Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Proyecto de I+D+i:
Predicción de la producción horaria en centrales de energía solar fotovoltaica
Año:2011
Áreas de investigación
  • Estadística,
  • Tratamiento de datos,
  • Ingeniería eléctrica
Datos
Descripción
A la hora de abordar el problema de la predicción, existen numerosísimas alternativas relacionadas con distintas ramas de la Ingeniería. En el caso que nos ocupa, abordaremos el problema desde un punto de vista estadístico, concretamente desde un análisis de series temporales. La predicción en series temporales es una línea de investigación fundamental en la Estadística. El hecho de poder reproducir el comportamiento de un sistema dinámico a partir de medidas discretas (series temporales) de sus variables posibilita la aplicación de los modelos de predicción basados en series temporales a innumerables campos del conocimiento, donde dichos modelos complementan la modelización física o, incluso, sustituyen la modelización física cuando ésta se torna excesivamente compleja, como es nuestro caso. Además, posibilita el tratamiento de problemas de variables ocultas, en los que no se conocen todas las variables que intervienen. Conociendo un conjunto temporalmente ordenado de datos de entrada y otro de datos de respuesta del sistema, es posible anticipar cuál será la respuesta del sistema ante otra señal de entrada, basándonos en el comportamiento observado anteriormente y el error cometido en las estimaciones anteriores, de manera recursiva.
Internacional
No
Tipo de proyecto
Proyectos y convenios de financiación privada
Entidad financiadora
REPSOL
Nacionalidad Entidad
ESPAÑA
Tamaño de la entidad
Pequeña Empresa (11-50)
Fecha concesión
30/09/2011
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Director: Jesus Juan Ruiz (UPM)
  • Codirector: Jaime Carpio Huertas (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Estadística computacional y Modelado estocástico
  • Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
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