su propiedad de caracterizar el comportamiento
típico de consumo tendrá más validez cuanto mayor sea el número de días de registro y de la
5 - 2
homogeneidad en el comportamiento entre los diferentes días (se debe diferenciar básicamente
entre días hábiles y de fin de semana). La representatividad de la curva típica para un grupo de
abonados dependerá además del número de abonados considerados y de la homogeneidad entre
los diferentes abonados que integran el grupo (por ejemplo no tiene sentido mezclar abonados de
tipo residencial con abonados de tipo comercial, ni abonados de tipo residencial de un estrato bajo
con abonados de estratos altos para la determinación de la curva típica de carga).
Con los resultados obtenidos en el capítulo 4 a partir de los datos disponibles en el Anexo A, se ha
sacado las siguientes conclusiones y recomendaciones.
Un fenómeno importante de analizar en abonados de tipo residencial consiste en la existencia de
cortes de energía, pues su presencia altera notablemente la curva de demanda, dependiendo su
influencia de muchos factores tales como la hora a la que se dio el corte, su duración, la hora de
retorno del suministro de energía, el tipo de artefactos eléctricos que el abonado posee
(termostatos, equipos de refrigeración, aires acondicionados, etc.), entre otras. Por esta razón se
debe tener mucho cuidado en el proceso de preparación de datos, puesto que no siempre es
factible rellenar los períodos de corte con registros coincidentes de días afines, recomendándose
que previamente se realice una breve inspección de las curvas de demanda de aquellos días cuyo
consumo se aleja demasiado, del promedio y en los que se ha presentado un corte de energía
significativo. De detectarse un patrón de consumo muy alterado respecto a los demás días se
recomienda eliminar ese día de registro. El programa desarrollado facilita todo el proceso
necesario tanto para la evaluación de los datos como para procesamiento y depuración de los
mismos.
Otro fenómeno importante observado en las curvas de carga de los abonados residenciales
analizados en el presente trabajo de tesis, consiste en la presencia de duchas eléctricas que se
caracterizan por presentar picos de elevada demanda pero de corta duración (alrededor de 15
minutos), los mismos que deberían merecer un estudio especial y obligarían a que el intervalo de
registro de datos recomendado para el análisis de abonados de tipo residencial no sea mayor
a 15 minutos.
La relación entre la Demanda Máxima Diversificada y la Energía Media Mensual (DMD vs. EMM)
se ajusta a la función indicada en numeral 2.8.4 del capítulo 2 (y=(a + b--^Y )> también se logra
un buen ajuste con la función indicada en el numeral 2.8.5 (y=eaJrb"}. La elección del tipo de
ajuste a adoptarse no debe depender exclusivamente del valor del coeficiente de regresión
5 - 3
calculado, el investigador deberá considerar algunos factores adicionales que le permita fortalecer
un criterio para tomar la decisión. Esta recomendación se generaliza a cualquier relación que se
desee determinar entre dos parámetros dados, recalcando que la interpretación de los resultados
y su correcta utilización es de responsabilidad del investigador.
Con las pruebas realizadas en el numeral 4.3 del capítulo 4, se ha comprobado la versatilidad del
programa en el manejo de una gran cantidad de información, permitiendo obtener resultados
confiables de manera mucho más rápida de lo que lo harían otras aplicaciones no dedicadas al
análisis de demanda como por ejemplo programas estadísticos (StatGraphics) o de manejo de
tablas (Excel, Qpro, Acces, etc.), A esto hay que añadir que el programa Análisis de Demanda es
completamente amigable, de fácil aprendizaje y uso, y que, además, por ser realizado en un
lenguaje de programación estructurado tan poderoso como es el C++ para Windows, permite la
creación de nuevos módulos y/o ampliación de opciones destinados a estudios más específicos
que se ajusten a una gran variedad de necesidades.
5 - 4
BIBLIOGRAFÍA
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BOOK: DISTRIBUTION SYSTEMS, Westinghouse Electric Corporation, USA.
32 XII Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica, ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL,
Quito Ecuador, 1992
Día
HoraDOGO0015
00450100
01300145
0245
0345
0445
0545
0645
0745
0815
0345
0945
10301045
1115
1145
1245
13451400
14301445
15DÜ
1545
1615
1645
1745
1830
1845
1S301945
204521002115
2145
22452300231523302345
Ltin1/40 404
000.0
0100
00
00
0 1
0.2
02
3.6
0.0
00
01
0505
0.3
01
06
05
0609
0.2
0.1
02
0610
OS09
1.0
08
05
050.6060.60.4
Mar2/40.504
0.20.3
0.203
00
0.1
00
00
0,0
0.2
3.1
0.1
0.4
000.0
00
0.4
03
0.5
060807
01
00
0.4
0.708
0908
08
06
0.5
0506050.505
Mié3/40.60.5
0.40.4
0.30.2
0.1
0.0
0.0
0.0
0.0
1.23.61.0
0.2
0.4
0.10.1
0.5
0.2
0.4
0.40.6
0.70.60.8
0.1
0.2
0.2
0.50.7
0.70.8
0.8
08
0.9
0.70.80.70.80.8
Jue4/40.70.2
0.10.1
0.10.0
0.1
0.1
0.1
0.0
0.1
0.20.13.2
0.0
0.3
0.20.6
0,3
0.2
0.6
0.40.7
0.70.70.80.5
0.2
0.3
0.3
0.605
0.50.4
0,60.70.70.7
0.7
0.50.40.40.20.2
Vie5/40.10,1
0.10.1
0.10.1
0.1
0.1
0.10.0
0.1
0.00.1
1.13.30,1
0.10.1
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0.91.0
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0.10.0
0.10.00.1
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0.00.0
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0.10.20.0
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0.20.40.60.60.70.20.20.30.10.3
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0.00.0
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0.2
0.1
0.20.2
O.S0.8
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Jue11/40.00,1
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0.20.00.0
0.10.0
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0.20,00.0
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0.50.6
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0,20.0
0.6
0.91.11.2
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0,81,11.00.80.8
Sáb13/40.50.40,30.30.1
0.20.00.00.0
0.20,00,0
0.10,20.00.00.00.10.2
0.0
0.20.00.0
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0.1
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0.0
0.10.00.4
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0.70.7
0.70.70,50,40,1
Dom14/40.60.30,10.00.10.10.00.10.00,0
0.10.00.0
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0.0
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0.00,1
0.10,1
0.00,00.2
0.0
0.00.00.10.10.0
0.10,00.20.00.00.10.00.1
0,10.00.0
0.00.1
0,3
0,70.80.9
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1.10,81.00.8
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0.60.30,30.30.1
Um15/40,20,00.10.00.0000.20.00.00,1
0.10.00.00.10.10.0o.o0,00.20.00.1030.7
0,70,40.00.20.4
0.10.00.0
0.00.0010,10.1
0,20.10.2
0.8
0.30,30.2
0.1
0.50,60.90.70.80,6010.20.10002
Ü.O0.002
0.0
0,10.10.0
0.90.8
1 0091.01,10,9
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0.20.00.20.10.2
Mar16/40.10.1
0.10,1
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0.40.00.00.00.1
Mié17/40.60.4
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0.20,0
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0,10.1
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Jue13/40.10.00.00,20.0
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0.10.00.0
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Vie19/40,10.00.20.00.0
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0.00.00.00.20.00.0
0,20,00.00,0
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0.00.10.0
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0.00.00.20,10.00.00,00,20.10,00.1
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0.00.0
0.0
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0.00.10.1
0.10.1
0.10.0oc0.1
0.10.10,1
0.00,1010.10.0
TABLA 2.1. Registros de usuario "ejemplo.cod" durante 20 días con intervalo de 15 minutos
Al-1
5 D>r,r.d
Planilla A.1.1. Información de Demanda Individual
Datos de tabla 2.1Datos de tabla 2.1
Directorio: C:\DEMANDAVEJEMPLOS\ANEXO_1Archivo: ejemplo.cod
Número de serie de registrador: TABLA 2.1Número de código de registrador: 1
Inicio de registros:Fin de registros:Número de días de registros:Número de registros validos:Número de registros esperados:
Lun 01/04/96 00:00Sáb 20/04/96 23:44201920.001920.00
Consumo tota! registrado: 188 KW.HConsumo medio mensual estimado: 287 KW.H
Demanda máxima registrada: 6.00 KW el día: Sáb 20/04/96 14:15
Demanda media:Factor de carga:
0.39 KW6.54%
Cortes de energía:
Análisis de demanda individual: PLA_A1_1.v/ri
Al-2
Gráfica A1.1. Resumen de demanda media diarla del abonado ejemplo.cod[ga1_1.gra] Datos de tabla 2.1
KW
0.8
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0.6
0.5
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KW
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KW
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KW
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1.0
ntervalo'de integración: lidia
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Lun 01/04/96
Gráfica A1. 2. a Demanda del día lun 01/04/96 del abonado ejemplo.cod[gal_2a.gra] Datos de tabla 2.1
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Gráfica A1.2.D, Demanda del dfa mar 02/04/96 de! abonada ejemplo. cud, „„ ,ra31_2tl-gra] Datos de tabla 2.1
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A1.2.d. Demanda del día jue 04./04I95 del abonado[ga1_2d,gra] Datos de tabla 2.1
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Gráfica A1,2.h. Demanda del día lun OB/04/96 del abonado ejemplo.ciid[ga1_2h,gra] Datos de tabla 2.1
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Gráfica A1,2j, Demanda del día mié 10/04/95 del abonada[gal-Sj.^ra], Datos cíe tabla 2.1
KW
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od Gráfica A1.2.1. Demanda del día vie 12/04/96 del abonado[gal_2l.gra] Datos eje tabla 2.1
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12.00 18:00 Horas
sáb 13/04/96 del abonado ejemplo.codDatos de tabla 2.1
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Gráfica A1.2.o. Demanda del día lun 15/04/96 de! abonado ejemplo.cod[galjío.gra] Datos de tabla 2.1
KW
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Gráfica A1.2.q. Demanda del día mié 17/04/96 del at[gal_2q.gra] Datos de tabla 2.1
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Gráfica A1.2.S. Demanda del d¡£[gal 2s.gra
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Gráfica A!.2.p. Demanda del día rnarl6J04!96 del abonado elemiilo.ctia[ga1_2p.gra] Datos de tabla 2,1
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Gráfica A1.4, Demanda promedio general del abonado ejemplo.cod[galjt.gra] Datos de tabla 2.1
KWrñtervalo de integración: 15 min.
