Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/29934
Title: Pronóstico de Caudales Afluentes para la Planificación de la Operación de Sistemas Hidrotérmicos de Potencia aplicando el modelo ANFIS
Authors: Zuñiga Rodriguez, Andres Alejandro
Keywords: Pronóstico de caudales
sistemas hidrotérmicos de potencia
sistemas neuro-fuzzy
ANFIS
soft computing
Issue Date: 14-Sep-2015
Publisher: ESPOL
Abstract: This work presents an average mean streamflow forecasting of two important Ecuador’s hydroelectric power plants: Daule-Peripa and Paute-Molino, using a popular neuro-fuzzy system called as ANFIS (Adaptive-NetworkBased Fuzzy Inference System). The ANFIS’s performance was compared with forecasts applying a stochastic time series model called PARMA (Periodic Auto-regressive Mean Average) and compared with real streamflow data from 5 years (2009 – 2013), by application of frequently used error metrics. Results obtained with ANFIS presents better performance than other method considering the error metrics applied; this kind of results is very important for the electricity authority because a good streamflow forecast grants that the hydrothermal operation planning be made as optimal results. To evaluate the streamflow forecasting influence in the operation planning of hydrothermal power system, ANFIS results was applied in a hydroelectric test system.
Description: Este trabajo presenta el pronóstico de caudales medios mensuales afluentes a dos centrales hidroeléctricas en el Ecuador (Daule – Peripa y Paute – Molino), utilizando uno de los más populares modelos de Redes Neuro-Fuzzy denominado ANFIS (Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System). El desempeño de ANFIS fue comparado con el pronóstico obtenido mediante la aplicación de un modelo de series de tiempo Periódico Autoregresivo de Medias Móviles PARMA y con caudales reales de un período de 5 años (2009 – 2013), mediante la aplicación de métricas de error usadas frecuentemente en pronósticos con técnicas de redes neurofuzzy. Los resultados obtenidos con el modelo ANFIS fueron superiores en todas las métricas de error consideradas; este tipo de resultados es de gran importancia para el sector eléctrico pues un buen pronóstico de caudales afluentes mensuales garantiza que la planificación de la operación de las centrales hidroeléctricas se haga de manera óptima. Adicionalmente se presenta la aplicación de ambos modelos de pronóstico para evaluar su influencia en los modelos de planificación de la operación de un sistema hidrotérmico de prueba.
URI: http://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/29934
Appears in Collections:Artículos de Tesis de Grado - FIEC



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.