Acofi papers, Encuentro Internacional de Educación en Ingeniería ACOFI 2015

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DESARROLLO Y COMPARACIÓN DE ALGORITMOS PARA LA CLASIFICACIÓN Y MODELACIÓN DE LA DEMANDA ELÉCTRICA DE LOS MUNICIPIOS DE NARIÑO
Camilo Ernesto Pazmiño, Gabriel Esteban Narváez Morales, Wilson Olmedo Achicanoy Martínez

Última modificación: 2015-07-28

Resumen


La clasificación y modelación del consumo de energía eléctrica, para una región en particular, ofrece la posibilidad de realizar un estimado de su demanda y, mediante la aplicación de políticas energéticas nacionales y regionales, asegurar el suministro necesario para la demanda industrial, comercial y residencial de dicha zona. También ofrece la posibilidad de fundamentar y estructurar proyectos que pudiesen llevar soluciones de energía eléctrica a los lugares donde ésta, por diferentes razones, no se presta. En este trabajo se busca clasificar las poblaciones de El Departamento de Nariño y modelizar su demanda.

Para realizar una adecuada clasificación de los municipios del departamento de Nariño, de acuerdo con el consumo de energía eléctrica que éstos presentan y de acuerdo con variables socioeconómicas que los describen, se compara varios algoritmos de agrupamiento automático estudiados en el área del aprendizaje de máquinas. Los resultados de cada algoritmo son analizados y se selecciona el más adecuado para los objetivos de esta investigación. El método utilizado para realizar la mencionada clasificación se conoce como clustering. Debido al tipo de información que se tiene disponible para los municipios de la zona interconectada de Nariño, la clasificación se realiza en dos etapas: en la primera se utiliza la información de variables categóricas, y el mejor resultado agrupa los municipios de la zona interconectada de Nariño en cuatro clusters. En este trabajo los clusters resultantes son llamados regiones. En la segunda etapa se realiza una clasificación interna para cada región; lo que resulta en una desagregación de los municipios que conforman cada región.


Palabras clave


clasificación; agrupamiento automático; aprendizaje de máquinas; modelos de demanda eléctrica

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