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http://hdl.handle.net/11531/62287
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Sánchez Úbeda, Eugenio Francisco | es-ES |
dc.contributor.author | Casero Martín, Marta | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-10-05T10:14:11Z | |
dc.date.available | 2021-10-05T10:14:11Z | |
dc.date.issued | 2022 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/62287 | |
dc.description | Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación | es_ES |
dc.description.abstract | En este proyecto se ha estudiado la evolución temporal de los perfiles de demanda eléctrica de diferentes tarifas en España. Se ha realizado un análisis exploratorio de cada serie de demanda para así entender los comportamientos de consumo eléctrico y para identificar la existencia de grupos de perfiles. Además, se han usado técnicas de machine learning para obtener los perfiles típicos anuales. Tras un análisis preliminar se ha observado como estos perfiles típicos varían a lo largo de los años y se ha podido clasificar estos perfiles tipo respecto a variables de calendario (días de la semana, meses del año, festivos y estaciones del año). Por ello, se ha creado un modelo interpretable que permite el análisis de los cambios temporales y de los patrones presentes en el consumo eléctrico. Este modelo ha sido diseñado en forma de grafo y se han creado varios grafos clasificando los perfiles tipo por distintas variables de calendario. Además, este modelo se ha diseñado atendiendo a la frecuencia y similitud de los perfiles típicos. Con este modelo de visualización de la evolución de los perfiles de demanda se ha podido relacionar los patrones y cambios observados con factores climatológicos y socio económicos. Todos los datos de demanda eléctrica han sido obtenidos de REE (E-SIOS). La realización de este proyecto se ha hecho a través de la herramienta de Matlab. | es-ES |
dc.description.abstract | This project studies the time evolution of the daily load profiles of different electricity rates in Spain. An exploratory analysis has been conducted in order to understand the behavior of electricity consumption and identify the existence of groups of profiles. Moreover, machine learning techniques have been used to obtain typical annual load profiles. After undertaking a preliminary analysis, it has been observed how these typical load profiles vary in time and how they can be classified with respect to different calendar variables (days of the week, months of the year, national holidays and seasons). Therefore, an interpretable model has been created which allows the analysis of changes and patterns present in the consumption of electricity. This model has been designed with the use of graphs and various graphs classified by different calendar variables have been obtained. Also, this model has been designed regarding the size and similarities of all typical profiles. This visualization model that represents the evolution of all typical profiles has made it possible to relate the patterns and changes observed with climatologic and social economic factors. All electricity daily load data has been obtained from REE (E-SIOS). This project has been accomplished with the help of the Matlab tool. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject | 33 Ciencias tecnológicas | es_ES |
dc.subject | 3306 Ingeniería y tecnología eléctrica | es_ES |
dc.subject | 3325 Tecnología de las telecomunicaciones | es_ES |
dc.subject.other | KTT (GITT) | es_ES |
dc.title | Análisis de la evolución de los perfiles diarios de consumo eléctrico en España | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | es_ES |
dc.keywords | K-medias, Matlab, Perfiles de consumo, Grafos | es-ES |
dc.keywords | K-means, Matlab, Load profiles, Graph | en-GB |
Aparece en las colecciones: | KTT-Trabajos Fin de Grado |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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TFG- Casero Martin, Marta.pdf | Trabajo Fin de Grado | 12,71 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
AnexoI.pdf | Autorización | 103,17 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
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