9199 Zaragoza Universidad de Zaragoza 2012 denied El autor no autoriza la difusión del texto completo de su obra 429444@celes.unizar.es TAZ TFM EINA Yusta Loyo, José María dir. Universidad de Zaragoza Ingeniería Eléctrica Ingeniería Eléctrica Aplicación de técnicas estocásticas y heurísticas para la previsión de demanda eléctrica en instalaciones de bombeo Este trabajo aborda dos objetivos: como primer objetivo, obtener una predicción del consumo eléctrico frente a la demanda de agua en instalaciones de bombeo, planteando un mecanismo de predicción del consumo diario de la energía en función de los caudales diarios demandados por los usuarios de una comunidad de regantes.Como segundo objetivo se plantea diseñar una herramienta de programación horaria que permita establecer criterios de mejora en la eficiencia energética de las instalaciones, resolviendo el problema de minimización del coste diario de explotación teniendo en cuenta el coste de funcionamiento horario de cada una de las bombas disponibles. Se ha modelado una función matemática de previsión de la demanda eléctrica diaria frente a la demanda de agua solicitada utilizando diferentes técnicas estadísticas (LMS, LMS forzado a origen, LMedS). A partir de los modelos de previsión se estiman, mediante cálculos probabilísticos, los costes de penalización por desvíos del programa de consumo de energía previsto para tres casos reales de instalaciones de bombeo. Los resultados arrojan unos costes elevados. Se ha desarrollado un software a medida denominado MPH (Modelo de Previsión Horaria) que sirve como herramienta informática para lograr los objetivos propuestos implementando diferentes algoritmos de corte determinista y heurístico. Los algoritmos desarrollados tratan de optimizar el precio de la ratio €/kWh minimizando el residuo diario de energía, optimizar la prestación de bombeo obteniendo el mejor coste (€) necesario para elevar un m3 tratando de ajustarse a la energía establecida, o bien optimizar la prestación de bombeo obteniendo una menor ratio del coste (€) necesario para elevar cada m3 tratando de ajustarse al caudal solicitado. La implementación de estos algoritmos implican técnicas de búsqueda dirigida en los casos deterministas y estrategias evolutivas como propuesta heurística. Máster en Energías Renovables y Eficiencia Energética Bolea Bitrián, Mariano TAZ-TFM-2012-897 spa inteligencia artificial eurística estadística predicción mercado eléctrico facturación http://zaguan.unizar.es/TAZ/EINA/2012/9199/TAZ-TFM-2012-897.pdf 9315488 Memoria (spa)