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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorVázquez Centurión, Ubaldo Darío-
dc.contributor.authorNúñez Pico, Marcos David-
dc.contributor.authorBarrientos Mujica, Luis Germán-
dc.date.accessioned2019-04-05T20:06:37Z-
dc.date.available2019-04-05T20:06:37Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://servicios.fpune.edu.py:8080/jspui/handle/123456789/303-
dc.description.abstractLa cuantificación de la eficiencia técnica de una unidad de generación hidroeléctrica es función de su punto de operación, en un determinado período de tiempo. Cuando la turbina opera en las condiciones de diseño, _esta gira con el número de rotaciones especificado y desarrolla su potencia nominal con la descarga de agua turbinada, según sus propias especificaciones de diseño, logrando su máxima eficiencia. En los estudios de medio y de corto plazo, por lo general, la eficiencia se considera constante e igual al valor promedio de todos los grupos turbina-generador de la Central Hidroeléctrica (CH). Sin embargo, en horizontes de más corto plazo, como es el caso de la programación de la operación hidroeléctrica, será conveniente una representación más detallada y precisa del comportamiento de la turbina, ya que de esta manera se posibilitará la realización de un despacho _optimo más exacto y podrá ayudar a evitar la presencia de comportamientos operativos indeseables. Frente a esta visión, esta propuesta de trabajo busca un modelo apropiado que represente la curva colina de la Central Hidroeléctrica Itaipú, con la aplicación de Redes Neuronales Artificiales (RNAs). Para tal propósito son utilizados dos modelos matemáticos A y B, que representan el rendimiento de la Unidad Generadora (UG) como una función cuadrática de la altura de salto líquido y del caudal turbinado. Para comprobar la validez del modelado, se compararon numérica y gráficamente ambos modelos matemáticos, tomando como referencia la curva colina real de la unidad generadora de la Central Hidroeléctrica Itaipú. Por último, se calculó el factor de productividad de la central en condiciones de generación mínima, óptima y máxima.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherFacultad Politécnica - Universidad Nacional del Estees_ES
dc.subjectCentral Hidroeléctricaes_ES
dc.subjectCurva colinaes_ES
dc.subjectRedes neuronales artificialeses_ES
dc.titleModelado de curva de rendimiento de la Central Hidroeléctrica Itaipúes_ES
dc.typeThesises_ES
Aparece en las colecciones: 2017 - 2018

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