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    Caracterización de la demanda en usuarios residenciales de Santa Fe
    (XI IDETEC, 2024-10) Basilio, Kevin T.; Nagel, Roberto J.; Sangoi, Emmanuel; Manassero, Ulises
    El sector residencial representa un porcentaje significativo de la demanda eléctrica de la provincia de Santa Fe. En este contexto, caracterizar los perfiles de cargas típicos de los usuarios de este segmento es de gran interés para estudiar cuestiones asociadas a eficiencia energética, calidad de energía y gestión de la demanda. En este trabajo, se presentan los primeros resultados de esta caracterización. El proyecto que enmarca el estudio busca caracterizar los perfiles de demanda de usuarios residenciales en la provincia, comprender las componentes de sus consumos y considerar las características de su impacto en la red de distribución eléctrica. Para esto, se recurrió al análisis de mediciones históricas en distribuidores de energía eléctrica de la Empresa Provincial de la Energía y se midieron puntualmente perfiles residenciales en usuarios residenciales de la ciudad por medio de analizadores de redes eléctricas. Ambas mediciones se han correlacionado también a los registros de temperatura ambiente para cada periodo. Para la representación de resultados y evaluación de datos se usó Python y Power BI.
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    Comportamiento de la demanda eléctrica en el sector residencial de Santa Fe
    (JIT, 2024-10-18) Basilio, Kevin T.; Nagel, Roberto J.
    El sector residencial representa un porcentaje significativo de la demanda eléctrica de la provincia de Santa Fe. En este contexto, caracterizar los perfiles de cargas típicos de los usuarios de este segmento es de gran interés para estudiar cuestiones asociadas a eficiencia energética, calidad de energía y gestión de la demanda. El actual estudio logra caracterizar perfiles de demanda de consumidores residenciales en la provincia, distinguir las componentes de sus consumos y considerar las características de su impacto en la red de distribución eléctrica. Para lograrlo se recurrió al análisis de mediciones históricas en distribuidores provistas por la Empresa Provincial de la Energía (eléctrica) y se comprobaron puntualmente perfiles residenciales en usuarios de la ciudad por medio de analizadores de redes eléctricas. Asimismo, cada medición se ha correlacionado a sus respectivos registros de temperatura ambiente. Para la representación de resultados y evaluación de datos se usó Python y Power BI.