Universidad de Zaragoza Custodiado por la Biblioteca de la Universidad de Zaragoza Premis-plugin for CDSInvenio, developed by Miguel Martín Miguel Martín González 02408nmm 2200000 a 4500

2012-10-16

spa Bolea Bitrián, Mariano Yusta Loyo, José María http://zaguan.unizar.es/record/9199 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. info:eu-repo/semantics/closedAccess Fulltext access not authorized info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf 2012-09-13 02408nmm 2200000 a 4500 9199 TAZ-TFM-2012-897 spa Bolea Bitrián, Mariano Aplicación de técnicas estocásticas y heurísticas para la previsión de demanda eléctrica en instalaciones de bombeo Zaragoza Universidad de Zaragoza 2012 denied 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 El autor no autoriza la difusión del texto completo de su obra inteligencia artificial eurística estadística predicción mercado eléctrico facturación Yusta Loyo, José María dir. Universidad de Zaragoza Ingeniería Eléctrica Ingeniería Eléctrica 429444@celes.unizar.es 9315488 http://zaguan.unizar.es/TAZ/EINA/2012/9199/TAZ-TFM-2012-897.pdf Memoria (spa) TAZ TFM EINA URI http://zaguan.unizar.es/record/9199 SUPPORTED 0 MD5 http://zaguan.unizar.es/TAZ/EINA/2012/9199/TAZ-TFM-2012-897.md5 4096 image/x.djvu 6 http://djvu.sourceforge.net/abstract.html DJVU/6 Profile information Lizardtech Document Express Enterprise 5.1 2011-01-19T11:29:27 URI http://zaguan.unizar.es/TAZ/EINA/2012/9199/TAZ-TFM-2012-897.pdf disk Minimum View Print Visualization of DJVU requires specific software, like DjVu Browser Plugin URI http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0 URI http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0 license URI http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0 You are free to adapt, copy, transmite or distribute the work under the following conditions: (1) You must attribute the work in the manner specified by the author or licensor (but not in any way that suggests that they endorse you or your use of the work). 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