Optimización del consumo y demanda de energía eléctrica utilizando redes neuronales artificiales y modelos dinámicos de simulación

Abstract

Este trabajo estudia la aplicación de técnicas modernas de predicción y simulación en la optimización del uso de la energía eléctrica dentro de una planta industrial. La predicción de la demanda eléctrica es realizada utilizando redes neuronales dinámicas recurrentes, mediante las cuales se intenta prever el comportamiento de la potencia (MW) en el tiempo, empleando patrones definidos mediante un estudio de caso y referencias de trabajos previos. Este módulo ayudará a reorganizar la planificación eléctrica, de tal manera que se reduzcan al mínimo los picos de demanda. Las redes recurrentes son sistemas dinámicos no lineales capaces de descubrir regularidades temporales en las secuencias procesadas y pueden aplicarse, por lo tanto, a multitud de tareas de procesamiento de este tipo de secuencias. Esta tesis se centra en la aplicación de las redes neuronales recurrentes a la predicción de la demanda eléctrica. La simulación dinámica de una planta industrial es realizada utilizando técnicas modernas de estimación paramétrica, modelado por redes neuronales y ecuaciones matemáticas obtenidas por regresión estadística y modelos previamente elaborados en otros trabajos. Una de las mayores ventajas de la simulación desarrollada es que permite integrar los subsistemas más importantes dentro de un proceso industrial, como son: el eléctrico, el mecánico, el de instrumentación y el energético, de tal manera que se puedan ensayar diversos escenarios de operación y control, con el fin de evaluar su impacto en todos los subsistemas mencionados. Esto constituye la segunda gran ventaja de la simulación propuesta, debido a que en los simuladores normales sólo se evalúa algún subsistema en particular o algún componente específico del proceso, dejándose de lado la influencia que puede tener un cambio, ya sea por motivos de mejora continua o reingeniería, en todo el proceso en general. Finalmente se plantean propuestas de ahorro energético en las zonas clave de la planta, simulando su aplicación y evaluando su impacto técnico y económico, tanto a nivel energético, como a nivel del proceso. La metodología utilizada para el desarrollo del trabajo, está enmarcada en las recomendaciones del Project Management Institute (PMI).

Palabras clave: Optimización de energía, predicción de demanda eléctrica, redes neuronales recurrentes, modelos de simulación dinámica, estimación paramétrica, PMI.