IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 23

Martes

Miércoles

Jueves

Viernes

Sábado

Domingo

1.0

1881

Demanda (kWh)

Lunes

0.5
0.0
0 6 12 18 24 0 6 12 18 24 0 6 12 18 24 0 6 12 18 24 0 6 12 18 24 0 6 12 18 24 0 6 12 18 24
Momento del Día
Percentil

10

25

50

75

90

gráfico 3. La distribución de la demanda de la residencia menos típica de un total de 500 medidores inteligentes incluidos en el análisis.

Residencias típicas y anómalas
para estudiar la totalidad del conjunto de distribuciones de
la demanda residencial, primero calcularemos las diferencias
en los patrones de consumo de electricidad entre pares de
hogares. Hablando en términos de estadísticas, llamamos a
estas diferencias "distancias". se debe tener en cuenta que
la distancia utilizada aquí se refiere a la distancia entre dos
distribuciones de probabilidad en lugar de la distancia física
entre dos casas. una forma de medir la distancia entre dos
distribuciones es la divergencia de Jensen-shannon. tenemos
mayo/junio 2018

336 distribuciones de probabilidad por residencia, una para
cada período de media hora de la semana, así que tenemos
336 medidas de distancia de Jensen-shannon para cada par
de casas. podemos medir la distancia total entre las distribuciones de dos hogares al sumar estas 336 medidas de distancia de Jensen-shannon. De esta manera, podemos encontrar
la distancia entre cada par de casas en el conjunto de datos.
De estas distancias entre pares, podemos computar una
medida de la tipicidad de una residencia específica al ver
cuántas residencias similares están cerca según la divergencia de Jensen-shannon. si existen muchos hogares con distribuciones de probabilidad similares, la medida de tipicidad
será alta. pero si hay pocas residencias similares, la medida
de tipicidad será baja. esto nos brinda una manera de encontrar anomalías en el conjunto de datos, que son los medidores inteligentes correspondientes a los hogares menos
típicos. La residencia más anómala (es decir, la menos
típica) se demuestra en el Gráfico 3. esto es claramente una
distribución de demanda muy extraña, con una demanda

Incorporación del Laplaciano de las
Distribuciones del Medidor Inteligente
2
Componente 2

para el medidor 1549, no se pueden distinguir los percentiles
seleccionados, lo que indica niveles de carga similares, ya
que el consumo de electricidad durante las horas de sueño es
bajo y relativamente fijo. Las horas de la tarde (p. ej., de 18
a 24) muestran percentiles generalizados como resultado de
diversas actividades de consumo eléctrico.
Los percentiles se emparejan un poco con el tiempo al
combinar las medias horas aledañas. por ejemplo, los percentiles según la media hora h se calculan utilizando los
datos de las medias horas h - 1, h, y h + 1. esto equivale
a una forma de suavizado kernel en todas las medias horas.
utilizamos un simple cálculo de cada percentil para computar estas curvas. en este contexto, los cálculos simples son
mejores que aquellos sobre la densidad kernel (u otra estimación más sofisticada de la distribución) porque el conjunto
de datos contiene una gran cantidad de ceros, lo que hace
que la distribución sea una mezcla de componentes discretos
y continuos. La gran asimetría de los datos y la naturaleza
no negativa de la demanda dificultan el uso de cálculos de
densidad kernel.
existen varias ventajas al trabajar con percentiles en lugar
de directamente con los datos. se evitan problemas con la
falta de observaciones y el tiempo específico de los eventos domésticos (p. ej., fiestas) y la atención se centra en el
comportamiento típico de un hogar durante toda la semana.
aunque solo se muestran cinco percentiles en el Gráfico 2,
en realidad computamos los percentiles de las probabilidades 1, 2, ..., 99%.

0
4

−2

−4

5
3

2

1
−2

HDR
50
1
99 >99
−1
0
Componente 1

1

2

gráfico 4. Una representación en 2D de los datos de los
500 hogares. Los puntos más típicos se muestran en rojo y
los más inusuales en negro. HDR (en inglés): Región de alta
densidad.
ieee power & energy magazine

23



Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018

Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover1
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover2
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 2
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 4
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 5
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 6
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 7
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 8
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 9
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 10
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 11
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 12
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 13
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 14
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 15
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 16
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 17
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 18
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 19
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 20
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 21
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 22
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 23
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 24
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 39
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 43
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 51
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 119
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 121
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 122
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 123
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 124
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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