Hacia una economía circular y baja en carbono

Técnicas analíticas de datos para la mejora del autoconsumo solar mediante la incorporación de algoritmos NIALM (non intrusive appliance load monitoring) en las predicciones de demanda individualizadas  (NIALM)

El objetivo del proyecto NIALM, Técnicas analíticas de datos para la mejora del autoconsumo solar mediante la incorporación de algoritmos NIALM (non intrusive appliance load monitoring) en las predicciones de demanda individualizadas, desarrollado por ITE, es el desarrollo de técnicas analíticas de datos para la mejora del autoconsumo solar mediante la incorporación de algoritmos NIALM en las predicciones de demanda individualizadas. 

Igualmente, la predicción de demandas de cargas o demandas individualizadas es un objetivo en sí mismo debido a su importancia a la hora de desarrollar Sistemas de Gestión de la Demanda para los cuáles una correcta previsión de este tipo de cargas a nivel de dispositivo es fundamental para realizar una planificación eficiente.

Para ello, el proyecto NIALM ha realizado una investigación sobre algoritmos de predicción de demandas individualizadas mediante modelos de clasificación estocásticos. Además, se han planteado nuevas estrategias de previsión de demanda integrando algoritmos de desagregación de la curva de demanda en las distintas cargas. También se han implementado prototipos y se han realizado pruebas de concepto, para después analizar los resultados y estudiar la viabilidad técnica de la solución, así como para estimar los beneficios ambientales y de ahorro económico asociados al sistema resultante mediante el desarrollo de un estudio de Análisis de Ciclo de Vida (ACV).

Por parte de ITE, como resultado del proyecto, se ha desarrollado un algoritmo de predicción de cargas individualizadas/desagregadas basado en modelo de clasificación probabilístico que permite capturar las dinámicas estocásticas de los estados de operación de cargas domésticas para realizar una predicción precisa de los consumos de energía.

La aplicación de este algoritmo facilita la implementación de Sistemas Gestión Activa de la Demanda (GAD) en el ámbito doméstico que pueden traducirse en una mejora de la eficiencia energética y un ahorro en los costes energéticos

El proyecto Técnicas analíticas de datos para la mejora del autoconsumo solar mediante la incorporación de algoritmos NIALM, ha sido financiado por el Ministerio de Industria, Energía y Turismo dentro de la convocatoria del programa de Ayuda a Agrupaciones Empresariales Innovadoras 2018.

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