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dc.contributor.authorHernández Hernández, César Ernesto
dc.contributor.authorRodríguez, Francisco
dc.contributor.authorMoreno Úbeda, José Carlos
dc.contributor.authorMendes, Paulo
dc.contributor.authorNormey-Rico, Julio Elias
dc.date.accessioned2022-02-08T12:30:24Z
dc.date.available2022-02-08T12:30:24Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.citationHernández, 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.9788497498081es_ES
dc.identifier.isbn978-84-617-4298-1 (UCM)
dc.identifier.isbn978-84-9749-808-1 (UDC electrónico)
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/29712
dc.description.abstract[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.es_ES
dc.description.sponsorshipEste trabajo ha sido financiado con el Proyecto R+D+i del Plan Nacional DPI2014-56364-C2-1-R del Ministerio de Economía y Competitividad y Fondos FEDERes_ES
dc.description.urihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherComité Español de Automáticaes_ES
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/MINECO/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/DPI2014-56364-C2-1-R/ES/ESTRATEGIAS DE CONTROL Y GESTION ENERGETICA EN ENTORNOS PRODUCTIVOS CON APOYO DE ENERGIAS RENOVABLES/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.1010es_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionales_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es*
dc.subjectModeladoes_ES
dc.subjectPredicciónes_ES
dc.subjectDemanda de energíaes_ES
dc.subjectSeries temporaleses_ES
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.titleModelado 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 artificialeses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
UDC.startPage1010es_ES
UDC.endPage1017es_ES
dc.identifier.doi10.17979/spudc.9788497498081.1010
UDC.conferenceTitleXXXVII Jornadas de Automática Jornadas de Automáticaes_ES


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