Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.14076/28163
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCoronado Matutti, Alberto-
dc.contributor.advisorLuyo Kuong, Jaime Eulogio-
dc.contributor.authorCervan Prado, Dheybi Grover-
dc.creatorCervan Prado, Dheybi Grover-
dc.date.accessioned2025-06-05T21:22:24Z-
dc.date.available2025-06-05T21:22:24Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/28163-
dc.description.abstractLa tendencia mundial actual es aumentar la integración de tecnologías de fuentes de energía renovables, almacenamiento de energía y vehículos eléctricos en la red eléctrica. Sin embargo, estas tecnologías disminuyen la inercia global del sistema eléctrico e incrementan la incertidumbre en la producción de energía eléctrica. En la planificación de la expansión de la infraestructura eléctrica para disponer de un suministro de energía asequible, confiable y oportuno, es fundamental la evaluación de la confiabilidad de un sistema de generación y transmisión. La confiabilidad determina la capacidad del sistema eléctrico de potencia para suministrar electricidad a todos los puntos de utilización dentro de los estándares aceptados y en las cantidades requeridas. Para ello se debe considerar las condiciones que pueden reducir la capacidad de generación y de transmisión eléctrica, tales como mantenimientos programados, salidas forzadas o variabilidad de los recursos renovables. La evaluación de la confiabilidad mide cuánto tiempo, con qué frecuencia y en cuánta cantidad puede existir esta deficiencia de suministro durante la operación del sistema conjunto de generación y transmisión. Para definir un estándar de confiabilidad, es necesario seleccionar el modelo apropiado para calcular los índices de confiabilidad. Por lo que el objetivo de la tesis es desarrollar un modelo de simulación secuencial de Monte Carlo para evaluar la confiabilidad del sistema conjunto de generación y transmisión eléctrica del Perú. El contenido de la investigación es: i) la aplicación de muestreo estratificado basado en clústeres para acelerar la simulación secuencial de Monte Carlo. Esta se basa en la aplicación de aprendizaje automático no supervisado para establecer clústeres, lo cual incrementa la eficiencia de cálculo en la evaluación de la confiabilidad. ii) se analiza el impacto del nivel de detalle del modelamiento de la red de transmisión en la evaluación de confiabilidad del sistema conjunto de generación y transmisión. Este análisis permite realizar la evaluación de confiabilidad del sistema conjunto de generación y transmisión eléctrica del Perú. El modelo de confiabilidad desarrollado puede ser utilizado como una herramienta de planificación y toma de decisiones en políticas energéticas, mejorando el desarrollo sostenible del sistema eléctrico peruano. Además, esta investigación puede servir como base para la capacitación de ingenieros peruanos en el campo de la confiabilidad de los sistemas de generación y transmisión eléctrica; fortaleciendo el recurso humano local y la autosuficiencia en este campo crítico.es
dc.description.uriTesises
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectModelo de simulaciónes
dc.subjectSimulación de Monte Carloes
dc.subjectTransmisión eléctricaes
dc.titleModelo de simulación secuencial de Monte Carlo para evaluar la confiabilidad del sistema conjunto de generación y transmisión eléctrica del Perúes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
thesis.degree.nameDoctor en Ciencias con Mención en Energéticaes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Mecánica. Unidad de Posgradoes
thesis.degree.levelDoctoradoes
thesis.degree.disciplineDoctorado en Ciencias con Mención en Energéticaes
thesis.degree.programDoctoradoes
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2529-8478es
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1890-8127es
renati.author.dni46455812-
renati.advisor.dni09852228-
renati.advisor.dni07220618-
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#doctores
renati.discipline711018-
renati.jurorBedriñana Aronés, Manfred Fritz-
renati.jurorMolina Rodríguez, Yuri Percy-
renati.jurorVargas Machuca Bueno, Juan Pablo-
renati.jurorVillavicencio Chávez, Manuel Augusto-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.02es
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