Capítulo de Libro
Framework para la predicción de generación y consumo eléctrico a corto plazo aplicando modelos combinados de línea base y regresión
Autor/es | Parejo Matos, Antonio
Bracco, Stefano Personal Vázquez, Enrique Larios Marín, Diego Francisco León de Mora, Carlos García Caro, Sebastián |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Tecnología Electrónica |
Fecha de publicación | 2022-02 |
Fecha de depósito | 2022-05-09 |
Publicado en |
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ISBN/ISSN | 978-84-123872-6-1 |
Resumen | La predicción de generación y consumo eléctrico a corto plazo supone una herramienta
de enorme interés dentro del sistema eléctrico, donde la presencia de fuentes de
generación renovable y distribuida está en constante ... La predicción de generación y consumo eléctrico a corto plazo supone una herramienta de enorme interés dentro del sistema eléctrico, donde la presencia de fuentes de generación renovable y distribuida está en constante crecimiento. Específicamente, este tipo de predicción es esencial para la gestión energética en edificios, industrias y microgrids para optimizar la operación de sus recursos energéticos bajo diferentes criterios. Teniendo esto en cuenta, se ha propuesto un framework completo para la predicción de generación y consumo en smart grids y microgrids. Concretamente, este framework se utiliza para comparar un conjunto de técnicas basadas en reglas y aprendizaje automático (machine learning) para realizar la predicción de variables eléctricas del día siguiente. Además, se presenta un enfoque novedoso que incluye el uso de modelos de línea base como entradas para los modelos de machine learning. Los resultados obtenidos indican que este enfoque mejora significativamente la predicción frente al resto de técnicas comparadas, logrando una mejora de hasta el 62% con respecto al método Naive. Estos resultados se han obtenido al aplicar la metodología propuesta para predecir cinco variables de potencia de generación y consumo eléctrico del Campus de Savona de la Universidad de Génova en Italia. |
Identificador del proyecto | RTI2018-094917-B-I00
FPU16/03522 |
Cita | Parejo Matos, A., Bracco, S.,...,García Caro, S. (2022). Framework para la predicción de generación y consumo eléctrico a corto plazo aplicando modelos combinados de línea base y regresión. En Sinergías en la investigación en STEM (pp. 43-46). Alcoy (Alicante): 3ciencias. |
Ficheros | Tamaño | Formato | Ver | Descripción |
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parejo-matos_2022_framework.pdf | 562.3Kb | [PDF] | Ver/ | |