{"id":59932,"date":"2024-01-22T09:12:00","date_gmt":"2024-01-22T13:12:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ing.una.py\/?p=59932"},"modified":"2024-12-05T14:07:31","modified_gmt":"2024-12-05T17:07:31","slug":"disenaron-un-modelo-de-deep-learning-basado-en-la-arquitectura-temporal-fusion-transformer-para-la-prediccion-horaria-a-corto-plazo-de-la-demanda-electrica-nacional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=59932","title":{"rendered":"Dise\u00f1aron un modelo de Deep Learning basado en la arquitectura Temporal Fusion\u00a0Transformer para la predicci\u00f3n horaria a corto plazo de la demanda el\u00e9ctrica nacional"},"content":{"rendered":"<p><![CDATA[<em><b>\u00abDise\u00f1o de un modelo de Deep Learning basado en la arquitectura Temporal Fusion Transformer para la predicci\u00f3n horaria a corto plazo de la demanda el\u00e9ctrica nacional\u00bb<\/b><\/em><b>,\u00a0<\/b>se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por los nuevos ingenieros <strong>Silvio Jos\u00e9 Aguilar Velazco y Santiago Dionisio Vargas Garc\u00eda,<\/strong>\u00a0como prueba final para egresar de la carrera de\u00a0<b>Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica\u00a0<\/b>de la<b>\u00a0Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA).<\/b> La defensa del trabajo se realiz\u00f3 el 29 de Diciembre de 2023 en\u00a0la Instituci\u00f3n.<!--more-->\n\nLa Administraci\u00f3n Nacional de Electricidad (ANDE) tiene como una de sus prioridades principales la de satisfacer de forma adecuada las necesidades de energ\u00eda el\u00e9ctrica del pa\u00eds, teniendo en cuenta la previsi\u00f3n de la demanda de consumo el\u00e9ctrico a nivel nacional, factor primordial para poder tomar las mejores y m\u00e1s eficientes decisiones en \u00e1mbitos t\u00e9cnicos, administrativos y operativos. Se destacan dos principales problemas que se pueden presentar si no se realiza de forma correcta este proceso: por un lado, la adquisici\u00f3n excesiva e innecesaria de energ\u00eda, que puede desencadenar en p\u00e9rdidas econ\u00f3micas para la entidad, o por otro lado, no contar con la cantidad necesaria para satisfacer la demanda m\u00ednima, repercutiendo directamente en los gastos del consumidor ya que se deber\u00e1 recurrir a generaci\u00f3n de contingencia, e incluso en un caso peor, generar apagones generales a niveles relativamente grandes.\u00a0La planificaci\u00f3n que realiza la ANDE, en distintas escalas de tiempo (diario, mensual y anual), y para distintos escenarios cuenta con cierta incertidumbre, considerando distintos factores que afectan directa e indirectamente a la demanda que se quiere predecir.\n\nEl Trabajo Final de Grado presentado propone la implementaci\u00f3n de un modelo basado en la arquitectura Temporal Fusion Transformer (TFT), el cual es entrenado con datos m\u00e1s actuales que trabajos anteriores y, adem\u00e1s, cuenta con una nueva covariable para la predicci\u00f3n basada en los d\u00edas feriados. Se utiliz\u00f3 la librer\u00eda de optimizaci\u00f3n denominada Optuna para la determinaci\u00f3n del mejor modelo ajustando los hiperpar\u00e1metros.\u00a0 Los resultados y errores son analizados de forma trimestral, as\u00ed como por d\u00edas de la semana.\u00a0Para finalizar, las comparaciones realizadas con los valores reales del SIN arrojaron resultados bastante precisos en per\u00edodos complejos del a\u00f1o debido a\u00a0los picos y variaciones constantes en esas fechas, espec\u00edficamente durante el verano.]]>    \t<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00abDise\u00f1o de un modelo de Deep Learning basado en la arquitectura Temporal Fusion Transformer para la predicci\u00f3n horaria a corto plazo de la demanda el\u00e9ctrica nacional\u00bb,\u00a0se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por los nuevos ingenieros Silvio Jos\u00e9 Aguilar Velazco y Santiago Dionisio Vargas Garc\u00eda,\u00a0como prueba final para egresar de la carrera de\u00a0Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica\u00a0de la\u00a0Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA). 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