Author: Francisco Alejandro Vargas Guarategua
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Evaluación de redes neuronales artificiales para la predicción de la demanda eléctrica
Author: Francisco Alejandro Vargas Guarategua
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Análisis y predicción de la demanda de energía eléctrica a corto plazo mediante redes neuronales
Author: Pedro Luis Álvarez García-Verona
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Aplicación de un modelo de red neuronal no supervisado a la clasificación de consumidores eléctricos
Author: Sergio Valero Verdú
Publisher: Editorial Club Universitario
ISBN: 8415787065
Category : Technology & Engineering
Languages : es
Pages : 166
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El libro muestra la capacidad de las redes neuronales y en concreto de los mapas auto-organizados de Teuvo Kohonen, los conocidos como Self-Organizing Maps (SOM) para clasificar consumidores eléctricos a partir de históricos de datos reales de consumo. El espectro de datos de entrada está formado por más de 20 tipos de consumidores distintos de una misma región geográfica. La red neuronal SOM ha demostrado ser una eficaz herramienta para segmentar y clasificar consumidores a partir de sus perfiles de carga diarios y ha permitido identificar nuevos consumidores, no utilizados antes para entrenar el mapa. Esta identificación posterior y la asignación automática a un segmento o clúster de clientes permiten asociar nuevos consumidores a patrones de consumo previamente clasificados. Este procedimiento permitiría a compañías comercializadoras y a clientes conocer a partir de los datos de consumo diario a qué cluster de consumidores pertenece y elegir tarifas específicas en función del patrón de consumo de este grupo.
Publisher: Editorial Club Universitario
ISBN: 8415787065
Category : Technology & Engineering
Languages : es
Pages : 166
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El libro muestra la capacidad de las redes neuronales y en concreto de los mapas auto-organizados de Teuvo Kohonen, los conocidos como Self-Organizing Maps (SOM) para clasificar consumidores eléctricos a partir de históricos de datos reales de consumo. El espectro de datos de entrada está formado por más de 20 tipos de consumidores distintos de una misma región geográfica. La red neuronal SOM ha demostrado ser una eficaz herramienta para segmentar y clasificar consumidores a partir de sus perfiles de carga diarios y ha permitido identificar nuevos consumidores, no utilizados antes para entrenar el mapa. Esta identificación posterior y la asignación automática a un segmento o clúster de clientes permiten asociar nuevos consumidores a patrones de consumo previamente clasificados. Este procedimiento permitiría a compañías comercializadoras y a clientes conocer a partir de los datos de consumo diario a qué cluster de consumidores pertenece y elegir tarifas específicas en función del patrón de consumo de este grupo.
Predicción de demanda eléctrica en edificios
Author: Guillem Ollé López
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Languages : es
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La finalidad del presente proyecto consiste en exponer una serie de herramientas basadas en nuevas tecnologías computacionales para la predicción de la demanda eléctrico en edificios. Estas nuevas tecnologías computacionales se denominan redes neuronales artificiales y se basan en algoritmos muy potentes para relacionar grandes cantidades de información y, de esta manera construir modelos matemáticos muy complejos que puedan, en este caso, predecir valores. Para poder tener una visualización de cómo se han realizado las predicciones al largo de la historia, este proyecto elabora un estado del arte de las predicciones de consumo eléctrico. Seguidamente se expone la amplia teoría de las redes neuronales artificiales. En este capítulo se describe detalladamente la historia del nacimiento de esta tecnología, la clasificación de las funciones que pueden desarrollar, así como la base matemática que define los algoritmos. Para poder aplicar los nuevos conocimientos en esta materia, el proyecto realiza un caso práctico donde se puede seguir todo el procedimiento establecido entre la obtención de datos hasta la predicción de la demanda eléctrica en edificios. Para el caso práctico se ha cogido información del consumo eléctrico del edificio de arquitectura de la Universidad Politécnica de Catalunya. Los resultados obtenidos de la predicción del caso práctico son relativamente buenos. Se puede decir que estas nuevas herramientas son aptas para realizar la predicción de la demanda en edificios. No obstante se analizan las deficiencias encontradas, así como también los temas de estudio futuros que han surgido del proyecto para mejorar la fiabilidad de las predicciones.
