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dc.contributor.advisorSánchez Úbeda, Eugenio Franciscoes-ES
dc.contributor.authorCasero Martín, Martaes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2021-10-05T10:14:11Z
dc.date.available2021-10-05T10:14:11Z
dc.date.issued2022es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/62287
dc.descriptionGrado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicaciónes_ES
dc.description.abstractEn 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.abstractThis 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.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject33 Ciencias tecnológicases_ES
dc.subject3306 Ingeniería y tecnología eléctricaes_ES
dc.subject3325 Tecnología de las telecomunicacioneses_ES
dc.subject.otherKTT (GITT)es_ES
dc.titleAnálisis de la evolución de los perfiles diarios de consumo eléctrico en Españaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsK-medias, Matlab, Perfiles de consumo, Grafoses-ES
dc.keywordsK-means, Matlab, Load profiles, Graphen-GB
Aparece en las colecciones: KTT-Trabajos Fin de Grado

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