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dc.contributor.advisorRubiños Jimenez, Santiago Línder
dc.contributor.authorSantos Mejia, Cesar Augusto
dc.date.accessioned2019-09-27T14:25:39Z
dc.date.available2019-09-27T14:25:39Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12952/3920
dc.description.abstractLa presente investigación tuvo como objetivo implementar un modelo probabilístico mediante la función densidad para determinar el impacto de los SFCRS en las redes eléctricas de Distribución. El tipo de estudio fue mixto (teórico y experimental), con un enfoque probabilístico basada en el nnodelamiento de las variables e indicadores con información de primera mano, y de campo. La población objetivo fue determinada por todo los SFCRs, que comprenden e inyectan energía al SEIN, en términos de casuísticas RER (redes energéticas renovables).Se desarrolló la operatividad del modelo mediante el cual se determinó los impactos que incorporan los SFCRS como elementos GD, al inyectar energía eléctrica al SEIN del Perú. Estableciendo que mediante el modelamiento probabilístico, de los SFCRs a través de una función densidad, será posible determinar los impactos que incorporan al inyectar energía eléctrica al SEIN.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Callao
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pe/*
dc.sourceRepositorio institucional – UNACes_PE
dc.subjectOptimización Probabilística del impacto de los SFCRses_PE
dc.subjectRedes de distribución eléctricaes_PE
dc.title“Optimización probabilistica del impacto de los SFCRs en las redes de distribución eléctrica“es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_PE
thesis.degree.nameTesis para optar el grado académico de doctor en ingeniería eléctricaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Callao. Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónicaes_PE
thesis.degree.levelDoctoradoes_PE
thesis.degree.disciplineDoctor en ingeniería eléctricaes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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