A DEEP LEARNING MODEL FOR ELECTRICITY DEMAND FORECASTING BASED ON A TROPICAL DATA

Electricity demand forecasting is a term used for prediction of users’ consumption on the grid ahead of actual demand. It is very important to all power stakeholders across levels. The power players employ electricity demand forecasting for sundry purposes. Moreover, the government’s policy on its market deregulation has greatly amplified its essence. Despite numerous studies on the subject using certain classical approaches, there exists an opportunity for exploration of more sophisticated methods such as the deep learning (DL) techniques. Successful researches about DL applications to com¬puter vision, speech recognition, and acoustic computing problems are motivation. However, such researches are not sufficiently exploited for electricity demand forecasting using DL methods. In this paper, we considered specific DL techniques (LSTM, CNN, and MLP) to short-term load fore¬casting problems, using tropical institutional data obtained from a Transmission Company. We also test how accurate are predictions across the techniques. Our results relatively revealed models appropriateness for the problem

AN OVERVIEW OF DEEP LEARNING TECHNIQUES FOR SHORT-TERM ELECTRICITY LOAD FORECASTING

This paper presents an overview of some Deep Learning (DL) techniques applicable to forecasting electricity consumptions, especially in the short-term horizon. The paper introduced key parts of four DL architectures including the RNN, LSTM, CNN and SAE, which are recently adopted in implementing Short-term (electricity) Load Forecasting problems. It further presented a model approach for solving such problems. The eventual implication of the study is to present an insightful direction about concepts of the DL methods for forecasting electricity loads in the short-term period, especially to a potential researcher in quest of solving similar problems

Estudio biomecánico del pinzamiento femoroacetabular: modelado paramétrico y con redes neuronales

El pinzamiento femoroacetabular (PFA) es una patología consecuencia de la alteración geométrica de la articulación de la cadera. En concreto en el presente trabajo se estudia el pinzamiento debido a la aparición de una giba ósea en el cuello femoral. El análisis que se realiza hoy en día es generalista y se basa en la medición de un ángulo de posición de la giba. Sin embargo, una especificación más exacta de la geometría de la giba es determinante para la detección precoz de la patología y de esta manera, evitar el desarrollo artrósico, así como mejorar las técnicas de tratamiento quirúrgico. El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) aborda el problema del diagnóstico del PFA, mediante un estudio de la relación de la patología con la geometría exacta de la giba y de la articulación; dicho estudio se realiza combinando el Método de los Elementos Finitos (MEF) y Redes Neuronales Artificiales (RNA). El objetivo perseguido en este TFG es doble: por un lado, busca establecer una relación del PFA con el Rango de Movimiento máximo (RM) de la articulación; por otra parte, para abordar de forma completa el PFA, el segundo objetivo consiste en la creación de una herramienta preclínica predictiva que prediga el diagnóstico de paciente sano o con PFA a partir de parámetros geométricos que caractericen de forma más precisa a la giba. Para la realización del análisis del RM se ha utilizado un modelo paramétrico 3D de elementos finitos de la articulación de la cadera, en el que se han parametrizado las variables geométricas a estudio y se han llevado a cabo simulaciones del movimiento utilizado en la clínica para la detección del PFA. Debido a la no linealidad del problema propuesto y a la cantidad de variables objeto de estudio, el análisis de los datos se ha implementado mediante RNA. Por un lado, la Red neuronal #1 aborda la predicción del RM. De este análisis se ha obtenido un error de 6.15º en el RM predicho. Por otro lado, para la consecución del segundo objetivo se dispone de 38 casos de pacientes reales para la creación de la herramienta preclínica predictiva del PFA. Este estudio se implementa a través de la Red neuronal #2 y mediante la reducción de la dimensión de variables de entrada con el método de descomposición en valores singulares. La introducción de mejoras en esta última red permite reducir el error hasta alcanzar una predicción correcta de diagnóstico ante nuevos pacientes clínicos en cinco de cada seis casos. El estudio ha permitido realizar un análisis profundo del PFA, así como alcanzar conclusiones relevantes sobre el mismo. Además, se ha desarrollado una herramienta para la predicción del PFA susceptible de mejora en un futuro pero que constituye un primer paso en la mejora de la detección de la patología