{"id":114481,"date":"2013-11-07T00:00:00","date_gmt":"2013-11-07T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/load-forecasting-on-the-user-side-by-means-of-computational-intelligence-algorithms\/"},"modified":"2013-11-07T00:00:00","modified_gmt":"2013-11-07T00:00:00","slug":"load-forecasting-on-the-user-side-by-means-of-computational-intelligence-algorithms","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/teoria-estocastica-y-analisis-de-series-temporales\/load-forecasting-on-the-user-side-by-means-of-computational-intelligence-algorithms\/","title":{"rendered":"Load forecasting on the user side by means of computational intelligence algorithms"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Juan  Jose Cardenas Araujo <\/strong><\/h2>\n<p>En el contexto energ\u00e9tico actual y particularmente en el lado del usuario, el concepto de sistema de gesti\u00f3n energ\u00e9tica (ems) se presenta como una alternativa apropiada para mejorar continuamente la eficiencia energ\u00e9tica. Los emss en combinaci\u00f3n con las tecnolog\u00edas inform\u00e1ticas dan origen al concepto de iems, que adem\u00e1s de soportar las funciones de los ems, tienen la capacidad de modelar, pronosticar, controlar y supervisar los consumos energ\u00e9ticos. Su principal objetivo es el de realizar una mejora continua, lo m\u00e1s aut\u00f3noma posible y predictiva de la eficiencia energ\u00e9tica.  este tipo de sistemas tienen como n\u00facleo fundamental el sistema de modelado y pron\u00f3stico de consumos (load modelling and forecast system, lmfs). El lmfs est\u00e1 habilitado para pronosticar el comportamiento futuro de cargas y, si es necesario, de generadores. Es sobre estos pron\u00f3sticos sobre los cuales el iems puede realizar sus tareas autom\u00e1ticas y predictivas de optimizaci\u00f3n y supervisi\u00f3n. Los lmfs en el lado del usuario son el foco de esta tesis.  un lmfs en el lado del usuario, dise\u00f1ado para soportar un iems requiere o demanda ciertas caracter\u00edsticas que en otros contextos no ser\u00edan tan necesarias. En primera estancia, los perfiles de los usuarios tienen un alto grado de aleatoriedad que los hace m\u00e1s dif\u00edciles de pronosticar. Segundo, el gran n\u00famero de puntos a modelar requiere que el lmfs tenga por un lado, un nivel elevado de autonom\u00eda para generar de la manera m\u00e1s desatendida posible los modelos. Por otro lado, necesita un nivel elevado de adaptabilidad para que, usando la misma estructura o metodolog\u00eda, pueda modelar diferentes tipos de cargas cuya procedencia pude variar significativamente.  por lo tanto, los sistemas de modelado abordados en esta tesis son aquellos que no solo buscan mejorar la precisi\u00f3n, sino tambi\u00e9n la adaptabilidad y autonom\u00eda. En busca de estos objetivos y soportados principalmente por algoritmos de inteligencia computacional, procesamiento de se\u00f1ales y estad\u00edstica, hemos propuesto tres algoritmos novedosos para el desarrollo de un lmfs en el lado del usuario. el primero de ellos busca mejorar la adaptabilidad del lmfs manteniendo una buena precisi\u00f3n y capacidad de autonom\u00eda. Denominado eta, consiste del uso de una estructura anfis que es entrenada por un algoritmo gen\u00e9tico multi objetivo (moga). Como resultado de este h\u00edbrido, obtenemos un algoritmo con excelentes capacidades de generalizaci\u00f3n y f\u00e1cil de adaptar para el entrenamiento y evaluaci\u00f3n de nuevas estructuras adaptativas basadas en anfis.  el segundo de los algoritmos desarrollados aborda la autonom\u00eda del lmfs para as\u00ed poder generar modelos de m\u00faltiples cargas. Al igual que en la anterior propuesta usamos un anfis y un moga, pero esta vez el moga en vez de entrenar el anfis, se utiliza para encontrar la configuraci\u00f3n cuasi-\u00f3ptima del anfis. Encontrar la onfiguraci\u00f3n apropiada de un anfis es muy importante para obtener un buen funcionamiento del lmfs en lo que a precisi\u00f3n y generalizaci\u00f3n respecta. El lmfs propuesto, adem\u00e1s de configurar autom\u00e1ticamente el anfis, incluy\u00f3 diversos algoritmos para procesar los datos puros que casi siempre estuvieron contaminados de datos espurios y gaps de informaci\u00f3n, operando satisfactoriamente en las condiciones de prueba en un escenario real.  el tercero y \u00faltimo de los algoritmos busc\u00f3 mejorar la precisi\u00f3n manteniendo la autonom\u00eda y adaptabilidad, aprovechando para ello la existencia de patrones dominantes de m\u00e1s baja resoluci\u00f3n temporal que el consumo objetivo, y que son m\u00e1s f\u00e1ciles de modelar y pronosticar. La metodolog\u00eda desarrollada se basa en la transformada de hilbert-huang para detectar y seleccionar tales patrones dominantes. Adem\u00e1s, esta metodolog\u00eda define el uso de modelos parciales de los patrones dominantes seleccionados, para mejorar la precisi\u00f3n del lmfs y mitigar el problema de aleatoriedad que afecta a los consumos en el lado del usuario<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Load forecasting on the user side by means of computational intelligence algorithms<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Load forecasting on the user side by means of computational intelligence algorithms <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Juan  Jose Cardenas Araujo <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 11\/07\/2013<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Jos\u00e9 Lu\u00eds Romeral  Mart\u00ednez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: norma Anglani <\/li>\n<li>monica Millan   giraldo (vocal)<\/li>\n<li>  (vocal)<\/li>\n<li>  (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Juan Jose Cardenas Araujo En el contexto energ\u00e9tico actual y particularmente en el lado del usuario, el 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