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12:00 18:00 Horas
Gráfica A1.5 Demanda tip ca general del abonado ejemplo.codDatos de tabla 2.1
06:00
Planilla A2.1.1 Información de Demanda Individual
Abonado Residencial de Quito, marzo/1991Archivo depurado de A2_01.!EP utilizando depOOOLCNF
Directorio: C:\DEMANDA\EJEMPLOS\ANEXO_2Archivo: a2_01.dep
Número de serie de registrador: 1904Número de código de registrador: 4364B
Inicio de registros:Fin de registros:Número de días de registros:Número de registros validos:Número de registros esperados:
Dom 03/03/96 00:00Dom 24/03/96 23:45222112.002112.00
Consumo iota! registrado: 186 KW.HConsumo medio mensual estimado: 257 KW.H
Demanda máxima registrada: 4.27 KW el día: Jue 21/03/96 09:45
Demanda media:Factor de carga:
0.35 KW8.24%
Cortes de energía:
Análisis de demanda individua!: p[_2_1_1 .v/ri
Gráfica A2.1.1. Resumen de demanda media diarla del abonado a2_01.dep[ga2_1^1.gra] Abonado Residencial de Quito, rnarzo/1991
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Gráfica A2.2.1.3 Demanda del día dom 03/03/96 del abonado a2_01.dep
Eg2_2_1a.gra] Abonado Residencial de Quito, marzo/1991ntarvalo de integración:; 15'
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Gráfica A2.2.1.C Demanda del día mar 05/03/96 del abonado a2_01.d[g2 2 Ic.gra] Abonado Residencial de Quito, marzo/1991
ntarvalo de integración:1 15'
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Gráfica A2.2.1. e Demanda del día jue 07/03/96 d[g2 2 le.gra] Abonado Residencial de QL
ntarvalo da integración1: 15: TI n.
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Gráfica A2. 2.1. g Demanda deldíasáb 09/03/96 del abonado a2_0l.dep[g2 2 ig. gra] Abonado Residencial de Quito, marzo/1991
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Gráfica A2.3.1. Curva de Duración de Carga Total, abonado a2_Q1.dep[ga2_3_l.gra] Abonada Residencial de Quito, marzolissi
I
0.5
Gráfica A2.4.1. Demanda promedio general de! abonado a2_01[ga2_4_l.gra] Abonado Residencial de Quito, marzD/1991
KWlntéívalo de integración -Í5!min.
3.5
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2.5
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0.5
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12:00 18:00 Haras
dep Gráfica A2.5.1 Demanda típica general del abonado a2_01.dep2_5_l.gra] Archivo depurado de A2_01.!EP utilizando depOOOLCNF
KW ntérvajo cié irjtegVac ón: 15 mirj.
0600 12:00 Horas 00:00 Horas
Planilla A2.1.2. Información de Demanda Individual
Abonado Residencial de Quito, marzo/1991Archivo depurado de A2_03.!EP utilizando depOOOLCNF
Directorio: C:\DEMANDA\EJEMPLOS\ANEXO_2Archivo: a2_03.dep
Número de serie de registrador: 0007Número de código de registrador: 001
Inicio de registros:Fin de registros:Número de días de registros:Número de registros validos:Número de registros esperados:
Dom 03/03/96 00:00Dom 24/03/96 23:45222112.002112.00
Consumo total registrado: 138 KW.HConsumo medio mensual estimado: 191 KW.H
Demanda máxima registrada: 4.31 KW e! día: Dom 17/03/96 16:00
Demanda media:Factor de carga:
0.26 KW6.07%
Cortes de energía:
Análisis de demanda individual: pl_2_1_2.wri
Gráfica A2.1.2. Resumen de demanda media diaria del abonado a2_03.dep2 1 2 gra] Abonado Residencial de Quito, marzo/1991
KW
0.8
0.7
0.6
0.5
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0.0
KW
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KW
4.0
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KW
4.0
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medio - 0 26 KW ,
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Dom 03/03/96
Gráfica A2.2.2.a Demanda del dia dom 03/03/96 del abonado a2_03.dep[g2_2 2a.gra] Abonado Residencial de Quito, marzo/1991
ntaiva)o de integración :15!mln. :
medio = PJ>S KW i n. • n..ífi n_n fÍM rvvuW i 1 ta
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00 06-00 12:00
Gráiica A2.2.2.C Demanda del día mar 05/03/96 d[g2_2_2c.gra] Abonado Residencial de Qi
nlervaío de integracjón:.15
™edjg.:=.p,25 KW[uinfinn-n^nr
mío- :
vla'K = ¡1 .3 5K fj
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00 06-00 12:00
Gráfica A2.2.2.e Demanda del dia Jue 07/03/96 d[g2_2_2e.gra] Abonado Residencial de QL
ntervajode integracjonMS.min. ¡
00 06 00
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el abonado aíto, matzo/19
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18:00
el abonado a2_03.dito, marzo/1991
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Gráfica A2.2.2.g Demanda del día sáb 09/03/96 del abonado a2_03.üep[g2_2_2g.gra] Abonado Residencial de Quito, marzo/1991
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Gráfica A2.3.2, Curva de Duración de Carga Total, abonado a2_03.dEp[ga2_3_2.gra] Abonado Residencial de Quito, marzoJ1991
KW Intervalo de integración: 15 mln
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06:00
Gráfica A2.4.2. Demanda promedio genera! del abonado a2_02Iga2_4_2.gra] Abonado Residencial de Quito, marzo/1991
KW ntérvatotíe ¡ntegrac|bn:'15(niii.
Max ~ 0.66 KW
12:00 18:00 Homs.
lep Gráfica A2.5.2 Demanda tiplea general del abonado a2_C3,dep[ga2_3_2,gra] Archivo depurado de A2_03.IEP utilizando depOOíH.CtJF
KW' nttiivajo de ¡ntegrac ón ISmirj,
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18:DO Horas
Planilla A2.1.3. Información de Demanda IndividualAbonado Residencial de Quito, marzo/1991
Archivo depurado de A2_06.!EP utilizando depOOOLCNF
Directorio: C:\DEMANDA\EJEMPLOS\ANEXO_2Archivo: a2_06.dep
Número de serie de registrador: 043Número de código de registrador: 37486BI
Inicio de registros:Fin de registros:Número de días de registros:Número de registros validos:Número de registros esperados:
Dom 03/03/96 00:00Dorn 24/03/96 23:45222112.002112.00
Consumo total registrado: 79 KW.HConsumo medio mensual estimado: 110 KW.H
Demanda máxima registrada: 1.43 KW e! día: Lun 18/03/96 23:00
Demanda media:Factor de carga:
0.15KW10.55%
Cortes de energía:
Análisis de demanda individual: pl_2__1_3.v/r¡
Gráfica A2.1.3. Resumen de demanda media diaria del abonado a2_OG.dep[g 2_1 _3 .gra] Abona do Residencial de Quito, marzo/1931
KW'nteivalo de integración: 1 dia
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
Max = O 20 KW
Dias
Gráfica A2.2.3.a Demanda del día dotn 03/03/96 del abonado a2_06.dep[g2_2_3a.gra] Abonado Residencial de Quito, marzo/1991
Gráfica A2.2.3.b Dem[g2_2_
Dom 24/03/96
nda del día lun 04/03/96 del abonado a2_QG.dep3b.gra] Abonado Residencial de Quito, marzo/1991
He ras
Gráfica A2.2.3.g Demanda del día Sab OS/Q3/9S dej abonado a2_06.depfaa2 2 Sg.gra] Archivo depurado de A2_06.!EP utilizando depQOOLCNF
KW Intervalo de integrac ón::15inir).
