Implementation of an Energy Demand Forecasting Model under a Smart Grids Environment

Rosero, J.; P, Alvaro A Zambrano; Duarte, Oscar

doi:10.1109/tdc-la.2018.8511754

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“…In recent years, LA countries have contributed novel proposals in Demand Side Management, forecasting models, and theoretical studies for forecasting optimization (Cruz, Alvarez, Al-Sumaiti, & Rivera, 2020;Cruz, Alvarez, Rivera, & Herrera, 2019;Diaz, Vuelvas, Ruiz, & Patino, 2019;Garcia-Guarin et al, 2019;J. Garcia, Alvarez, & Rivera, 2020; J. R. Garcia, Zambrano P, & Duarte, 2018;Henríquez & Kristjanpoller, 2019;Hernandez & Baeza, 2019;Jiménez, Pertuz, Quintero, & Montaña, 2019;Marrero, García-Santander, Carrizo, & Ulloa, 2019;Moret, Babonneau, Bierlaire, & Maréchal, 2020;Paredes, Vargas, & Maldonado, 2020;Ramirez, Cruz, & Gutierrez, 2019;Rocha, Silvestre, Celeste, Coura, & Rigo, 2018;Romero-Quete & Canizares, 2019;Sanhueza & Freitas, 2018;Zavadzki, Kleina, Drozda, & Marques, 2020;Zuniga-Garcia, Santamaría-Bonfil, Arroyo-Figueroa, & Batres, 2019).…”

Section: Smart Buildings Forecasting Techniquesmentioning

confidence: 99%

Mejoras al desempeño energético en edificaciones abordando los desafíos actuales del demand-side: Una revisión de contribuciones de Latinoamérica

2020

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Debido a la actual crisis energética mundial y como resultado de los acuerdos de las naciones participantes, se han establecido medidas por las Naciones Unidas para superar los desafíos relacionados. A pesar de los esfuerzos para incluir a los países subdesarrollados en dicho proceso de decisión, la mayoría de las contribuciones continúan estando inclinadas al hemisferio norte. Así, este trabajo se enfoca en destacar los esfuerzos realizados por los países Latinoamericanos (LA), entre 2018-2020, para contribuir específicamente en las mejoras en el desempeño energético en edificaciones para abordar los desafíos actuales del lado de la demanda. Dichos desafíos están relacionados con la gestión de la demanda: (i) picos de demanda no controlados y (ii) capacidad de transmisión y distribución insuficiente en la red eléctrica. Las contribuciones de LA se clasifican en independientes, colaboración y aplicación. Los estudios también se clasificaron en teóricos, experimentales, ambos y revisiones. La metodología de filtrado de dos etapas implementada dio como resultado un total de 176 documentos como lista inicial. Al centrarse sólo en los aspectos relacionados con los ocupantes, las soluciones pasivas y de bajo consumo y las técnicas de previsión para edificios inteligentes, la lista procesada dio como resultado un total de 73 estudios. Los resultados mostraron que los esfuerzos realizados por los países LA residen en su mayoría en la implementación de estrategias previamente desarrolladas y propuestas por países desarrollados, para realizar estudios de caso como independiente o en colaboración. Finalmente, se presenta un análisis FODA para analizar más los resultados.

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Section: Smart Buildings Forecasting Techniquesmentioning

confidence: 99%

Mejoras al desempeño energético en edificaciones abordando los desafíos actuales del demand-side: Una revisión de contribuciones de Latinoamérica

2020

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“…On the one hand, different types of works are identified focused on performing demand prediction processes from historical data collected by AMIs. Although the focus of prediction methods varies according to the objectives pursued, it is evident that new techniques are constantly being tested to improve the accuracy of prediction models [9][10] [11][12] [13] and AMI data become a fundamental input for this development.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Measurement and Analysis with KPIs based on an AMI system

Morgado

Zambrano

Rosero

2022

IJEEI

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This paper presents the development of a series of Key Performance Indicators (KPIs) for the electrical system of the campus of the National University of Colombia based on the deployed smart metering infrastructure (AMI). To develop the proposed indicators, it was necessary to use different sources of information to complement the data provided by the AMI system. In the document, the formulation of the main indicators is presented alongside an analysis of the behavior obtained for each one. It was possible to observe how, based on the results obtained from the different indicators periods of inefficiency in electricity consumption. Finally, the main conclusion corresponds to the challenge of applying these KPIs to different conditions.

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Implementation of an Energy Demand Forecasting Model under a Smart Grids Environment

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Mejoras al desempeño energético en edificaciones abordando los desafíos actuales del demand-side: Una revisión de contribuciones de Latinoamérica

Mejoras al desempeño energético en edificaciones abordando los desafíos actuales del demand-side: Una revisión de contribuciones de Latinoamérica

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