1. RIUdeG
  2. Tesis
  3. Maestría
  4. CUCEI
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/80775
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dc.contributor.advisorAréchiga Reyna, Ana Berenice
dc.contributor.advisorBarocio Espejo, Emilio
dc.contributor.authorAréchinga Reyna, Ana Berenice
dc.date.accessioned2020-04-13T22:56:47Z-
dc.date.available2020-04-13T22:56:47Z-
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/80775-
dc.identifier.urihttp://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstractResumen Debido a la reciente liberación del mercado eléctrico y al creciente consumo de energía eléctrica, se ha originado la posibilidad para los proveedores de energía de formular nuevas tarifas y mejorar la calidad del servicio para satisfacer la demanda diaria. Un aspecto clave para interpretar y visualizar datos de consumo energético, es agrupar a los diferentes clientes conforme a la similitud del perfil de carga eléctrica. Para este fin, se propone utilizar técnicas de reducción de la dimensión, tal como, análisis de componente principal (PCA), mapeo isométrico de características (Isomap ), mapeo de Sammon, proyección local lineal (LLE), proyección estadística embebida (SNE) y proyección estadística embebida con distribución t (t-SNE). Uno de los principales objetivos del agrupamiento de perfiles de carga en el mercado eléctrico descentralizado, es la aplicación de tarifas, dedicadas a diferentes clases de clientes, la predicción de consumos energéticos en las industrias de alto consumo que negocian la compra y venta de energía, y la mejora de políticas del uso de la energía mediante el análisis de coincidencias de las horas de máxima demanda energética con los precios del mercado mayorista.
dc.description.tableofcontentsTabla de Contenido Resumen III Abstract IV Lista de figuras V Lista de tablas VII Lista de Acrónimos VIII Tabla de contenido IX Capítulo 1 Introducción 1 1.1 Motivación ............................................................................................................... 1 1.2 Declaración del Problema ....................................................................................... 2 1.3 Objetivos .... .. ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........... 3 1.4 Hipótesis .................................................................................................................. 3 1.5 Metodología ............................................................................................................. 3 1.6 Revisión del trabajo previo ...................................................................................... 4 1.6.1 Técnicas de análisis de agrupamiento directo ............................................. 6 1.6.2 Técnicas basadas en inteligencia artificial ..... .. ...... .. ........ ...... .. ........ ...... ..... 9 1.6.3 Técnicas basadas en probabilidades ......................................................... 11 1.6.4 Técnicas de reducción de la dimensión ..................................................... 13 l. 7 Análisis de la revisión bibliográfica ............. ...... .. ........ ...... .. ........ ...... .. ........ ......... 17 1.8 Organización de la tesis ......................................................................................... 19 1. 9 Referencias ............................................................................................................ 19 Capítulo 11 Revisión de las Técnicas de Reducción de la Dimensión 25 2.1 Introducción ........................................................................................................... 25 2.2 Modelo espacio-temporal ...................................................................................... 27 2.3 Técnicas de reducción de la dimensión ........................ ........ ........ ........ ........ ......... 27 2.3 .1 Técnicas de preservación de la distancia ................................................... 29 2. 3. 1.1 Análisis de componente principal ............................................... 3 O 2.3.1.2 Mapeo isométrico de características ............................................ 32 2.3 .1.3 Mapeo no lineal de Sammon ....................................................... 34 IX 2.3 .2 Técnicas de preservación de la topología .................................................. 36 2.3.2.1 Proyección local lineal ................................................................ 37 2.3.2.2 Proyección estadística embebida ................................................. 39 2.4 Caso de estudio ...................................................................................................... 41 2.5 Referencias ............................................................................................................ 47 Capítulo 111 Agrupación y Visualización de Perfiles de Carga Mediante Técnicas 49 Estadística de Reducción de la Dimensión 3 .1 Introducción ........................................................................................................... 49 3.2 Formulación matemática base, SNE .................................... ........ ........ ........ ......... 50 3.3 Proyección estadística embebida con distribución t .............................................. 55 3.3.1 SNE simétrico ........................................................................................... 56 3.3.2 Distribución t-student ................................................................................ 57 3.4 Discusiones de t-SNE ............................................................................................ 60 3.5 Índices de evaluación de clustering .............. ...... .. ........ ...... .. ........ ...... .. ........ ......... 60 3. 5 .1 Índice Silhouette ....................................................................................... 61 3.5.2 Índice Davis-Bouldin ................................................................................ 61 3.5.3 Índice de dispersión .................................................................................. 62 3.5.4 Diagrama de flujo de la implementación de índices ................................. 62 3.6 Efecto de la temperatura en la demanda energética de clientes comerciales de alto consumo .......................................................................................................... 63 3.6.1 Características de los datos de entrada ............. ...... .. ........ ...... .. ........ ......... 63 3.6.2 Determinación del número de grupos ....................................................... 63 3.6.3 Análisis de agrupamiento .......................................................................... 64 3.6.4 Comprobación del análisis de agrupamiento ............................................ 66 3.6.5 Relación del número de grupos de clientes comerciales de alto consumo con la temperatura ambiental del estado de Texas .................... 68 3. 5 Referencias ............................................................................................................ 69 Capítulo IV Análisis Estacional del Agrupamiento de Perfiles de Carga 72 4.1 Introducción ........ .. ........ ...... .. ........ ...... .. ........ ...... .. ........ ...... .. ........ ...... .. ........ ......... 72 4.2 Caso de estudio ...................................................................................................... 73 4.2.1 Características de los datos de entrada ...................................................... 73 X 4.2.2 Determinación del número de grupos ....................................................... 75 4.2.3 Análisis de agrupamiento .......................................................................... 77 4.2.4 Comprobación del análisis de agrupamiento con t-SNE .......................... 80 4.2.5 Efecto de los costos de energía del mercado mayorista en la máxima demanda de carga estacional .................................................................... 83 4.3 Referencias ............................................................................................................ 85 Capítulo V Conclusiones 87 5.1 Conclusiones generales ......................................................................................... 87 5.2 Aportaciones ................. ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........ ......... 88 5.3 Trabajos futuros ..................................................................................................... 88
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://wdg.biblio.udg.mx/politicasdepublicacion.php
dc.titleCaracterización de Perfiles de Carga mediante Técnicas Estadísticas de Reducción de la Dimensión
dc.typeTesis de Maestria
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderAréchinga Reyna, Ana Berenice
dc.coverageGuadalajara, Jalisco
dc.type.conacytmasterThesis-
dc.degree.nameMAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERÍA ELÉCTRICA-
dc.degree.departmentCUCEI-
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara-
dc.degree.creatorMAESTRA EN CIENCIAS EN INGENIERÍA ELÉCTRICA-
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