Gráfica A2.2.3.I Demanda del día Lun 11/03/96 del abonado a2 O6.d[ga2 2 3l.gra] Archivo depurado de A2 06.IEP utilizando depOOOL
KW nlBivalodeintegracónllS^mín
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KW ntaívalo de integración: 15
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del dia Mié 13(03/96 de] abonado a2_06.dpurado de A2J36.IEP utilizando depOOOL
0600 12:00
Gráfica A2.2.3.m Demanda del día Vie 15/03/96 del[ga2_2_3m,gra] Archivo depurado de A2_06.lEP utill
KW nitírvalo de integración 15.mi . '
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Gráfica A2.2.3.h Demanda del día Dom 1DIQ3I96 dei abonado a2_06.üop[ga2_2_3h.gra] Archivo depurado de A2_06.IEP utilizando depODOI .CNF
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Gráfica A2.2.3.S Demanda del dfa Jue 21/03/96 del abonado a2_06.d[ga2_2_3s.gra] Archivo depurado de A2_QS.IEP utilizando depQOQl."
KW intervalo de integración: 15;m¡n.
Gráfica A2.2.3.U Demanda del dEfla2=2_3u.gra]_ Archivo depurad
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Gráfica A2.2.3.p Demanda del día Lun 18(03/96 del abonado a2_06.dep[ga2_2M3p.gra] Archivo depurado de A2_06.1EP utilizando depOOOl.CNF
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Gráfica A2.3.3 Curva de Duración de Carga Tota!, abonarlo a2_06.dep[ga2_3_3.gra] Abonado Residencial de Quito, marzof1991
ÍÍW ntervalc de Integración. 15 rtilti.
12:00 18:00 Horas
Gráfica A2.4.3 Demanda promedio general del abonado a2_OS.dep[ga2_4_3.gra] Archivo depurado deA2_06.IEP utilizando depDOOl.CNF
KW mtorvajo de mtegracjón:"l5;mi¡j.
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Gráfica A2.5.3 Demanda típica general del abonado a2_06.dep[ga2_5_3,gra] Archivo depurado de A2_OS.IEP utilizando depQOOl,CNF
de ¡rjtegrac ón: 15jri¡ri
0. 8KWn
06:00 12:00 13:00 Hom&
Planilla A2.1.4 Información de Demanda Individual
Abonado Residencial de Quito, marzo/1991
Archivo depurado de A2_07.!EP utilizando depQOOl.CIMF
Directorio: C:\DEMANDA\EJEMPLOS\ANEXO_2Archivo: a2_07.dep
Número de serie de registrador: 006Número de código de registrador: 37446
Inicio de registros:Fin de registros:Número de días de registros:Número de registros validos:Número de registros esperados:
Dom 03/03/96 00:00Dom 24/03/96 23:45222112.002112.00
Consumo tota! registrado: 318 KW.HConsumo medio mensual estimado: 439 KW.H
Demanda máxima registrada: 3.83 KW el día: Sáb 09/03/96 13:15
Demanda media:Factor de carga:
0.60 KW15.72%
Cortes de energía:
Análisis de demanda individual: pl_2__1_4.wri
Gráfica A2.1.4 Resumen de demanda media diaria del abonado a2_07.dep[ga2_1 _4,gra] Archivo depurado de A2J37.IEP utilizando depOQOí.CNF
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Hiérvalo de integración; 1 día
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Dom 03/03/96
Gráfica A2.2.4.a Demanda del día Dom 03/03/9S del aOonado a2jD7.dep[ga2_2_4a.gra] Archivo depurado de A2JJ7.IEP utilizando depOOOLCNF
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Gráfica A2.2.4.K Demanda del dia Mié 13/03/96 del abonado a2_07.d[ga2 2 4K.graj Archivo depurado de A2 07.1 EP utilizando depOOOLC
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Gráfica A2.2.4.h Demanda del día Dom 10(03/96 del abonado a2_07.di¡p[ga2_2_4h,gra] Archivo depurado de A2_07.IEP utilizando depOOO! ,CNF
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Grafías A2.2A.O Demanda del día Dom 17/03/96 del abonado a2 D7.deptga2 2 4o.gra] Archivo depurado de A2_07.IEP utilizando depOOOl.CNF
KW intervalo de integrac orí: I5miti
06.00 12.00
Gráfica A2.2.4.q Demanda del día Mar!9/03/96 d
[ga2_2_4q.gr3] Archivo depurado de j.2^07.1 EP utllizandKW ntarvalo dé integrac ón- 15'min
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Gráfica A2.2.4.S Demanda del d[ga2_2_4s.gra] Archivo depurad
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Gráfica A2.2.-1.U Demanda de! día Sáb 23/03/96 del abonado a ep[ga2_2_4u.gra] Archivo depurado de A2..07.IEP utilizando depOOOl.CNF
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Gráfica A2.2.4.p Demanda de! día Lun 18I03/9S del abonado a2_D7.dep[ga!_2_4p.gra] Archivo depurado de A2J57.IEP Utilizando depOOOl.CNF
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Gráfica A2.3.4 Curva de Duración de Carga Total, abonado a2_07.dep[ga2_3_4.gra] Abonado Residencial de Quito, marzo/199-1
KW Intervalo de integración: 15 ipln
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Gráfica A2.4.4 Demanda promedio general del abonado a2_07.[ga2_4_4.gra] Archivo depurado de A2_07.IEP utilizando depOOQ
KW ntérvalo de ¡ntegraqón:: 15 ruin.
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ráfica A2.5.4 Demanda típica general del abonado a2_07.dcpi_4,gra] Archivo depurado de A2_07.IEP utilizando üepOOOLCtiF
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0600 12'00 18:00 Horas 00:00 06:00 12:00 1(3:00 Horas
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Planilla A2.1.5. Información de Demanda IndividualAbonado Residencial de Quito, marzo/1991
Archivo depurado de A2M08.!EP utilizando depOOOl.CNF
Directorio: C:\DEMANDA\EJEMPLOS\ANEXO_2Archivo: a2_08.dep
Número de serie de registrador: 011Número de código de registrador: 37468BI
Inicio de registros:Fin de registros:Número de días de registros:Número de registros validos:Número de registros esperados:
Dom 03/03/96 00:00Dom 24/03/96 23:45222112.002112.00
Consumo total registrado: 422 KW.HConsumo medio mensual estimado: 583 KW.H
Demanda máxima registrada: 3.32 KW el día: Mié -13/03/96 19:00
Demanda media:Factor de carga:
0.80 KW24.06%
Cortes de energía:
Análisis de demanda individual: PL 2 1 5.WRI
KW inteivalo de integración; 1 día
1.6
Gráfica A2.1.5 Resumen de demanda media diaria del abanado a2_08.dep[ga2_l_5.gra] Archivo depurado de A2_08,IEP utilizando depOOOl.Ct-iF
O BJmedJo = 0.80 I
0.6
0.4
0.2
0.0
2.5
2.D
Dom 03/03/96
Gráfica A2.2.5.a Demanda del día Dom 03/03/96 del abonado a2_08.dep[ga2_2_5a.gra] Archivo depurado de A2_08,1EP utilizando depOOOLCNF
KW ntervalo de integracjón ISjniíi
4.0
3.5
3.0
Di as
KW
Gráfica A2.2.5.C Demanda del día Mar 05/03/96 del abonado a2_08.d[ga2_2_5c.gra] Archivo depurado de A2_OB.!EP utilizando depOOQl.
ep.CNF
KW Intervalo de integración: 15'tnii).
