Caracterización del consumo eléctrico residencial en Uruguay : Análisis de datos de consumo eléctrico y aplicación de técnicas de inteligencia computacional para su desagregación.
El consumo eléctrico a nivel global ha aumentado y lo seguirá haciendo de forma ininterrumpida en corto y mediano plazo. La tendencia despierta en investigadores, proveedores y consumidores, el interés de entender cómo se consume el recurso. Un insumo para el entendimiento son los datos de consumo,...
I tiakina i:
| Kaituhi matua: | |
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| Hōputu: | masterThesis |
| Reo: | Pāniora |
| I whakaputaina: |
2023
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| Ngā marau: | |
| Urunga tuihono: | https://hdl.handle.net/20.500.12008/41997 |
| Ngā Tūtohu: |
Kāore He Tūtohu, Me noho koe te mea tuatahi ki te tūtohu i tēnei pūkete!
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| Whakarāpopototanga: | El consumo eléctrico a nivel global ha aumentado y lo seguirá haciendo de forma ininterrumpida en corto y mediano plazo. La tendencia despierta en investigadores, proveedores y consumidores, el interés de entender cómo se consume el recurso. Un insumo para el entendimiento son los datos de consumo, obtenidos en procesos de monitoreo no intrusivo de cargas o mediante la instalación de medidores dentro de los establecimientos. Un buen entendimiento del uso permite planificar la demanda basándose en datos reales (e.g., elaborar tarifas, controlar picos de consumo, etc.) y promover el uso consciente y óptimo del recurso (e.g., identificar dispositivos de mayor consumo, detectar comportamientos anómalos, etc.). Esta tesis presenta una caracterización del consumo eléctrico residencial en Uruguay. Se presenta un algoritmo de desagregación de consumo eléctrico residencial, utilizando técnicas de inteligencia computacional y datos sintéticos de consumo. Se crea un conjunto de datos de consumo eléctrico de hogares en Uruguay, Electricity Consumption Dataset of Uruguay, ECD-UY, que cuenta con tres subconjuntos: consumo total, consumo del termotanque, y consumo desagregado de electrodomésticos. Finalmente, se presenta un índice de consumo potencial construido a partir de datos socioeconómicos y datos de consumo de electrodomésticos presentes en el mercado local. El rendimiento del algoritmo de desagregación fue comparado con el de dos métodos de la literatura: Combinatorial Optimization y Factorial Hidden Markov Models, obteniendo rendimientos satisfactorios en todas las instancias evaluadas. El conjunto de datos ECD-UY es el primero de su tipo referente a consumo residencial de un país de América Latina. Por último, el índice de consumo potencial fue validado utilizando regresiones lineales y datos de consumo total presentes en ECD-UY, presentando valores de R2 altos para los niveles geográficos de departamentos y segmentos censales. |
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