Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

El mercado eléctrico es un sistema económico y regulatorio que facilita la compra y venta de electricidad entre productores, distribuidores, comercializadores y consumidores finales. Su función principal es asegurar que la electricidad se genere de manera eficiente, se transporte de manera confiable y se distribuya de manera equitativa a través de una red de infraestructura eléctrica. La operación del mercado eléctrico está altamente regulada y se diseña para promover la competencia, la eficiencia y la seguridad del suministro eléctrico. Esto incluye la fijación de precios de la electricidad, la gestión de la demanda y la promoción de fuentes de energía más limpias y sostenibles. Los diferentes mercados presentes en el mercado eléctrico tienen diferentes horizontes temporales para la realización de ofertas. Para un óptimo funcionamiento del mercado es necesario que las ofertas presentadas sean lo más cercanas a la producción real. En este contexto, la aplicación de algoritmos de clasificación/predicción supone una herramienta para la optimización de ofertas en los diferentes mercados presentes en el mercado eléctrico.

Los objetivos que se persiguen con este trabajo son:

.- Elaborar una web para la gestión del mercado energético

.- Desde la web se ha de obtener los datos de las APIs de REE

.- Con los datos obtenidos, se generará un modelo basado en IA

 

 

Metodología y Competencias

Para el desarrollo de la aplicación Web se seguirá una metodología ágil. Nuestro "cliente" es el Instituto de Energías Renovables. 

Para el desarrollo del modelo basado en IA se seguirá el método científico. 

La competencia de grado, y específicamente de la tecnología de computación, más afín a esta propuesta de TFG es:

[CM4] Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.

 

Medios a utilizar

Tanto los medios software como hardware necesarios están a disposición del alumno tanto en la ESIIA como en el I3A.

 

Bibliografía

"Machine learning with PyTorch and Scikit-Learn : develop machine learning and deep learning models with Python", Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili, Ed. Birmingham ; Mumbai : Packt, 2022. ISBN: 978-1-80181-931-2.

"Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow : concepts, tools, and techniques to build intelligent systems ", Aurelien Geron. Ed. Sebastopol, CA : O'Reilly Media, 2017. ISBN: 978-1-491-96229-9

"Manual imprescindible [de] métodos ágiles Scrum, Kanban, Lean", Carmen Lasa Gómez, Alonso Álvarez García, Rafael de las Heras del Dedo. Ed: Madrid : Anaya Multimedia, D.L. 2017. ISBN: 978-84-415-3888-7