0600 12:00
el abonad epGráfica A2.2.5.e Demanda del día Jue 07/03/96 de[ga2_2_5e.gra] Archivo depurado de A2JJ3.IEP útil I ando depQOQl.GNF
18:00
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Dom 24Í03/98
Gráfica A2.2.5,b Demanda del día Lun 04/03/95 del abonado a2_oe.dnp[ga?_2_5b.gra] Archivo depurado de A2_08.lEP utilizando depOOO! .CNF
Horas
Gráfica[ga2_2_5d.gr
KW ntéivalo de iritegrac ón:
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Gráfl[ga2_:
08:00 12:00 18:00
A2.2.5.d Demanda del día Mié 06ÍQ3/9S del abonado a2_OB.depa] Archivo depurado de A2_OS.!EP utilizcindo depOOOi.CNF
Horas
06:00 12:00 18:00 Horat
;a A2.2.S.f Demanda del día Vle 08/03/96 dol ahanaoo a2_08.dcp_5f.gra] Archivo depurado de A2 Q8.1EP utilizando depOOOl.CHt:
06:00 12:00 18:00
Gráfica A2.2.5.g Demanda del cfla san 09/03/96 del abonado a2_08.dep[ga2M2_5g.gra] Archivo depurado de A2--OB.IEP utilizando depOQQI.CNF
KWlntervaíodeinteg'racón-'lSÍniri. ^ ! '
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Gráfica A2.2.5.Í Demanda del día Lun 11/03/96 d[ga2_2_5l.gra] Archivo depurada de A2_08.1EP u
59 XW.
bañado a2_OB.dandodepOODL
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Gráfica A2.2.5.k Demanda del día Mié 13/03/96 del abonado a2_08.d[ga2_2_5k.gra] Archivo depurado de A2J3B.IEP utilizando depooqi.
KW !nter/a]o de integración.. 15 min
06.00 12:00 18:00
Gráfica A2.2.5.m Demanda del dia Vie 15/03/96 del abonado a2j[ga2_2_5m.gra] Archivo depurado de A2_OS,IEP utilizando depOO
KW Inlarvalo de integrac ón .15!mlD.
OB.d¡pOOQ1,
Horas
epCNF
Gráfica A2.2.5.h Demanda del día Dom 10/03/96 del ataonaüo a2_08.dGp
faa2_2 Sh.gra] Archivo depurado de A2_08,IEP utilizando depOOOl.CHFKW 'ntérvajo efe irjtegtac ón: 15 mil).
Horas
18:00 Hora
a A2.2.5.J Demanda deSj.gra] Archivo depu
dia Mar 12/03/96 del abonado a2_08.depradode A2 08. EP utlllzandodepOOOl.CMF
aA2.2.5.I Demanda del diSl.gra] Archivo depurad
a Jue 14/03/96 ddeA2 GB.IEPu
el abonado a2_08,deptllízandodcpOOOl.CMF
e integracon: 15 min
a Sab 1S/03Í9S del abonado a2_09.dep
o de A2_Q8.!EP utilizando depOOOl.CNF
06:00 12:00
Gráfica A2.2.5.p Demanda del día Lun 13/03(95 bel abonado a2_QQ.dBp[ga2_2_5p.gra] Archivo depurado de A2_08.lEP utilizando depOQOI.CNF
KW intervalo eje In'tegrac ón: ISjnltj
Grálica A2.2.5.q Demanda del día Mar 19/03/96 d[ga2_2_5q.(jra] Archivo depurado de A2JJS.Í
KWl htcHvalo de inlegtac ón:.Í5 min
Gráfica A2.2.5.S Demanda[g a 2_2_5s. g ra ] A re h I v o jJ e
KW ritarvalo d'e integración. 15 mil
3.5
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a Jue 21/03/96 del abonado a2J38.do de A2_08.IEP utilizando depOOOl.
1.31 KW
Gráfica A2.2.5.U Demand[ga2_2_Su,gra] Archivo de
KW intervalo de integrac ón~. 15'm¡r
4.0
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12:00 18:00 Horas
del día Sáb 23/03/96 del abonada a2_08.deppurado de A2J38.1EP utilizando depOQOI.CNF
Horas
CNFGráfica A2.2.5.t Demanda del día Vje 22/03/96 de! abanado 32_08.dep
[ga2-.2_-5tgr3] Archivo depurada de A2_OB.iEP utilizando depOOJ1.C»f:KWIntsrvajo de Iritegracón: 15 min.
Gráfi[ga
KW Intéiva o de iritegi-ac ón: 15 miij
06:00 12:00 18:00 Horas
ca A2.2.5.V Demanda del día Dom 24/03/96 del abonado a2_08.dop2_2_5v.gra] Archivo depurado de A2^0B,IEP utilizando depOOQI.CMF
.37 KW
0600 Horas Horaü
Gráfica A2.3.5 Curva de Duración de Carga Total, abonado a2_D8.dep[ga2_3_5.gra] Abonado Residencial de Quito, marzo)1991
KW Intervalo de integración: 15 rptn
4.0
3.0
2.5
2.0
1.5
0.5
iax=1.94KW
Gráfica A2.4.S Demanda promedio general del abonado a2_D8[ga2_4_5.gra] Arcnlvo depurado de A2_08.!EP utilizando depOOQ'
KW Intervalo de mtegrac[ón 15 m¡n.
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
32 KW
12:00 18:00 Horas
ep.CNF
Gráfica A2.5.S Demanda típica general de! abonado a2_Q8.dep[ga2_5__5.gra] Archivo depurado da A2_08.IEP utilizando depOOÜLCKF
KW intervalo de Irjtegrac ón: 15 mili
3.5
3.0
2.5
2.0
0600
0.5
Horas 00:00 12:00 Horas
Planilla A2.1.6. Información de Demanda IndividualAbonado Residencial de Quito, marzo/1991
Archivo depurado de A2_09.!EP utilizando depOOOLCNF
Directorio: C:\DEMANDA\EJEMPLOS\ANEXO_2Archivo: a2_09.dep
Número de serie de registrador: 003Número de código de registrador: 37434BI
Inicio de registros:Fin de registros:Número de días de registros:Número de registros validos:Número de registros esperados:
Dom 03/03/96 00:00Dom 24/03/96 23:45222112.002112.00
Consumo total registrado: 160 KW.HConsumo medio mensual estimado: 221 KW.H
Demanda máxima registrada: 4.15 KW el día: Mié 06/03/96 08:30
Demanda media:Factor de carga:
0.30 KW7.30%
Cortes de energía:
Análisis de demanda individual: PL 2 1 6.WRI
Gráfica A2.1.6 Resumen de demanda media diaria del abonado a2_09.dep[ga2_1_6.gra] Archivo depurado de A2_09.lEP utilizando depOQQI.CHF
KW
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Gráfica A2.2.6.a Demanda del dia Dom 03/03/96 del abonado a2jD9.dep[ga2_2_6a,gra] Archivo depurado de A2_09,IEP utilizando depOOOLCNF
ntetvalode integrae
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Gráfica A2.2.6.[ga2 2 Gc.gra]/
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Gráfica A2.2.6.e Demanda del dia Jue 07/03(96 i![ga2 2_6e.gra] Archivo depurado de A2 09.IEP ti
ntervalo de integrae
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Gráfica A2.2.6.d Demanda del día Mié 06/03(96 del a[ga2 2 Gd.gra] Archivo depurada de A2 09.1EP utlll
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KW íntoivalo de integrac ón:115 m¡n
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Gráfica A2.2.6.h Demanda del día Dom 10/03/96 del abonado a2_Q9.dep[ga2_2_6h,gra] Archivo depurado de A2_09.IEP utilizando depOOOl. CNF
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Gráfica A2.2.6.t Demanda del día Vle 22/03(96 del abonado a2_(IS.dep[ga2_2_6tgra] Archivo depurado de A2J39.IEP utilizando depOOOLCHF
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Gráfica A2.3.6 Curva de Duración de Carga Total, abonado a2_09.dep[g a2_3_6. g ra] Ab o n a d o Resl d e n da I d e Q u Ito, marzof1991
3,0 Max =
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2.0
rne_djo_=0.3_OKy¿
06:00
Gráfica A2.4.6 Demanda promedio general del abonado a2_09 dep[ga2_4_6,gra] Archivo depu_rado de A2_Q9.IEP utilizando depooo .CNF
KW' nltirvaío de integración IS^min.
