{"id":92208,"date":"2018-03-11T10:11:11","date_gmt":"2018-03-11T10:11:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/modelizacion-y-prediccion-del-consumo-electrico-mensual-mediante-redes-neuronales\/"},"modified":"2018-03-11T10:11:11","modified_gmt":"2018-03-11T10:11:11","slug":"modelizacion-y-prediccion-del-consumo-electrico-mensual-mediante-redes-neuronales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/extremadura\/modelizacion-y-prediccion-del-consumo-electrico-mensual-mediante-redes-neuronales\/","title":{"rendered":"Modelizaci\u00f3n y predicci\u00f3n del consumo el\u00e9ctrico mensual mediante redes neuronales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Diego Carmona Fern\u00e1ndez <\/strong><\/h2>\n<p>\u00abla energ\u00eda el\u00e9ctrica es un bien que nos sirve de una forma tan directa que lo consumimos sin sentir\u00bb. \u00e9sta es la primera frase que podemos leer en el pr\u00f3logo del atlas de la demanda el\u00e9ctrica espa\u00f1ola [indel, 98], conclusi\u00f3n a la que se lleg\u00f3 a partir de las encuestas realizadas a los consumidores consultados dentro de dicho proyecto, y que evidencia hasta qu\u00e9 punto la energ\u00eda el\u00e9ctrica se ha convertido en un bien b\u00e1sico sobre el que existe una escasa o nula concienciaci\u00f3n de ahorro y eficiencia en relaci\u00f3n a su uso final. junto a ello, destacamos que, de acuerdo con [murto, 98] y desde un punto de vista econ\u00f3mico, son dos los inconvenientes principales a destacar de la energ\u00eda el\u00e9ctrica: la imposibilidad de su almacenamiento y el papel de input espec\u00edfico que desempe\u00f1a en muchas de sus aplicaciones, lo que dificulta, al menos a corto plazo, su posible sustituci\u00f3n. por estas razones, entre otras muchas, se antoja imprescindible buscar respuesta a los interrogantes para qu\u00e9 demandamos la electricidad y c\u00f3mo se demandar\u00e1 en el futuro si, como se afirma en [indel, 98], queremos reducir costes al sistema al mismo tiempo que disminuir la incertidumbre sobre su evoluci\u00f3n con el fin de facilitar una correcta toma de decisiones que nos permita, entre otras ventajas, mejorar su eficiencia y facilitar la coordinaci\u00f3n oferta-demanda. para poder encontrar respuesta a dichos interrogantes se antoja imprescindible disponer de modelos adecuados desde los que realizar predicciones de la demanda de energ\u00eda el\u00e9ctrica esperada en una zona determinada y para un horizonte temporal concreto. el objetivo b\u00e1sico perseguido en la realizaci\u00f3n de esta tesis ha sido el de encontrar una herramienta que permita explicar de forma eficaz la demanda mensual peninsular de energ\u00eda el\u00e9ctrica tanto a uno como a doce meses de proyecci\u00f3n. Este objetivo general se ha concretado a partir de los siguientes objetivos particulares: 1. Definir un modelo univariante de predicci\u00f3n de demanda de energ\u00eda el\u00e9ctrica mensual que pueda considerarse explicativo de la serie modelada con una precisi\u00f3n adecuada, a partir de la combinaci\u00f3n de la informaci\u00f3n extra\u00edda de su evoluci\u00f3n temporal mediante un an\u00e1lisis previo de la demanda mensual peninsular en espa\u00f1a y de los resultados proporcionados por una red neuronal optimizada en todas las fases de su dise\u00f1o. 2. Comprobar la importancia que un correcto preprocesado de los datos tiene sobre la predicci\u00f3n final, realizando para ello diferentes desestacionalizaciones de la serie modelada con el objetivo de que la red neuronal trabaje con una serie m\u00e1s suavizada, lo que facilitar\u00e1 su capacidad de generalizaci\u00f3n. 3. Optimizar el proceso de dise\u00f1o de la red neuronal, contemplando para ello un amplio espectro de escenarios posibles, lo que nos permitir\u00e1 descubrir las ventajas e inconvenientes asociados a ciertas suposiciones que, con cierta frecuencia, se han realizado en estudios precedentes dentro de la literatura de aplicaciones de redes neuronales a la predicci\u00f3n de la demanda el\u00e9ctrica. 4. Comprobar si los resultados obtenidos mediante el empleo de distintos paradigmas neuronales mejoran los que proporcionar\u00edan otras t\u00e9cnicas cl\u00e1sicas aplicadas tradicionalmente con el mismo objetivo, tales como la modelizaci\u00f3n arima o la suavizaci\u00f3n exponencial. 5. Comprobar si la evoluci\u00f3n presentada por el error cometido por el modelo de predicci\u00f3n dise\u00f1ado es estable al aumentar el horizonte temporal de uno a doce meses, al ser \u00e9sta la duraci\u00f3n caracter\u00edstica de un periodo estacional de la serie modelada.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Modelizaci\u00f3n y predicci\u00f3n del consumo el\u00e9ctrico mensual mediante redes neuronales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Modelizaci\u00f3n y predicci\u00f3n del consumo el\u00e9ctrico mensual mediante redes neuronales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Diego Carmona Fern\u00e1ndez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Extremadura<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 13\/03\/2009<\/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>Miguel \u00e1ngel Jaramillo Mor\u00e1n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: jose Carpio iba\u00f1ez <\/li>\n<li>Jos\u00e9 ignacio Escudero fombuena (vocal)<\/li>\n<li>Manuel Valencia barrero (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Manuel Garc\u00eda barrero (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Diego Carmona Fern\u00e1ndez \u00abla energ\u00eda el\u00e9ctrica es un bien que nos sirve de una forma tan directa 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