Trabajo Fin de Grado
Técnicas de predicción aplicadas al mercado español de la energía eléctrica
Autor/es | Liñán Maho, Albert Jakob |
Director | Alamo, Teodoro |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática |
Fecha de publicación | 2016 |
Fecha de depósito | 2016-12-13 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales |
Resumen | El presente documento presenta un estudio sobre el mercado diario español de la energía eléctrica mediante técnicas de machine learning. Para este estudio se han utilizado mínimos cuadrados, Random Forest, Máquinas de ... El presente documento presenta un estudio sobre el mercado diario español de la energía eléctrica mediante técnicas de machine learning. Para este estudio se han utilizado mínimos cuadrados, Random Forest, Máquinas de soporte vectorial y Clustering. Para realizar el estudio se han probado cada una de las técnicas en tres conjuntos de datos diferentes del año 2015. Para programar los algoritmos para predecir el precio de la energía se han utilizado Matlab y Python. Se han desarrollado una serie de librerías en dichos lenguajes. Los objetivos del proyecto son el estudio de todos estos métodos y su aplicación al mercado eléctrico. This document presents a study on the Spanish daily market electricity through machine learning techniques. For this study were used least squares, Random Forest, Support Vector Machines and Clustering. To conduct the study ... This document presents a study on the Spanish daily market electricity through machine learning techniques. For this study were used least squares, Random Forest, Support Vector Machines and Clustering. To conduct the study were tested each of the techniques in three different data sets 2015. To program algorithms to predict the price of energy have been used Matlab and Python The project objectives are the study of all these methods and their application to the electricity market. |
Cita | Liñán Maho, A.J. (2016). Técnicas de predicción aplicadas al mercado español de la energía eléctrica. (Trabajo fin de grado inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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