3.5
3.0
25
12:00 18:00 Horas
Gráfica A2.5.6 Demanda típica general del abonado al_09,dep[ga2_5_S gra] Archivo depurado de A2J19.IEP utilizando depOO(J1.CIIF
KW Intervalo de Iritegrac oír 15 mir).
0600 12-00 Horas
Planilla A2.1.7. Información de Demanda IndividualAbonado Residencial de Quito, marzo/1991
Archivo depurado de A2_10.!EP utilizando depOOOLCNF
Directorio: C:\DEMANDA\EJEMPLOS\ANEXO_2Archivo: a2_10.dep
Número de serie de registrador: 0762Número de código de registrador: 1111
Inicio de registros:Fin de registros:Número de días de registros:Número de registros validos:Número de registros esperados:
Dom 03/03/96 00:00Dom 24/03/96 23:45
222112.002112.00
Consumo total registrado: 174 KW.HConsumo medio mensual estimado: 240 KW.H
Demanda máxima registrada: 3.23 KW e! día: Lun 04/03/96 20:00
Demanda media:Factor de carga:
0.33 KW10.19%
Cortes de energía:
Análisis de demanda individual: PL 2 1 7.WRI
Gráfica A2.1.7 Resumen de demanda media diaria del abonado a2_10.dep[ga2J 7.gra] Archivo depuradoi de:A2 10.IEP utilizando depOOOl,.CNF
KW
0-8
0.7
0.6
0.5
0.4
03
0.2
0.1
ntervalo de integración; 1 día • •
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Dom 03/03/96 D as
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Dom 24/03/36
Gráfica A2.2.7. a Demanda del dia Dorn 03(03/96 del abonado a2^10.dep[ga2 2 7a. gra] Archivo depurado de A2 10, |EP utilizando depOOOl. CNF
KW
40
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
ntorvajo de integración: 15 m i). :
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Gráfica A2.2.7.C Demanda del día Mar 05/03/96 d[ga2_2_7c.gra] Archivo depurado de A2_1Q,|EP u
KW
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Gráfica A2.2.7.6 Demanda del dia Jue 07/03/96 d[ga2_2_7e.gra] Archivo depurado de A2_10.!EP u
KW
4.0
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KW 'nFervajo de integrac[ón. 15 mili
0600 12.00
Gráfica A2.5*.7. Demanda típica g[ga2_5-7.gra] Archivo de
KW nlervajo de inlegracjón '15:in¡n
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18:00
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Gráfica A2.4M. Demanda promedio general, abonado; A2_01.pro[ga2_4-i .gra] Archivo de grupo: promedio.grp
KW Intarvaíode mtegracfon 15.m¡ii.
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Gráfica A2.4'.3 Demanda pro[ga2_4-3.gra] Archl
medio general, abonado; A2_06,proo de grupo: promedio.grp
intervalo de integracón.j15:ni¡n.
1.6
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0.2
0600
Gráfica A2.4'.S Demanda pro[ga2_4-5.gra] Are
KW nttirvalo de integración ISrnin.
Max=073KW
12:00
KW intervalo de ¡n'tegfac ón: 15jnit)
Gráfica A2.4".2 Demanda promedio general, abonado: k2_Q3.proIga2_4-2.gra] Archivo de grupo; promedío.grp
Horas
12:00
medio general, a
Gradea A2.4'.7 Demanda promedio gener;[g a 2_4-T.gra] A re h i v odegrupoj
jo de integración 15min. .
18:00
bonado: A2_08,pro
Horas
06:00 12:00 18:00 Horas
Gráfica A2.4',4 Demanda promedio general, abonado: A2_07.pro[ga2_4-4.gra] Archivo de grupo: promedlo.grp
al, abonado: A2_10.pro>romedio,grp
medio genera!, abonado; A2..09.pfo
18:00
edlo de grupo: promedío.grp
Horas
18:00 Horas
Planilla A.2.2 Información de Demanda de Grupo
Directoría: C:\DEMANDA\EJEMPLOS\ANEXO_2
Tipo de archivos: ".dep
Numero de archivos: 7
Registro de demanda máxima: 4.31 KW, e! día 17/03/96 16:00 del abonado A2_03.DEP
Demanda media máxima: 0.80 KW, del abonado A2JD8.DEP
Demanda media mínima: 0.15 KW, del abonado A2_06.DEP
ArchivoNombre
A2A2A2A2A2A2A2
01. DEP03.DEP06. DEP07. DEP08.DEP09.DEP10.DEP
Fecha Inicial
03/03/96 00; 0003/03/96 00:0003/03/96 00:0003/03/96 00:0003/03/96 00:0003/03/96 00:0003/03/96 00:00
Fecha Final
24/03/96 23:4524/03/96 23:4524/03/96 23:4524/03/96 23:4524/03/96 23:4524/03/96 23:4524/03/96 23:45
Número #Reg.Días total
22222222222222
2112211221122112211221122112
#Reg. Demanda Fecha/HoraVálidos Máxima D.Máxirna
2112211221122112211221122112
4.274.311.433.833.324.153.23
21/03/9609:4517/03/9616:0018/03/9623:0009/03/9613:1513/03/9619:0006/03/96 08:3004/03/96 20:00
Demand FactorMedia carga
0.350.250.150.600.800.300.33
8.24%6.07%10.55%15.72%24.06%7.30%10.19%
Análisis de demanda de grupo: PI_2_2.WRI
KW intervalo de integración; 15 rñln.
Gráfica A2.3.7 Curva de Duración de Carga Total, abanado a2_10.dep[ga2_3_7.gra] Abonado Residencial de Quito, mar2o;i991
06:00
Gráfica A2.4.7 Demanda promedio general del abonado a2_l0.dep[ga2_4_7.gra] Archivo depurado de A2_10.IEP utilizando epQQQI.CNF
I<W ntervalo efe integrec ón: ISimlii.
A.O
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Gráfica A2.5,7 Demanda típica general del abonado a!_1Q.dep[ga2_5^7.gra] Archivo depurada de A2_10.IEP utilizando depOQIH.CNF
KW intervalo eje integ'rac ón: 15 inirj.
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Gráfica A2.2.7.q Dema[gíi2_2_7q.gra] Archiv
Intervalo de ¡ntegrae
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Gráfica A2.2.7.S Demanda del día Jue 21/Q3í96de abonado a2_JO.d[ga2M2_7s.gra] Archivo depurado de A2_10.1EP utilizando depOOOLC
nterwijo de integrac
rfiedio=.0 2? KW
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Gráfica A2.2.7.ttga2_2_7u.gra] ;
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Gráfica A2.2.7-P Demanda del día Lun 1SJG3/96 del abonada a2_10.dep[ga2_2_7p.gra] Archivo depurado deA2_10.IEP utilizando depOOOl.CMF
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Gráfica A2.2.7.g Demanda del día Sao 09103196 del abonado a2.jO.dep[ga2_2_7g.gral Archivo depurado de A2_10.IEP utilizandoi depOOQT^CNF
Gráfica A2.2.7.h Demanda del día Dom 10/03/96 del abonado a2_10.Q(¡p[ga2_2_7íi.gra] Archivo depurado de A2JO.IEP utilizando depOOO! ,CNF
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KW
10.0
Gráfica A2.8 Fe vs. NAb del archivo est_01.est[ga_2J3.grs] Ajuste función inversa: Y = b+ (1-b)/X + a/X
22r =0.892r2 =0.796rg? = 0.829
33 44 55 66 77
Gráfica A2.9 DMD vs. EMM del archivo esM)1.est[ga_2_9.grs] Ajuste función raíz: Y = a-X + b-XA1/i
NAbRegresión
Estimación (95%)Predicción (95%)
5503 = 0.00158 r =0.641b = 0.109 r2 =0.411
rg2 = 0.702
1375 1650 1925 2200 2475 KW.H/mes- Regresión- Estimación (95%)— Predicción (95%)
[Nomenclatura]
ítem NAb,DMD.DMD/Ab,5DMax.Fc.SDMed.FCarga,EMM,EMM/Ab,PiDmd,PiSDMax.PiSDMed.PiDmd/Ab,PiSDMax/AbNab= triúmero de abonados.DMD= (Demanda máxima diversificadaDMD/Ab= tDemanda máxima diversificada por abonadoSDMAX= tSuma de demandas máximas no coincidentesFC= ¡Factor de coincidenciaSDMed= tSuma de demandas mediasFCaiga= tFactorde cargaEMM= tEnergia media mensual estimadaEMM/Ab= tEnergia nabonadoP¡Dmd= tDMD en Periodo especia! de análisisPiSDMa* 1SDMAX en Periodo especial de análisisPiSDMed tSDMed en Periodo especial de análisisPiDmd/Ab tDMD/Ab en Periodo especial de análisisPiSDMax/ tSDMAX en Periodo especial de análisis
