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GIREI presenta resultados de investigación en el UPEC 2016 en Portugal
Los profesores investigadores de la carrera de Ingeniería Eléctrica de la sede Quito, miembros del Grupo de investigación GIREI – Redes Eléctricas Inteligentes, Marcelo García, Alexander Águila, Diego Carrión y Esteban Inga, compartieron con la comunidad científica el resultado de sus investigaciones en el congreso 51st International University Power Engineering Conference, UPEC 2016. El evento se realizó en el Instituto Superior de Engenharia de Coimbra (ISEC), Portugal, del 6 al 9 de septiembre de 2016. Los artículos científicos presentados en este evento serán publicados e indexados en las bases de datos científicas IEEE Xplore, Scopus y otras.
El UPEC 2016 es un gran foro de conferencias internacionales, en el cuál los científicos, investigadores, estudiantes de doctorado e ingenieros de todas partes del mundo tienen la oportunidad de presentar, revisar y discutir los últimos avances de la Ingeniería Eléctrica. En esta ocasión el evento contó con la participación y presentación de contribuciones de más de 50 países, que fueron presentadas en 35 secciones técnicas de conferencias en idioma inglés.
Alexander Águila Téllez, investigador y profesor de la Sede Quito, presentó dos artículos producidos por el GIREI. El primer artículo, "Optimal Geographical Placement of Phasor Measurement Units based on Clustering Techniques" (Óptima Ubicación Geográfica de Unidades de Medición Fasorial basado en Técnicas de Clusterización) propone una identificación geo-referenciada para la ubicación óptima de PMUs en el Sistema Eléctrico Ecuatoriano, con lo cual se da un aporte desde la Academia al país. Las PMUs son medidores que son usados en los sistemas eléctricos de potencia para poder cuantificar el estado del mismo. Los autores de este artículo son: Diego Carrión, Esteban Inga (UPS); Roberto Hincapié, Jorge W. González, Universidad Pontificia Bolivariana (UPB), Medellín, Colombia.
El segundo artículo, "Analysis of Voltage Profile to determine Energy Demand using Monte Carlo Algorithms and Markov Chains (MCMC)" (Análisis de Perfil de Voltaje para determinar demanda de Energía usando algoritmos de Monte Carlo y Cadenas de Markov) propone la predicción de la demanda energética con el fin de reducir contingencias en la operación de las redes de distribución en los períodos de máxima demanda, especialmente en sistemas con alto predominio de carga residencial, la cual ha tenido un crecimiento considerable debido a la inserción de las cocinas eléctricas. Los autores de este articulo son: Edwin M. García, Alexander Águila T. (UPS); Idi Isaac, Jorge W. González, Gabriel López (UPB).
Los artículos que el Grupo de Investigación GIREI de la UPS ha elaborado en colaboración con el grupo de investigación en Transmisión y Distribución de Energia (TYD) de la UPB, son el resultado de las investigaciones realizadas por los autores en sus estudios de doctorado.
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