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Languages : es
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La finalidad del presente proyecto consiste en exponer una serie de herramientas basadas en nuevas tecnologías computacionales para la predicción de la demanda eléctrico en edificios. Estas nuevas tecnologías computacionales se denominan redes neuronales artificiales y se basan en algoritmos muy potentes para relacionar grandes cantidades de información y, de esta manera construir modelos matemáticos muy complejos que puedan, en este caso, predecir valores. Para poder tener una visualización de cómo se han realizado las predicciones al largo de la historia, este proyecto elabora un estado del arte de las predicciones de consumo eléctrico. Seguidamente se expone la amplia teoría de las redes neuronales artificiales. En este capítulo se describe detalladamente la historia del nacimiento de esta tecnología, la clasificación de las funciones que pueden desarrollar, así como la base matemática que define los algoritmos. Para poder aplicar los nuevos conocimientos en esta materia, el proyecto realiza un caso práctico donde se puede seguir todo el procedimiento establecido entre la obtención de datos hasta la predicción de la demanda eléctrica en edificios. Para el caso práctico se ha cogido información del consumo eléctrico del edificio de arquitectura de la Universidad Politécnica de Catalunya. Los resultados obtenidos de la predicción del caso práctico son relativamente buenos. Se puede decir que estas nuevas herramientas son aptas para realizar la predicción de la demanda en edificios. No obstante se analizan las deficiencias encontradas, así como también los temas de estudio futuros que han surgido del proyecto para mejorar la fiabilidad de las predicciones.
Técnicas neuronales y estadísticas para la predicción de demanda eléctrica
Author: Manuel Martín-Merino Acera
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ISBN: 9788481962376
Category : Technology
Languages : es
Pages : 100
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Esta monografía recoge los trabajos realizados bajo el proyecto de investigación "Predicción de demanda eléctrica utilizando redes neuronales y métodos Kernel"
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ISBN: 9788481962376
Category : Technology
Languages : es
Pages : 100
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Esta monografía recoge los trabajos realizados bajo el proyecto de investigación "Predicción de demanda eléctrica utilizando redes neuronales y métodos Kernel"
Evaluación de configuraciones de redes neuronales artificiales para la previsión del consumo de energía en sistemas de climatización
Author: Esteban Patricio Manuel Fernández Arancibia
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Languages : es
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Sistema para la predicción de demanda de agua con redes neuronales artificiales
Author: Juan Pedro Vicente Martín
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Languages : es
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Análisis y pronóstico de la demanda de potencia eléctrica en Bolivia
Author: Gimmy Nardó Sanjinés Tudela
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Languages : es
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Predicción de demanda eléctrica a corto plazo para la operación de microrredes aisladas
Author: Adelaida Zuluaga Cajiao
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Existe un creciente interés en cerrar la brecha energética que existe a nivel mundial. El séptimo Objetivo de Desarrollo Sostenible propuesto por la ONU, estableció que debe haber energía limpia y asequible para todos. Por lo tanto, la planificación y el trabajo para el acceso universal a los servicios energéticos, más específicamente a los servicios energéticos modernos, que incluyen la generación de energía por fuentes renovables, deben comenzar por estudiar las posibilidades de hacer que estos proyectos sean sólidos y sostenibles. Para construir un sistema de energía robusto, se necesita un sistema de gestión de energía. Este sistema permite el seguimiento de las variables y condiciones del sistema eléctrico, por lo tanto, el EMS puede tomar decisiones sobre el funcionamiento de ciertos elementos en el sistema eléctrico. De hecho, el pronóstico de carga ofrece la posibilidad de hacer que la electrificación rural sea lo más robusta posible. Porque al predecir el consumo de energía, el sistema puede tener en cuenta los cambios en la generación o en el consumo, para mantener la eficiencia y abastecer la demanda de energía todo el tiempo. Esta tesis de pregrado propone la implementación de una red neuronal para el pronóstico de carga, teniendo en cuenta el caso de estudio: una microrred ubicada en una región del norte de Chile, conocida como Huatacondo. A través de este trabajo se discutirá la utilidad del proyecto para el sistema energético colombiano.
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Existe un creciente interés en cerrar la brecha energética que existe a nivel mundial. El séptimo Objetivo de Desarrollo Sostenible propuesto por la ONU, estableció que debe haber energía limpia y asequible para todos. Por lo tanto, la planificación y el trabajo para el acceso universal a los servicios energéticos, más específicamente a los servicios energéticos modernos, que incluyen la generación de energía por fuentes renovables, deben comenzar por estudiar las posibilidades de hacer que estos proyectos sean sólidos y sostenibles. Para construir un sistema de energía robusto, se necesita un sistema de gestión de energía. Este sistema permite el seguimiento de las variables y condiciones del sistema eléctrico, por lo tanto, el EMS puede tomar decisiones sobre el funcionamiento de ciertos elementos en el sistema eléctrico. De hecho, el pronóstico de carga ofrece la posibilidad de hacer que la electrificación rural sea lo más robusta posible. Porque al predecir el consumo de energía, el sistema puede tener en cuenta los cambios en la generación o en el consumo, para mantener la eficiencia y abastecer la demanda de energía todo el tiempo. Esta tesis de pregrado propone la implementación de una red neuronal para el pronóstico de carga, teniendo en cuenta el caso de estudio: una microrred ubicada en una región del norte de Chile, conocida como Huatacondo. A través de este trabajo se discutirá la utilidad del proyecto para el sistema energético colombiano.
Selección de variables de entrada en la predicción de la demanda eléctrica con redes de neuronas
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Languages : es
Pages : 66
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