[Unidad]DMD Unidad!DMD/Ab Unidad2SDMAX Unidad!SDMed UnidadlEMM UnidadSEMM/Ab Unidad4PiDmd UnidadiPiSDMan UmdadiPiSDMed Unidad!PtDmd/Ab Unidad2PiSDMax/ UnidadS
[DefJJmdad]Unidadl KWUnidad2 KW/AbUnidad3 KW H/mesUnidad4 KW H/mes/Ab
[Muestras estadísticas]Archivo de muestra est_01.estTipo de archivos ' depN Archivos 7
Fecha inicial Dom 03/03/96 00.00Fecha final Dom 24/03/96 23:45Numero días 22
Hoia inicial periodo 7:00Hora final penodo 12'00
[datos]
¡tem= Comb archivo. Dia NAb DMD DMD/Ab SDMax Fe SDMed FCaraa
0000=0001=0002=0003;=0004=0005=0006=0007=0008=0009=0010=0011=0012=0013=0014=0015=0016=0017=0018=0019=0020=0021=0022=0023=0024=0025=0026=0027=0028=0029=0030=0031=0032=0033=0034=0035=0036=0037=0038=0039=0040=0041 =0042=0043=0044=0045=0046=0047=0048=0049=0050=0051 =0052=0053=
archivo000100010001000100010001000100010001000100010001000100010001000100010001000100010001000100020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020004000400040004000400040004000400040004
sA2 01A2"OVA2~Q1A2 01A2~OVA2~01 .A2~Q1 'A2 01.A2~OVA2~01:A2 01:A2~01:A2 01:A2 01:A2~QTA2 01:A2 01.A2 01-A2 01.A2~01 •A2~~01 :A2~01A2 03:A2 03:A2 03A2~~G3A2~03.A2 03A2 03A2 03A2"~03A2 03.A2"~03.A2~03-A2 03:A2 03:A2"03.A2 03:A2 03:A2~03:A2~03'A2 03.A2 03.A2 03A2~06:A2 05A2 06'A2 06.A2~06:A2J)6:A2 06A2 06A2 06.A2 06:
0123456789
10111213141516171819202101234567a9
1011121314151617181920210123456789
1 3.121 1.831 2.831 2.881 3,451 3,151 4.131 3.841 3.291 3.321 2.951 3.211 2.631 3,371 3.321 2,991 3.431 3.111 4.271 3.231 3.791 2.971 2.61 2.441 1.351 2.931 1.641 1.571 1.891 2.961 ' 2.051 1.591 2.191 2.281 0.751 0,811 4.311 31 1.641 3.321 0.611 2.441 1.871 2.641 0.721 0.641 0.871 0.81 0.691 0.751 0.571 0.931 0.671 1.15
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3.121.832.832,883.453.154.133.843.293.322.953.212.633.373.322.993.433.114.273,233,792.972.6
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31.643.320.612.441.872.640,720.640.870.8
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0.110.160.13o.oa0.120,140.090.070.110.1
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0.080.080.140.090.110.080.120,1
0.110.190.090.130.160.130.1
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0.250.2
0.190.2
0.190.210.180.250.12
EMM
253.6212.2267,3167.3304.2330.4274.9206.5270.9244.4323.9302.3226.7281.2253,6163.6
205307.9289.4270.2220.3268.2
184188.2164.7198.3157.9183.3
18121920S
204.9231.3243.1192.3167.8221.8195.3192.3197.8147.3200.3146.2156.9103.4115.6125.6
113101.3106.189,53123.7121.797.03
EMM/ _.n . PiSD PiSD PiDmd PiSDPlumo
Ab253.6212.2267.3167.3304,2330.4274.9206.5270.9244.4323.9302.3226.7281.2253.6163.6
205307.9289.4270.2220.3268,2
184183.2184.7198.3157,9183.3
181219205
204.9231.3243.1192.3167.8221.8195.3192.3197.8147.3200.3146.2156.9103.4115.6125.6
113101.3106.189.53123.7121.797.03
I2.081.832.832.883,453,154.133.593.291.082.952.092.633.372.920.642.893.114.273.233.792.040.312.441.352,930.841.570.4
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0,410.270.250.360.150.160.470,24
vlax t2.031.832.832.883.453.154.133.533.291.082.952,092.633.372.920.642.893.114,273,233,792.040.312.441.352.930.841.570.4
0,290.350.371.480.360.360.430.710.4
1.510.640.610.890.330.280.230.6
0.410.270.250.360.150.160.470.24
vled /0.460.460.480.290.940.520.770,360.750.250.670,610.670.810.420.160.370.460.7
0.470.770.460.140.260,280.380.180.330.190,120.170,170.290.210.190.220.160,160,210.210.160.210.140.120.080.120.14
0.10.090.120,050.060.150.07
Ab f2.081.832.832.883.453.154.133.593.291.082.952092.633.372.920.642.893.114.273.233.792.040,312.441.352.930.841.570,4
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.lax/A2.081.832.3328B3.4íi3.154.133.593.291.082.952.092633.372.920.642.893.114.273.233.7S2.040.312.441.352.930.641.570.4
0.290.3ÍÍ0.371.480.360.300.430.7104
1.510.640.610.890.330.280.230.6
0.410.270.250.360.150.160.470.24
Planilla A2.3. 1/1
item=
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comb.archivo0004000400040004000400040004000400040004000400040008000800080008000800080008000800080008000800080008000800080008000600080008000800080008001000100010001000100010001000100010001000100010001000100010001000100010001000100010001000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200040004000400040004000400040004000400040004000400040004000400040004000400040004000400040000600060006000600060006000600060006
archivo
A2 OG.A2 06A2 06A2 06-A2~06-A2~06:A2~06A2 06-A2 06A2 06A2 06A2 06.A2~07:A2 07:A2 07:A2 07.A2 07:A2~07:A2~07:A2~07.A2"~Q7:A2~07.A2~07:A2~07A2 07A2 07:A2 07-A2~07:A2~"07:A2~07:A2 07:A2 07.A2 07:A2 07:A2 08:A2 08.A2 OS'A2 08.A2"~08:A2~08-A2 08:A2 08:A2~Q8:A2 08:A2~08-A2~03:A2 08-A2~08-A2 08:A2 08-A2~08:A2~08:A2~03.A2~03:A2 08A2~03A2 09:A2~Q9A2~09:A2 09:A2~09.A2 09A2 09-A2~Q9:A2 09:A2~09.A2~09A2 09.A2~09'A2 09:A2"09:A2~09.A2~09'A2 09.A2~09:A2~09:A2~G9'A2~09:A2 10A2 10A2 10:A2~~10.A2""10:A2~10:A2~10:A2 10-A2 10.A2~10.A2 10A2 10A2 10.A2 10:A2~10;A2~10:A2~10'A2 10A2 10A2 10A2 10A2 10:est 007.est 007-esfOG7-esl 007.est 007est 007-est 007est 007.est 007
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1 0,691 0.791 0.971 0.681 0.731 1.431 0,691 0.691 0.791 0,521 0.81 0.691 3.121 2.991 1.671 2.691 3.161 2.841 3.831 3.261 1.651 31 2.151 3.121 2.051 3.121 3.451 2.311 3.571 3.191 1.691 3.291 2.631 3.561 1.311 2.151 2.051 1.441 1.671 2.431 1.591 2.641 1.831 2.051 3.321 2.051 2,321 1.491 1.431 2.031 2.531 2.081 1.311 2.321 1.351 1.371 2.871 3.211 2.891 4.151 2.511 3.291 3.571 3.571 2.751 1.971 4.041 3.611 2.681 3.271 1.731 2.241 3.391 2.011 3.391 2.471 3.161 2.161 2.161 3.231 2.721 2.031 2.931 2.151 2.761 2.871 2.591 2.491 1.791 2.431 1.291 2,071 2.191 1.211 1.971 2.121 1.251 2491 2.111 2.192 2.672 2.442 1.552 3.072 1.672 2.112 2.012 3.122 203
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11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
• 11
0.80.790.7
0.820.710,910,820.8
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22.091.992,242,091.862,02
21.85
21.751.872.072.122.312.122,1
2.652.162.142.262.352,912.452.142.051.832.222.411.991.752.411.881,932.632.762.952.722.733.282.782.682.832.873.442.972.782.852.572.813,142.582.22
32.4
2.48
0.240.370,450.390.340.450.290.360.480.430.360.280.470.250,320,310.270.220.290.290.290.280.180.220.30.3
