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Desarrollo y comparación de algoritmos para la clasificación y modelación de la demanda eléctrica de los municipios de Nariño

Narvaez, Gabriel Y Pazmiño, Camilo (2015) Desarrollo y comparación de algoritmos para la clasificación y modelación de la demanda eléctrica de los municipios de Nariño. Project Report. Universidad de Nariño, San Juan de Pasto.

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URL Oficial: http://biblioteca.udenar.edu.co:8085/atenea/biblio...

Resumen

La clasificación y modelación del consumo de energía eléctrica para una región en particular ofrece la posibilidad de predecir su demanda y asegurar el suministro necesario para el consumo industrial, comercial y residencial de dicha zona. También ofrece la posibilidad de realizar un análisis que permita llevar soluciones de energía eléctrica a los lugares donde ésta, por diferentes razones, no se presta. Para realizar una adecuada clasificación de los municipios del departamento de Nariño según la demanda de energía eléctrica, se compararon varios algoritmos de agrupamiento automático estudiados en el área del aprendizaje de máquinas. Los resultados de cada algoritmo fueron analizados para seleccionar el más adecuado para los objetivos de esta investigación. La herramienta de clustering basada en el entrenamiento de Redes Neuronales Artificiales (RNA) se seleccionó como la de mejor desempeño y mayores funciones para alcanzar los resultados planteados. Por el tipo de información con que se cuenta, la clasificación se realiza en dos etapas: la primera, utiliza la información que se organizó en variables categóricas. Este proceso agrupa los municipios de la zona interconectada de Nariño en 4 clusters, los cuales se tratan como regiones en este trabajo. Posteriormente, dentro de cada región, se realiza una clasificación interna que separa en diferente número de clusters cada una de ellas. La modelación del consumo energético para los clusters se realizó con modelos univariados ARIMA, en donde se utilizaron las series de registro histórico de consumo para su modelamiento y predicción. La base de datos de las series de consumo energético tienen periodicidad mensual, y la información pertenece al período comprendido entre enero 2003 a septiembre de 2014. En el proceso de la información se usaron filtros, y técnicas descomposición de tipo aditiva y multiplicativa. También se hizo un modelamiento usando las variables de población y suscriptores residenciales, con el que se logró una predicción a 7 años del consumo y se comparó los resultados obtenidos con ambos métodos.

Tipo de Elemento: Monografía (Project Report)
Información Adicional: ASESOR: Mg. Wilson Olmedo Achicanoy Martínez
Palabras Clave: Energía eléctrica, clasificación, modelación, consumo, clasificación, algoritmos, clustering
Asunto: T Tecnología > T Technology (General)
T Tecnología > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Division: Facultad de Ingeniería > Programa de Ingeniería Electrónica > Trabajos de grado
Depósito de Usuario: Monitor COES 2
Fecha Deposito: 25 Nov 2016 04:55
Ultima Modificación: 25 Nov 2016 04:55
URI: http://sired.udenar.edu.co/id/eprint/1593

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