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TAZ-TFM-2012-897

Aplicación de técnicas estocásticas y heurísticas para la previsión de demanda eléctrica en instalaciones de bombeo

Bolea Bitrián, Mariano
Yusta Loyo, José María (dir.)

Universidad de Zaragoza, Escuela de Ingeniería y Arquitectura, 2012
Departamento de Ingeniería Eléctrica, Área de Ingeniería Eléctrica

Máster en Energías Renovables y Eficiencia Energética

Resumen: 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.


Palabra(s) clave (del autor): inteligencia artificial ; eurística ; estadística ; predicción ; mercado eléctrico ; facturación
Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Master

El autor NO autoriza la consulta a texto completo


 

 Registro creado el 2012-09-13, última modificación el 2012-10-16


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