0.330.410.170.250.360.240.330.250.310.190,350.26D.340.290.310.350.370.290.220.280.320.380.360.450.240.340.390.320.440.290,4
0.230,310.370,360.290.370.410.380.330.250.290.36
0.40.390.450.220.280.470.350.430.270.480.290.410.310.420.340.360.440.430.330.280,330.370,460.410.520.280.380.470.410.46
0,30.530,320.39
EMM
148015741649209016871632171013901618186014551277176613761409106010091073
958.410121066107610261075101110721146
9851049
985.4930.2944.9102710041034
893,5959.114651479154214031475152515331423148813941456152514501634152413571474145713511459127913661512154716861544153119371575156216501715212417891565149713371623176314561276176213691405191720162155198919942396203319592D632098250821682030208218762049229218861623218717551812
EMMÍAb
296314,8329,9
418337.3326.4
342278,1323.7
372290.9255.3353.1275.3281.8
212201.8214.7191.7202.4213.2215.3205.2
215202,2214.4229.1
197209.8197.1186.1
189205.3200.8206.8178.7191.8244.2246.5
257233.8245.8254.2255,6237.2
248232.3242.7254,1241.6272.3
254226.2245.7242.8225.1243.2213.2227.7251.9257.8
281257.4255.3322,9262.6260,3
275285.9
354298.2260.8249,5222.8270.5293.8242.7212,7293.6228,2234.2273.8288.1307.8284.1284.9342.3290,4279.8294.7299.7358.4309.8
290297.4267.9292.8327.4269,5231.8312.4250.8258,9
PiDmd
5.355,874.8
7.256.894.967.954.364.255.885.515.835.097.486.114.693.816.594,484.434.994.854.556.682,594.964.793,288.533.352.575.513,394,93
4.66.552.937.644.257.256.295,015.675.295.687.313.525,275.753,929.283.573.876.244.526.114,967,556.115.555.897.895.775.03
75034.957.924.217.2
6.254.8
9,444.243,916.914.684,954J96,553.928.496.338.567,596.057.665,476,598.555.157,517.215.31
10.194.475.327.64
5.66.125.457.556.39
PiSD PiSD PiDmd PiSDMax 112.13
9.517.43
11.5910.37
9.728.756,64
712.7510,6910.6111.1210,93
8,996,538,4510.2
10.529.99
10,526.289,6
9.194.439.138,716.488,795,355,169.878.199.849.368.125.139.48
10.7611.7612.3311,9513.368.11
12.8310,84
6,5211.2810,99
8.5310
7,056.6
13.4411.3711.5312.6510.758.697.6410.6
12.2511.9611.6512.64
7.4511.1310,53
6,4711,3710,73
fl.410.03
6.777.1712.4
10,2710.7911.219.336.21
10.5912.9113.8113.7713,6315.48
9.2814,4112.19
8.5613.5213,0110.4511.248.488.61
15,9713,4512.4814.5111.96
9.77
viea ;2.732,652.633.273.373,162,461.592.243,383.152.292.872,412.591.381.571,851.552.061,971,441.521,811.251.661.991.682.1
11.361.521.591.861.441.511.361.932.352722282.9
2.921.992,382,46
1.82212^592.432.6
1.441.822,472,382,452.262.142.241.992.9
3.262.5
2.963.192.062.312,522.533,113.242.712.571.492.242,962,812,172,572.061.992,533.694.133.23
3.84.142,623.173.173,083,663.843.453.071,932.7
3.913.6
2.763,382.692.87
ñt> f1.071,170,961.451.380.991,590,870.851,181.1
1,171.021,5
1.220.940.761.320.9
0.891
0.970.911.340.520.990.960.661.710.670.511.1
0.680.990.921.310.591.270.711.211.050.840.940.880.951.220.590.880.960.651.550.6
0.641.040.751.020.831.261.020.920.981.320.960.841.170.840.821.320.71.2
1.040.8
1.570,710.651.150.780.820.8
1.090.651.210.9
1.221.080.86
1.1D.780.941.220.741.071.030,761.460640.761.090.8
0.870.781.080.91
Jlax/A2.431.9
1,492.322.071.941.751,331,4
2.552.142.122.222.191.8
1.311.692.042.1
22.1
1.261.921.840.891.831.741.3
1.761.071.031.971.641.971.871,621.031.581.791.962.061.992.231.352.151.811.091.881.831.421.671.181.1
2.241.9
1.922.111.791 451.271.772.041.991.942.111.241.861.761.081.9
1.791.4
1.671.131.2
2.071.711 a
1.871.561,041.511.841.971.971.952.211.332.061,741.221.931,861.491.611.211.232.281.921.782.071.711.4
Planilla A2.3. 5/5
Planilla A3.1 Información de Demanda IndividualEdificio de oficinas de Quito, abril/15 a mayo/10 de 1997
Potencia Activa
Directorio: C:\DEMANDA\EJEMPLOS\ANEXO_3Archivo: edif_act.cod
Número de serie de registrador:Número de código de registrador:
Inicio de registros:Fin de registros:Número de días de registros:Número de registros validos:Número de registros esperados:
Mar 15/04/97 10:15Dom 11/05/9700:00262455.002496.00
Consumo total registrado: 28254 KW.HConsumo medio mensual estimado: 33605 KW.H
Demanda máxima registrada: 94.56 KW el día: Lun 28/04/97 17:45
Demanda media:Factor de carga:
46.03 KW47.88%
Cortes de energía:
Mar 15/04/97 00:00 ... 15/04/97 10:00
Análisis de demanda individual: PA 3 1.WRI
Gráfica A3,1. Resumen de demanda media diaria del abonado edlf_actcod[ga3_1.gra] Potencia Activa
30
70
60
50
40
30
20
1D
0
M3X-E.68.65KW
medio = 46 41 KW, '
I
1 1 ,
Mor 15/04/97 Días Sób 10/05/87
Gráfica A3.2.a, Demanda de! día Mar 15/04/97 del abonado edlf_act.cod[ga3 2_a.gra] Potencia Activa
KW Hiérvalo de integración 15 min
Gráfica A3.2.b. Demanda del día Mié 16104197 del abonado edif_act.cod[ga3_2_b,gra] Potencia Activa
18:00
onado edlf act.cGráfica A3.2.C. Demanda del día Jue 17/04/97 de_ [ga3_2_c.gra] Potencia Acntarvaiod'e integración 15 min.
. Demanda del día Vie 18/04/97 del abonadaFga3 2 d.gra] Potencia Activa
Gráfica A3.2.e. Demanda del día Sáb 19/04197 de[ga3__2_e.gra] Potencia Acti .
KW nttjrvalo de integración 15m¡tv : j
80
70
60
50
40
30
20
10
0800 0600 12.00
Gráfica A3.2.f. Demanda d[ga3
KW ntérvajo de itjtegrac ón: 15 mir
18:00
70
60
50
40
30
20
10
Horas 00:00
el día Dom 20/04/97 de! abonado edlf_2_f.gra] Potencia Activa
Max: 4.2BKW
18:00 Horas
Gráfica A3.2.g. Demanda del día Ltin 21/04/97 de! abonado edif_actcod[ga3_J2_g.gra] Potencia Activa
Gráfica A3.2.ri. Demanda del día Mar 22/04)37 del abonado edif_iict.ccid[ga3_2_h.gra] Potencia Activa
KW
Gráfica A3.2.I. Demanda del día Mié 23/04/97 del abonado[ga_3_2_i.gra] Potencia Activa
ICVV Intervalo de integración 15rnifi
edif actc
Graftca A3.2.k. Demanda del dia Vle 25/04/97 del abonado[ga3_2_K.gra] Potencia Activa
KW nteivala de integración 15m¡n
Granea A3.2.m. Demanda del día Dorn 27/04/97 del abonado edifj[ga3_2_m,gra] P ote n el a Actíya_
: j
anda del día Jue 24/04/97 del ab[ga3 2J.gra] Potencia Activa
00:00
Gráfic
KW ntarvajo d
4039kW
00,00
!ÍW nlervajo de integracón: 15min
Gráfic
e iritec
3A3.2
05:00 12:00 18:00 Horas
a A3.21. Demanda del día sáb 26(04(97 del abonado edlf_act.cc.d[9a3_2J-gra] Potencia Activa
acón: ISmit)
06:00 12:00 18:00 Horas
n. Demanda del dia Lim 28/04(97 del abonada ed[f_actc(idtga3_2_n.gra] Potencia Activa
00:00 12:00 13:00
Gráfica A3,2.o. Demanda del día Mar 29/04/97 del abonado edif_act.codIga3_2_o.gra] Potencia Activa
Gráfica A3.2.p. Demanda del día Mié 30/04197 del abonado cdif_:ict.cod[ga3_2_p.gra] Potencia Activa
KW KW Intervalo de integracnlervalo de integración 15min
anda del día Vle 02105157 del abonado[ga3_2 r.gral Potencia Activa
Gráfica A3.2.q. Demanda del día Jue 01/05/97 de[ga3_2_q.gra] Potencia Activa
I<W nteivaio de integración. 15:mm. . :
50 medio-48 39 KW .
