Pronóstico de demanda de corto plazo en el SIC, utilizando inteligencia artificial
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TextoDetalles de publicación: Valparaíso: UTFSM, 2009Descripción: xiv, 122 h.: ilTema(s): INTELIGENCIA ARTIFICIAL | ENERGIA ELECTRICA -- DISTRIBUCION | BC / MEM (memorias UTFSM con resúmenes)Clasificación CDD: M 621.319 Nota de disertación: Tesis (Ing. Civil Electricista) -- Profs. guías: Victor Hinojosa Mateus, Julián Bustos Obregón Tema: [Resumen del autor]Tema: El pronóstico de demanda de corto plazo (PDCP) sirve de base para realizar el despacho económico del parque de generación hidrotérmico, que es de vital impor<U+00AC>tancia en la programación de operación a corto plazo, cuyo objetivo es suministrar al mínimo costo la energía eléctrica requerida por los usuarios. Este trabajo trata sobre un método de modelación y simulación multivariable en el PDCP aplicado al Sistema Interconectado Central de Chile. La modelación usada es de tipo cualitativa-cuantitativa, porque los datos históricos son de tipo cuantitativo y con la transformación a variables difusas pasan a ser de tipo cua<U+00AC>litativos. La metodología usada puede incluir n variables explicativas, que deben correla<U+00AC>cionarse con la demanda sin ninguna modelación compleja. Además, se considera un modelo no lineal el cual puede considerar variables de entradas determinísticas y variables climáticas. Estas ventajosas características se obtienen por el uso de Razonamiento Inductivo Difuso (FIR). \ Para determinar las entradas del modelo de pronóstico que entregue un mejor resultado en la predicción, se utiliza una técnica de algoritmos evolutivos (llamado Algoritmo de Rebotes Simulados).
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | número de clasificación | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Memorias
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Biblioteca Campus San Joaquín | Memorias | M ICE 2009 V293 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Disponible | 3560902040123 | |
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Memorias
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Biblioteca Central | Memorias | M 621.319 V293 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Disponible | 3560900159016 |
CD Rom incluye tesis en formato PDF
Incluye anexos
Tesis (Ing. Civil Electricista) -- Profs. guías: Victor Hinojosa Mateus, Julián Bustos Obregón
h. 93
[Resumen del autor]
El pronóstico de demanda de corto plazo (PDCP) sirve de base para realizar el despacho económico del parque de generación hidrotérmico, que es de vital impor<U+00AC>tancia en la programación de operación a corto plazo, cuyo objetivo es suministrar al mínimo costo la energía eléctrica requerida por los usuarios. Este trabajo trata sobre un método de modelación y simulación multivariable en el PDCP aplicado al Sistema Interconectado Central de Chile. La modelación usada es de tipo cualitativa-cuantitativa, porque los datos históricos son de tipo cuantitativo y con la transformación a variables difusas pasan a ser de tipo cua<U+00AC>litativos. La metodología usada puede incluir n variables explicativas, que deben correla<U+00AC>cionarse con la demanda sin ninguna modelación compleja. Además, se considera un modelo no lineal el cual puede considerar variables de entradas determinísticas y variables climáticas. Estas ventajosas características se obtienen por el uso de Razonamiento Inductivo Difuso (FIR). \ Para determinar las entradas del modelo de pronóstico que entregue un mejor resultado en la predicción, se utiliza una técnica de algoritmos evolutivos (llamado Algoritmo de Rebotes Simulados).
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