Modelo estimador del pronóstico de demanda eléctrica a partir de datos históricos obtenidos de medidores inteligentes
ilustraciones, gráficas
- Autores:
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Matabajoy Salas, Tania Fernanda
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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Revista Internacional de Investigación en Ciencias Aplicadas y Tecnología de la Ingeniería. (IV) 729 -733. “Una visión general de los diferentes tipos de métodos de pronóstico de carga y los factores que afectan el pronóstico de carga.”, 2017 Ben Taieb S, Huser R, Hyndman R et al. Article - “Forecasting uncertainty in electricity smart meter data by boosting additive quantile regression” 2016. Grolinger K, L’Heureux A, Capretz M et al. “Energy Forecasting for Event Venues: Big Data and Prediction Accuracy” 2016. Wen L, Zhou K, Yang S et al. “Comprenssion of Smart meter big data: A survey” 2018 Gestión de Energía – Wa2 Technology https://www.way2.com.br/gestao-deenergia Electro Industries Gauge Tech, Power Meters- https://electroind.com/ Reza Arghandeh, Yuxun Zhou. “Big Data Application in Power Systems” 2017 ESPINA, José Rafael. Predicción espacial de la Demanda eléctrica en la ciudad de Maracaibo. Trabajo de grado Ingeniero Electricista. Maracaibo, Zulia: Universidad del Zulia. 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El estudio de pronóstico presentado se obtuvo a partir de un modelo estimador que acopla variables climáticas como presión, nubosidad, humedad, temperatura, dirección y velocidad del viento. Como también aspectos como el tipo de construcción, tipo de medidor, entre otros que contribuyen en un pronóstico a fin con el comportamiento base de demanda de energía de los usuarios analizados. Inicialmente se desarrolla el planteamiento del modelo de algoritmo híbrido empleado con el cual se realizarán los pronósticos de demanda de energía, realizando una descripción del funcionamiento de este. Posteriormente se realiza la implementación del algoritmo planteado en varios escenarios de tiempo, implementación que se desarrolla al disponer de datos históricos base de demanda de energía con los cuales se efectúan las pruebas del algoritmo, consecutivamente se evaluarán los resultados obtenidos sobre los datos de prueba de entrenamiento elegidos y prueba del código. (Texto tomado de la fuente)The following work develops an energy demand forecasting model based on the use of data provided by smart meters. The hybrid optimization algorithm proposed for the analysis was implemented by integrating tools such as Fourier series, symbolic regression and multiobjective algorithm. The results obtained are presented on a three-year historical basis. The forecast study presented was obtained from an estimator model that couples climatic variables such as pressure, cloud cover, humidity, temperature, direction, and wind speed. As well as aspects such as the type of construction, type of meter, among others that contribute to a forecast in order with the base behavior of the energy demand of the analyzed users. Initially, the approach to the hybrid algorithm model used is developed with which the energy demand forecasts will be made, making a description of its operation. Subsequently, the implementation of the algorithm proposed in various time scenarios is carried out, an implementation that is developed by having historical data base of energy demand with which the algorithm tests are carried out, the results obtained on the test data of chosen training and code testing.MaestríaMagister en Ingeniería - Ingeniería de EléctricaMedición de Energía, Pronóstico de Demanda, Optimización usando algoritmos heurísticos, Smart Gridsxviii, 75 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería EléctricaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaFacultad de IngenieríaBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería000 - Ciencias de la computación, información y obras generales620 - Ingeniería y operaciones afinesMediciónPronóstico de demandaForecastSmart MeteringRedes InteligentesModelo estimador del pronóstico de demanda eléctrica a partir de datos históricos obtenidos de medidores inteligentesElectric demand forecast estimator model, based on historical data obtained from smart meterTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMRevista Internacional de Investigación en Ciencias Aplicadas y Tecnología de la Ingeniería. (IV) 729 -733. “Una visión general de los diferentes tipos de métodos de pronóstico de carga y los factores que afectan el pronóstico de carga.”, 2017Ben Taieb S, Huser R, Hyndman R et al. Article - “Forecasting uncertainty in electricity smart meter data by boosting additive quantile regression” 2016.Grolinger K, L’Heureux A, Capretz M et al. “Energy Forecasting for Event Venues: Big Data and Prediction Accuracy” 2016.Wen L, Zhou K, Yang S et al. “Comprenssion of Smart meter big data: A survey” 2018Gestión de Energía – Wa2 Technology https://www.way2.com.br/gestao-deenergiaElectro Industries Gauge Tech, Power Meters- https://electroind.com/Reza Arghandeh, Yuxun Zhou. “Big Data Application in Power Systems” 2017ESPINA, José Rafael. Predicción espacial de la Demanda eléctrica en la ciudad de Maracaibo. Trabajo de grado Ingeniero Electricista. Maracaibo, Zulia: Universidad del Zulia. Facultad de Ingeniería. 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