Análisis avanzado y mejora de las predicciones de demanda de energía eléctrica frente a cambios meteorológicos

Hernández Fernández, Alberto (2017). Análisis avanzado y mejora de las predicciones de demanda de energía eléctrica frente a cambios meteorológicos. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Análisis avanzado y mejora de las predicciones de demanda de energía eléctrica frente a cambios meteorológicos
Author/s:
  • Hernández Fernández, Alberto
Contributor/s:
  • Caro Huertas, Eduardo
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería Industrial
Date: July 2017
Subjects:
Freetext Keywords: Modelado de la predicción de la demanda de energía eléctrica, lector de temperaturas, modelado de temperaturas, incrementos acumulados de temperatura, gradientes de los incrementos acumulados de temperatura, mercado eléctrico, error cuadrático, error cuadrático medio.
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Ingeniería Eléctrica, Electrónica Automática y Física Aplicada
Creative Commons Licenses: Recognition - Non commercial

Available versions for this object

Warning

There is a more recent version of this electronic publication. Click here to see it.

Full text

[img]
Preview
PDF - Requires a PDF viewer, such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Download (4MB) | Preview

Abstract

Así, a día de hoy es necesario que la demanda eléctrica sea satisfecha de forma instantánea, o lo que es lo mismo, que la energía consumida sea igual a la energía generada en cada instante. Sea antoja fundamental el disponer de un sistema robusto y fiable que permita predecir, dentro de márgenes de error aceptables, la cantidad total de energía eléctrica que deberá ser cubierta por el sistema en cada instante de tiempo. Por tanto, para posibilitar el correcto funcionamiento del sistema eléctrico en su conjunto, es necesario no solamente conocer en cada momento la demanda del sistema y tener capacidad instalada y operativa para satisfacerla, sino anticiparse a esa demanda instantánea, desarrollando un modelo de predicción de la demanda que se antoja básico para la operación correcta y eficiente del sistema eléctrico. De esta forma, el operador de una red eléctrica, con el objetivo de gestionar adecuadamente su sistema de reservas y optimizar los flujos de energía en función de la demanda, precisa de una predicción de la demanda real. Con este objetivo, el Laboratorio de Estadística de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad Politécnica de Madrid ha desarrollado un programa para la predicción de la demanda de energía eléctrica, al que en este Trabajo se le ha denominado como programa principal.eléctrica y de temperatura de diez localizaciones de la España peninsular, facilitados por el operador del sistema y el proveedor de información meteorológica respectivamente. En total, se ha empleado una muestra de 637 días. El programa utiliza el modelo matemático Reg- ARIMA de polinomios autorregresivos integrados, para posteriormente predecir la demanda a corto plazo. El corto horizonte de predicción y las características particulares de la serie invitan a la construcción de 24 modelos univariantes, uno para cada hora de cada día de la muestra escogida. Como variables de salida del programa principal, que se utilizan para el desarrollo del Trabajo en sí, se tienen la fecha y la demanda prevista y real para la fecha en cuestión. El modelo contempla las dos variables explicativas de mayor influencia en el comportamiento de la demanda a corto plazo, a saber, el efecto calendario y la temperatura. Para estudiar con la mayor precisión posible los errores cometidos, en este Trabajo se ha analizado de manera exhaustiva y profunda el comportamiento de la temperatura. Con este objetivo se ha implementado desde cero un programa en Matlab que analiza el comportamiento de las temperaturas de la muestra escogida, y que se ha denominado programa para el estudio de errores.

More information

Item ID: 47437
DC Identifier: http://oa.upm.es/47437/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:47437
Deposited by: Señor Alberto Hernández Fernández
Deposited on: 28 Aug 2017 11:36
Last Modified: 28 Aug 2017 11:36
  • Logo InvestigaM (UPM)
  • Logo GEOUP4
  • Logo Open Access
  • Open Access
  • Logo Sherpa/Romeo
    Check whether the anglo-saxon journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo Dulcinea
    Check whether the spanish journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo de Recolecta
  • Logo del Observatorio I+D+i UPM
  • Logo de OpenCourseWare UPM