Métodos avanzados de optimización y aplicaciones de Big Data en la previsión de la demanda energética

Título original:

Advanced Optimization Methods and Big Data Applications in Energy Demand Forecast

Contenido del libro:

El uso de recopiladores de datos en los sistemas energéticos es cada vez mayor. Por ejemplo, los sensores inteligentes están muy extendidos en los sistemas de producción y consumo de energía.

Esto implica que se generan enormes cantidades de datos que deben analizarse para extraer de ellos información útil. Estos macrodatos plantean una serie de oportunidades y retos para la toma de decisiones con conocimiento de causa.

En los últimos años, los investigadores han trabajado muy activamente en la creación de técnicas eficaces y potentes para tratar la enorme cantidad de datos disponibles. Estos enfoques pueden utilizarse en el contexto de la producción y el consumo de energía teniendo en cuenta la cantidad de datos producidos por todas las muestras y mediciones, además de incluir muchas características adicionales. Con ellos, los métodos automatizados de aprendizaje automático para extraer patrones relevantes, la computación de alto rendimiento o la visualización de datos se están aplicando con éxito a la previsión de la demanda energética.

A la luz de lo anterior, este número especial recoge las últimas investigaciones sobre temas relevantes, en particular en la previsión de la demanda energética, y el uso de métodos avanzados de optimización y técnicas de big data. Aquí, por energía, entendemos cualquier tipo de energía, por ejemplo, eléctrica, solar, microondas o eólica.