8 research outputs found
Multi-criteria methodology based on data science for the selection of the optimal forecast model for residential electricity consumption
There is a wide variety of techniques and models for forecasting electrical energy consumption, depending on both the type of user, the forecast horizon, and the resolution of the available data. Likewise, there are different metrics to evaluate the performance of these models. So, in this research an integrated multi-criteria methodology is proposed to select the best forecast model for residential electricity consumption, using the Analytical Hierarchical Process (AHP) to establish the weights of relative importance of the decision criteria, and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) to make the selection of the optimal model. The methodology is in turn framed within a data science process, through which the data is extracted, processed, and analyzed, prior to the application of the machine learning algorithms to obtain the forecast models, which will correspond to decision alternatives. The performance metrics in the evaluation phase of the models, and the performance metrics obtained from the forecast phase, are considered as the decision criteria. From the pairwise comparisons technique, it was obtained that the mean absolute percentage error (MAPE) of the prognosis phase was the criterion with the greatest weight of importance, followed by the coefficient of determination R2 and the MAPE of the evaluation phase. From the TOPSIS method, the Multiple Linear Regression model was selected as the optimal forecast model.
聽Existe una gran variedad de t茅cnicas y modelos para el pron贸stico del consumo de energ铆a el茅ctrica, dependiendo tanto del tipo de usuario, como del horizonte de pron贸stico y de la resoluci贸n de los datos disponibles. Asimismo, existen distintas m茅tricas para evaluar el desempe帽o de estos modelos. Entonces, en esta investigaci贸n se propone una metodolog铆a integrada multicriterio para seleccionar el mejor modelo de pron贸stico del consumo de energ铆a el茅ctrica residencial, utilizando el proceso jer谩rquico anal铆tico (AHP) para establecer los pesos de importancia relativa de los criterios de decisi贸n, y la t茅cnica para el orden de preferencia por similitud con la soluci贸n ideal 聽(TOPSIS) para hacer la selecci贸n del modelo 贸ptimo. La metodolog铆a se enmarca a su vez dentro de un proceso de ciencia de datos, a trav茅s del cual se extraen, procesan y analizan los datos, previo a la aplicaci贸n de los algoritmos de aprendizaje autom谩tico para obtener los modelos de pron贸sticos, que se corresponder谩n con las alternativas de decisi贸n. Las m茅tricas de desempe帽o en la fase de evaluaci贸n de los modelos, y las m茅tricas de desempe帽o obtenidas de la fase de pron贸stico, son consideradas como los criterios de decisi贸n. De la t茅cnica de comparaciones pareadas se obtuvo que el error porcentual absoluto medio (MAPE) de la fase de pron贸stico fue el criterio con mayor peso de importancia, seguido del coeficiente de determinaci贸n R2 y del MAPE de la fase de evaluaci贸n. A partir del m茅todo TOPSIS, se seleccion贸 el modelo de Regresi贸n Lineal M煤ltiple como el modelo 贸ptimo de pron贸stico
Multi-criteria methodology based on data science for the selection of the optimal forecast model for residential electricity consumption
There is a wide variety of techniques and models for forecasting electrical energy consumption, depending on both the type of user, the forecast horizon, and the resolution of the available data. Likewise, there are different metrics to evaluate the performance of these models. So, in this research an integrated multi-criteria methodology is proposed to select the best forecast model for residential electricity consumption, using the Analytical Hierarchical Process (AHP) to establish the weights of relative importance of the decision criteria, and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) to make the selection of the optimal model. The methodology is in turn framed within a data science process, through which the data is extracted, processed, and analyzed, prior to the application of the machine learning algorithms to obtain the forecast models, which will correspond to decision alternatives. The performance metrics in the evaluation phase of the models, and the performance metrics obtained from the forecast phase, are considered as the decision criteria. From the pairwise comparisons technique, it was obtained that the mean absolute percentage error (MAPE) of the prognosis phase was the criterion with the greatest weight of importance, followed by the coefficient of determination R2 and the MAPE of the evaluation phase. From the TOPSIS method, the Multiple Linear Regression model was selected as the optimal forecast model.
