Métodos aplicados para la selección de variables de entrada en la predicción del consumo eléctrico en el corto plazo

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Short-Term Load Forecating (STLF), está tomando una mayor relevancia por el desarrollo de las microgrid y los sistemas Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA). Existe una explosión de datos en esta área; para lograr que los sistemas sean prácticos y precisos se necesita seleccionar de maner...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Villacís Postigo, Fernando, Jimenez, Victor Adrian, Will, Adrián
Otros Autores: Congreso Nacional de Ingeniería en Informática / Sistemas de información (4° : 2016 nov. 17-18 : Salta)
Formato: Documento de conferencia submittedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería (Salta) 2016
Materias:
Meteorología
Informática
Consumo de energía
Procesamiento de datos
Acceso en línea:https://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=61629
Aporte de:
Repositorio Digital - Universidad Católica de Salta (UCASal) de Universidad Católica de Salta
Descripción
Sumario:Short-Term Load Forecating (STLF), está tomando una mayor relevancia por el desarrollo de las microgrid y los sistemas Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA). Existe una explosión de datos en esta área; para lograr que los sistemas sean prácticos y precisos se necesita seleccionar de manera adecuada las variables de entrada utilizadas por los sistemas de predicción. Se presenta en este trabajo un estado del arte de los métodos de selección de variables utilizados en STLF, orientado a permitir a usuarios del área obtener criterios para elegir los métodos de selección de variables más adecuados en cada caso.

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