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dc.contributor.authorSánchez Ubeda, Eugenio Franciscoes-ES
dc.contributor.authorBerzosa Muñoz, Anaes-ES
dc.date.accessioned2016-01-15T11:26:49Z-
dc.date.available2016-01-15T11:26:49Z-
dc.date.issued2011-11-07es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/5549-
dc.descriptionCapítulos en libroses_ES
dc.description.abstractes-ES
dc.description.abstractThis paper describes a new family of derived variables to measure the efect of outdoor air temperature in electricity and natural gas consumption. The proposed Dynamic Degree-Days (DDD) are temperature-derived functions allowing the definition and use of new quantitative indexes which can help to explain easily the daily variations of electricity and natural gas consumption due to temperature. The DDD are based on a piecewise-linear model for daily temperature, previously adjusted using historical data. These new degree-days allow improving energy forecasting models as well as better monitoring energy performance. Illustrative results are presented.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.publisherUniversidad de La Laguna (ULL) y Asociación Española de Inteligencia Artificial (AEPIA) (Tenerife, España)es_ES
dc.rightses_ES
dc.rights.uries_ES
dc.sourceLibro: 14th Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial - CAEPIA’11, Página inicial: , Página final:es_ES
dc.subject.otherInstituto de Investigación Tecnológica (IIT)es_ES
dc.titleNew variables to improve electricity and natural gas consumption forecasting: dynamic degree-dayses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.keywordses-ES
dc.keywordsdegree-days; demand; forecastingen-GB
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