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Pérdidas en sistemas eléctricos

En un circuito eléctrico o electrónico o sistema de potencia , parte de la energía en juego se disipa por efectos no deseados, incluyendo la energía perdida por calentamiento no deseado de componentes resistivos (la electricidad también se utiliza con la intención de calentar , lo cual no es una pérdida), el efecto de elementos parásitos ( resistencia , capacitancia e inductancia ), efecto pelicular , pérdidas en los devanados y núcleos de transformadores debido al calentamiento resistivo y pérdidas magnéticas causadas por corrientes de Foucault , histéresis , [1] radiación no deseada , pérdida dieléctrica , descarga de corona y otros efectos. También hay pérdidas durante la transmisión de energía eléctrica .

Además de estas pérdidas de energía, puede haber pérdidas no técnicas de ingresos y ganancias, lo que lleva a que la energía eléctrica generada no se pague, principalmente debido al robo. Estas pérdidas incluyen la manipulación y eludir los medidores , lecturas falsas de los medidores, medidores defectuosos y suministro sin medidor. Se informa que las pérdidas no técnicas representan hasta el 40% de la electricidad total distribuida en algunos países. [2] Pueden ocurrir errores técnicos y humanos en las lecturas de los medidores, el procesamiento de datos y la facturación, [2] y pueden llevar a un cobro excesivo [3] o insuficiente. [4]

Pérdidas parásitas en la producción de electricidad

En lo que respecta a la producción de electricidad , la "pérdida parásita" es cualquiera de las cargas o dispositivos alimentados por el generador que no contribuyen al rendimiento eléctrico neto. Se obtiene restando el rendimiento productivo del rendimiento bruto:

dónde:

Véase también

Referencias

  1. ^ "Pérdidas de potencia en componentes bobinados". Info.ee.surrey.ac.uk . Consultado el 15 de enero de 2016 .
  2. ^ ab Glauner, Patrick; Meira, Jorge Augusto; Valtchev, Petko; State, Radu; Bettinger, Franck (2017). "El desafío de la detección de pérdidas no técnicas utilizando inteligencia artificial: una encuesta". Revista internacional de sistemas de inteligencia computacional . 10 (1): 760–775. arXiv : 1606.00626 . doi :10.2991/ijcis.2017.10.1.51. S2CID  9850103.
  3. ^ Edwards, Matty (16 de agosto de 2017). "Según un estudio, casi 1,3 millones de clientes de energía han pagado 102 millones de libras más debido a errores de facturación de la empresa". The Independent . Consultado el 31 de diciembre de 2018 .
  4. ^ Evans, Tara (2 de marzo de 2016). "Millones de personas afectadas por facturas de energía impactantes de proveedores que exigen miles de dólares después de cometer errores". The Daily Telegraph . Consultado el 31 de diciembre de 2018 .