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Ponencia
 

Modelado de sistema de gestión de distribución de energía eléctrica aplicado al análisis de generación no convencional

smart grid Mendoza

Por:
López, Lucas Gastón enviar el email al autor Universidad Tecnológica Nacional (Argentina). Facultad Regional Mendoza
Delgadillo, Angélica enviar el email al autor Universidad Nacional de San Juan
Sanchez Varretti, Fabricio enviar el email al autor Universidad Tecnológica Nacional (Argentina). Facultad Regional Mendoza
Martínez, Mario enviar el email al autor Universidad Tecnológica Nacional (Argentina). Facultad Regional Mendoza

Publicado en: 2017

Este trabajo forma parte del evento:
Congreso Internacional Aguas, Ambiente y Energía (1º : 2017 : Mendoza, Argentina)
Congreso Internacional Aguas, Ambiente y Energía 2017

Realizado en la fecha: 11, 12 y 13 de octubre de 2017
Parte de la mesa: 001Eje 1: Energías convencionales y alternativas


Resumen:
Español

La implementación de los Sistemas de Gestión de Distribución o DMS (Distribution Management System) permiten el análisis de datos, evaluación, y aporte de soluciones para el correcto funcionamiento las Smart Grids o redes inteligentes. Estos DMS permitirán el manejo, optimización, y el control de variables en diferentes generadores no convencionales para permitir el correcto funcionamiento de las mismas.


Inglés

The implementation Distribution Management System allows data analysis, evaluation, and provision of solutions for the correct operation of Smart Grids. These DMS will allow the management, optimization, and control of variables in different non-conventional generators to allow the correct operation.



Disciplinas:
Ciencias ambientales


Palabras clave :
Smart Grids


Descriptores:
ENERGÍA ELÉCTRICA - CONVERSIÓN DIRECTA DE ENERGÍA





Cómo citar este trabajo:


López, Lucas Gastón; Delgadillo, Angélica; Sanchez Varretti, Fabricio; Martínez, Mario. (2017). Modelado de sistema de gestión de distribución de energía eléctrica aplicado al análisis de generación no convencional.
Ponencia Mendoza, .
Dirección URL del informe: /9679.
Fecha de consulta del artículo: 27/11/24.
 
 
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