Modelado y predicción a corto plazo del consumo y producción de energía eléctrica en una micro-red utilizando métodos basados en series temporales y redes neuronales artificiales
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http://hdl.handle.net/2183/29712
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Modelado y predicción a corto plazo del consumo y producción de energía eléctrica en una micro-red utilizando métodos basados en series temporales y redes neuronales artificialesAutor(es)
Data
2016Cita bibliográfica
Hernández, C., Rodríguez, F., Moreno, J. C., Costa Mendes, P. R., Normey-Rico, J. E. Modelado y predicción a corto plazo del consumo y producción de energía eléctrica en una micro-red utilizando métodos basados en series temporales y redes neuronales artificiales. En Actas de las XXXVII Jornadas de Automática. 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, Madrid (pp. 1010-1017). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.1010 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081
Resumo
[Resumen] La previsión de la demanda eléctrica juega un papel clave en el funcionamiento de los sistemas de energía, esto se debe a que la generación de energía por medio de fuentes renovables y sistemas distribuidos está creciendo en muchos países. Un análisis y modelado de la potencia eléctrica de los sistemas que conforman una Micro-red (MG) se presenta en este trabajo. El sistema que se estudia consiste en una MG, esta MG se encuentra integrada por un sistema fotovoltaico (PV), un edificio bioclimático, un invernadero, un vehículo eléctrico y una interconexión con la red eléctrica que permite la compra y venta de energía. Este trabajo se centra en el estudio de cómo los métodos basados en series temporales y redes neuronales se pueden utilizar para las predicciones de la demanda de energía. El principal objetivo de los métodos presentados en este documento es predecir el comportamiento futuro a corto plazo. Se proporcionan comparaciones entre los diferentes métodos de predicción de energía.
Palabras chave
Modelado
Predicción
Demanda de energía
Series temporales
Redes neuronales
Predicción
Demanda de energía
Series temporales
Redes neuronales
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Dereitos
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
ISBN
978-84-617-4298-1 (UCM) 978-84-9749-808-1 (UDC electrónico)