Gráfica A3.2.S. Demanda del día Sab 03/05/97 de[ga3_2_s.gra] Potencia Acti
KW ntervalo de integración 15<níi]
el día Dom 04/05/97 del abonado edlf2 tgra] Potencia Activa
^n~r-ír^
Gr fica A3,2 v. Demanda del díaGráfica A3.2.U. Demanda del día Lun 05/05/97 de[ga3_2_u.gra] Potencia Acti
KWTifgrvaio de integración- 15.m¡n
Mar 06/05/97 de abonado edlfraa3 2 v.gra] Potencia Activa
0600 06:00 Horas
Gráfica A3.2.W. Demanda del día Mié 07105197 del abonado edif_actcod[ga3_2_w.gra] Potencia Activa
KW ntervaío de integración 15min.
Gráfica A3.2.X. Demanda del día Jue 08/05/97 del abonado ed¡f_act.cod[ga3_2_x.gra] Potencia Activa
0600
Grailca A3.2.y. Demanda de! día Vle 09/05/97 del abonado[ga_3_2_y.gra] Potencia Activa
KW Intervalo de integración Í5m¡ri. :
rnedjo>5360KW ¡
Max =
0600 12.00 Horas 00:00 12:00 18:00
Gráfica A3,3. Resumen de demanda medía diarla del abonado odlf_act.dep[ga3_3.gra] Archivo depurado de EDIF_ACT.COD utilizando .
demanda.In
KW
60
70
60
50
40
30
20
10
0
G
KW
BO
70
60
50
40
30
20
10
08
KW
80
70
60
50
40
30
20
to
08
KW
BO
70
60
50
40
30
20
10
08
ntetvalo de integración 1 día • ;
jiedio. = -'6e3KW
_
-4
•t— ^
Mar 15/04/97 D¡as
ráfica A3.4.a. Curva de día promedio de fin de semana de abonado edif_actdep[ga3_Ja.gra] Archivo depurado de EDIF_ACT.COD utilizando .
demanda. InIntervalo de integración 15mm.
. Max = 30miedio = 26 71 KW . . j Sf"^
00 0600 12
Orático A3.5.a. Curva de dia tipleo de t[ga3_5a.gra] Archivo depuradc
_demé
ntarvalo de integración 15mm
Max = 3
Kgíic^ejiKw , . V^LT^
00
n ddend
,4"
U
KV\- — •—-/-»-f—**-*
e semana deEDIF_ACT.C
.In
&»r- "b
n
18:00
abanDDuti
- . _r
00 0600 12.00 18:00
GráficR A3.6.a. Duración de Carga de día típico de fin semana[gas 6a, gm] Archivo depurado de ÉDIF ACT.COD utlllíandc
ntsrvalo de integración. 15 miñ.
Max = 34 47 KW '
3ie?o="2.87rKW-r- — .,-.-
00 0600
_
12:00
h-* .-^
do edll_azando.
-fc .v.
— i_^
Horas
ct.dep
— ,Ir
KW
80
70
60
50
40
30
20
10
08
KW
60
70
60
50
40
30
20
10
Hofas 03
ab.edlf_act.dep_demanda,in¡
— **-— •— ~-^
18:00 Horas
KW
80
70
60
50
40
30
20
10
08
. _~-Max = 50.38 KW
.
Síib 10*05/97
Gráfica A3.4.b. Curva de dia promedio entre semana de] abonado cdif_actdep[ga3_4b.gra] Archivo depurado de EDIF_ACT.COO utilizando .
demanda. Inni
me
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00
Gráfica A3.5.b[ga3_5b
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Grafio[ga3
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18:00
semana del abonad
EDIF_ACT.CODiJtl.In
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oodlf_actdupIznndo .
V•v-\,
"-
12:00 18:00 Horas
ón de Carga de día tipíco entre somana at),ecílf_act,düp
depurado de EDIF_ ACT.COD utll«ando_domand;i.inl
15
• —
miri.
~^
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^-^.
-
— -,>-—-i
00 06:00 12:00 13;CO Horas.
Planilla A4.1. Información de Demanda de Grupo
Directorio: C:\DEMANDA\EJEMPLOS\ANEXO_4
Tipo de archivos: *.dep
Numero de archivos: 24
Registro de demanda máxima: 4.03 KW, el día 22/06/91 20:30 del abonado DATO033.DEP
Demanda media máxima: 0.24 KW, del abonado DATO030.DEP
Demanda media mínima: 0.05 KW, del abonado DAT0024.DEP
ArchivoNombre
DAT0003.DEPDATO006.DEPDATO010.DEPDAT0013.DEPDATO015.DEPDAT0016.DEPDATO018.DEPDATO019.DEPDATOQ22.DEPDATO024.DEPDATO025.DEPDATO027.DEPDATO029.DEPDATO030.DEPDATO031.DEPDATO032 DEPDATO033.DEPDATO035 DEPDATO036.DEPDATO038.DEPDAT0041.DEPDATO043.DEPDATO 046 DEPDAT0047.DEP
Fecha Inicial
04/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/9104/06/91
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Fecha Final
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#Reg. Demanda Fecha/HoraVálidos Máxima D.Máxima
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Demeind FaclorMedia carga
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Análisis de demanda de grupo: gnipo_4.wri
KW ntervaió de integración i día
Gráfica. A4.1 Resumen demanda media por abonado[gr_4_l.gra] Archivo de_grupo: grupo_4.grp
DATO003 tip
Gráfica. A4.2.1. Demanda tiplea general, abonado: DATOOOS.tlp[gr_4_2_J .gra] Archivo de grupo: grupo_4.grp
KW ntervalo de integración. 15 mil).
Abonados DATO047.lip
06'00 12:00 Horas
Gráfica. A4.2.3. Demanda típica genera], abonado; DATOOlO.tip[gr_4_2_3.gra] Archivo de grupo grupo_4.grp
KW intorvaío de integrado»: 15 mm
0600 12.00 18:00 Horas
Gráfica
KW ntetvajodemte!
A4.2.S. Demanda típica general, abonado: DATO015,tip[gr_4__2_5.gra] Archivo de grupo grupo..4,grp
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Gráfica. A4.2.2. Demanda típica general, '[gr_4 2 2.gra] Archivo de grupo
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Gráfica. A4.2.7. Demanda típica general, abonado: DATO018.tip Granea. A4.2.9. Damantla típica general, abonado: DWQOA3.yp
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ntervaio de integración: 15tnm ' i
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Gráfica. A4.2.11. Demanda típica gene[gr4 2_11. gra] Archivo de gr
ntorvajo de integración, 15!min, •
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Gráfica. A4.2.13. Demanda típica gene[gr4__2_13.gra] Archivo de gr
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Gráfica. A4.2.1S. Demanda típica general, abonado: DATO031.típ[gr4__2_l5.gra] Archjyo de^upo: grupno_4.grp
Gráfica. A4.2.16. Demanda típica genera!, abonado: DA.TQQ32.ttp[grJJQS.gra] Archivóle grupo grupo^.grp
Gráfica. A4.2.19. Demanda típica gene_ [gr4_2_l9.g_ra] Archivodegr
KW nforvaiode ¡ntegraélóri.'l5;mii).
; DATO036tip
06:00 12:00
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al, abonado: DATO03S.tlppo grupo_4.grp
Horas
0600 12-00 Horas 00:00 12:00 18:00 Horas
Gráfica. A4.2.23. Demanda típica general, abonado: DATO046.tip[gr4_2_23.gra] Archivo de grupo grupg_4>grp
KW'lntervaío de integración:115 .mln. '. \6
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Gráfica. A4.2.24. Demanda típica general,[gr4_2_24.gral Archivo de grupa
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Gráfica, A4.3. Demanda típica de grupo[gr4__3.gra] Archivo de grupo: grupo_4.grp
ntervalo de integración. 15 iriin.
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G aflea. A4.4. Duración de Carga de[gr4_4,gra] Archivo de grup
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Horas
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