IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 65

de sistemas y el monitoreo de equipos. concluimos analizan-
do algunas oportunidades y desafíos particulares.

Análisis de "big data" de la demanda

conducta de consumo de electricidad de los consumidores,
se requieren perfiles de carga de un período más largo. en
términos de escalas espaciales, los perfiles de carga varían
a partir de un solo consumidor, subestación, alimentador o
barra para todo el sistema, según los objetivos específicos.
en segundo lugar, podemos clasificar los métodos de
agrupamiento en 1) agrupamiento directo y 2) agrupamiento
indirecto, según si se han extraído las características de los
perfiles de carga originales o no. en concreto, los métodos
de agrupamiento directo incluyen k-means, agrupamiento
difuso, agrupamiento jerárquico y tecnologías de agrupa-
miento basado en la densidad, como el agrupamiento espa-
cial basado en la densidad de aplicaciones con ruido (dBs-
can, por sus siglas en inglés). el agrupamiento indirecto
incluye métodos de agrupamiento con procedimientos de
preprocesamiento de datos logrados usando técnicas de aná-
lisis cronológico (por ejemplo, el modelo oculto de markov),
métodos de extracción de características (por ejemplo, la
codificación dispersa), métodos de reducción de dimensio-
nalidad (por ejemplo, el análisis de componentes principa-
les), etc. los índices de evaluación actuales para el funciona-
miento de los agrupamientos se pueden clasificar en índices
orientados a la similitud y a la clasificación que se usan
para determinar el método de agrupamiento óptimo y los
parámetros optimizados correspondientes. entre los índices

Ap

lic

ac

ion

es

el análisis de "big data" está revolucionando las prácticas
de mercadeo en varias industrias. los grandes operadores
del comercio electrónico chino, como alibaba y Jingdong,
dependen en gran medida del análisis de "big data" para
aprovechar los conocimientos de las conductas de compra y
navegación web de los clientes para el propósito de mercadeo
personalizado. además, los operadores de redes de potencia
y los minoristas de electricidad están intentando analizar las
conductas de consumo de electricidad de los clientes para
poder ofrecer servicios diversificados y personalizados y
alentar a los clientes a participar en programas de respuesta
a la demanda y de eficiencia energética.
antes de la década actual, los servicios públicos reco-
pilaban la mayor parte de la información de los sistemas
de control de supervisión y de adquisición de datos, siendo
utilizados los datos de demanda principalmente para la
predicción de carga a nivel de sistema o de barra. durante
los últimos años, se han instalado cerca de mil millones de
medidores inteligentes. la popularización de los medidores
inteligentes ha generado datos de consumo de electricidad
cada vez más detallados que permiten aplicaciones extensas
de análisis de "big data" respecto
a la demanda.
dado que es imposible anali-
zar todos estos medidores uno por
uno, es necesario agrupar los que
son similares antes de desarrollar
Escala de tiempo
En
más modelos. los grupos resultan-
tr
ad
* Diaria
tes se llaman grupos; dichas tareas
a
también se conocen como agrupa* Semanal
miento o análisis de grupos en la
extracción de datos. el Gráfico 3 re-
* Mensual
Escala espacial
sume y explica el perfil de carga en
Eficiencia energética
tres áreas: 1) los perfiles de carga
Respuesta a la demanda
Áreas
* Carga total
* Anual
de entrada del agrupamiento, 2)
* Industrias
Tarificación
*
técnicas de agrupamiento e índi-
* Únicas Áreas
Perfil de carga
ces de evaluación específicos, y 3)
Análisis cronológico
aplicaciones potenciales.
Indirectos
*
Extracción de características
en primer lugar, los perfiles
Reducción de la dimensión
Orientados a
de carga de entrada varían en
* la similitud
Directos Agrupamiento difuso
términos de tiempo y ubicación.
DBI
*
K-Means
MIA
la escala de tiempo de los datos
CDI
DBSCAN
agrupados es determinada por el
* Orientados a la clasificación
objetivo del análisis, que puede
Pureza
Recuperación
variar desde períodos de tiempo
Índices
Métodos
Precisión-F
diarios, semanales y mensua-
les hasta anuales. por ejemplo,
podemos diseñar una tarifa diaria
Agrupamiento
basada en los grupos de perfiles
de carga diaria. si necesitamos
comprender mejor la dinámica de gráfico 3. Resumen del perfil de carga.
*

*

*

*

mayo/junio 2018

ieee power & energy magazine

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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
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 13
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 14
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 121
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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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