聽Existe una gran variedad de t茅cnicas y modelos para el pron贸stico del consumo de energ铆a el茅ctrica, dependiendo tanto del tipo de usuario, como del horizonte de pron贸stico y de la resoluci贸n de los datos disponibles. Asimismo, existen distintas m茅tricas para evaluar el desempe帽o de estos modelos. Entonces, en esta investigaci贸n se propone una metodolog铆a integrada multicriterio para seleccionar el mejor modelo de pron贸stico del consumo de energ铆a el茅ctrica residencial, utilizando el proceso jer谩rquico anal铆tico (AHP) para establecer los pesos de importancia relativa de los criterios de decisi贸n, y la t茅cnica para el orden de preferencia por similitud con la soluci贸n ideal 聽(TOPSIS) para hacer la selecci贸n del modelo 贸ptimo. La metodolog铆a se enmarca a su vez dentro de un proceso de ciencia de datos, a trav茅s del cual se extraen, procesan y analizan los datos, previo a la aplicaci贸n de los algoritmos de aprendizaje autom谩tico para obtener los modelos de pron贸sticos, que se corresponder谩n con las alternativas de decisi贸n. Las m茅tricas de desempe帽o en la fase de evaluaci贸n de los modelos, y las m茅tricas de desempe帽o obtenidas de la fase de pron贸stico, son consideradas como los criterios de decisi贸n. De la t茅cnica de comparaciones pareadas se obtuvo que el error porcentual absoluto medio (MAPE) de la fase de pron贸stico fue el criterio con mayor peso de importancia, seguido del coeficiente de determinaci贸n R2 y del MAPE de la fase de evaluaci贸n. A partir del m茅todo TOPSIS, se seleccion贸 el modelo de Regresi贸n Lineal M煤ltiple como el modelo 贸ptimo de pron贸stico
Comparaci贸n de los m茅todos multicriterio AHP y AHP Difuso en la selecci贸n de la mejor tecnolog铆a para la producci贸n de energ铆a el茅ctrica a partir del carb贸n mineral
This paper presents a multicriterio approach for the selection of the best technology to use for the production of electricity from mineral coal. It considers both technicaleconomical and environmental criteria. As a technique for supporting the decision making, Analytical Hierarchy Process is used, in its traditional and fuzzy versions, to compare them. To illustrate the proposed approach, there is a case used in previous investigations, in which the considered criteria were: environmental impact in terms of the quantity of kilograms of carbon dioxide emitted, the total cost in dollars per installed kilowatt, coal consumption in kilograms per hour and the heat rate.En la siguiente investigaci贸n se presenta una metodolog铆a multicriterio para la selecci贸n de la mejor tecnolog铆a a utilizar para la producci贸n de energ铆a el茅ctrica a partir del carb贸n mineral. Se consideran criterios tanto t茅cnico-econ贸micos, como ambientales. Como herramienta de soporte para la toma de decisi贸n se trabajo con el Proceso Anal铆tico de Jerarquizaci贸n, en su versi贸n tradicional y en su versi贸n difusa, para efectos de comparaci贸n. Para ilustrar el enfoque propuesto, se estudia un caso utilizado en anteriores investigaciones, en el que los criterios considerados fueron: impacto ambiental en t茅rminos de la cantidad de kilogramos de di贸xido de carbono emitidos, los costos totales en d贸lares por kilovatio instalado, el consumo de carb贸n en kilogramos por hora, y la tasa cal贸rica
Estudio comparativo de t茅cnicas de toma de decisiones multicriterio para la jerarquizaci贸n de tecnolog铆as de energ铆as renovables a utilizar en la producci贸n de electricidad.
This paper presents a comparative study of different techniques of multicriteria decision making for ranking renewable energy technologies to be used in the production of electricity. Three different methods, AHP American School, PROMETHEE European School, and TOPSIS are analyzed. The technologies considered were: Solar Thermal, Solar Photovoltaic, Geothermal, Biomass, Wind, and Hydraulics; while the decision criteria used were: efficiency in percentage, installation cost in dollars per kilowatt, electricity cost in cents per kilowatt hour, CO2 emissions in kilograms per kilowatt-hour, life in years, and used area in square kilometers per kilowatt. The proposed methodology is applied to a case study already discussed in previous research by various authors.En la siguiente investigaci贸n se hace un estudio comparativo de distintas t茅cnicas de toma de decisiones multicriterio para la jerarquizaci贸n de tecnolog铆as de energ铆as renovables, a utilizar en la producci贸n de electricidad. Se analizan tres diferentes m茅todos, AHP de la escuela americana, PROMETHEE de la escuela europea, y TOPSIS. Las tecnolog铆as consideradas fueron: T茅rmica solar, T茅rmica fotovoltaica, Geot茅rmica, Biomasa, E贸lica, e Hidr谩ulica; mientras que los criterios de decisi贸n utilizados fueron: eficiencia en porcentaje, costo de instalaci贸n en d贸lares por kilovatio, costo de la electricidad en centavos de d贸lar por kilovatio-hora, emisiones de CO2 en kilogramos por kilovatio-hora, vida 煤til en a帽os, y 谩rea utilizada en kil贸metros cuadrados por kilovatio. La metodolog铆a propuesta se aplica a un caso de estudio ya tratado en anteriores investigaciones por diversos autores
Comparaci贸n de los m茅todos multicriterio AHP y AHP Difuso en la selecci贸n de la mejor tecnolog铆a para la producci贸n de energ铆a el茅ctrica a partir del carb贸n mineral
En la siguiente investigaci贸n se presenta una metodolog铆a multicriterio para la selecci贸n de la mejor tecnolog铆a a utilizar para la producci贸n de energ铆a el茅ctrica a partir del carb贸n mineral. Se consideran criterios tanto t茅cnico-econ贸micos, como ambientales. Como herramienta de soporte para la toma de decisi贸n se trabajo con el Proceso Anal铆tico de Jerarquizaci贸n, en su versi贸n tradicional y en su versi贸n difusa, para efectos de comparaci贸n. Para ilustrar el enfoque propuesto, se estudia un caso utilizado en anteriores investigaciones, en el que los criterios considerados fueron: impacto ambiental en t茅rminos de la cantidad de kilogramos de di贸xido de carbono emitidos, los costos totales en d贸lares por kilovatio instalado, el consumo de carb贸n en kilogramos por hora, y la tasa cal贸rica
Estudio comparativo de t茅cnicas de toma de decisiones multicriterio para la jerarquizaci贸n de tecnolog铆as de energ铆as renovables a utilizar en la producci贸n de electricidad.
En la siguiente investigaci贸n se hace un estudio comparativo de distintas t茅cnicas de toma de decisiones multicriterio para la jerarquizaci贸n de tecnolog铆as de energ铆as renovables, a utilizar en la producci贸n de electricidad. Se analizan tres diferentes m茅todos, AHP de la escuela americana, PROMETHEE de la escuela europea, y TOPSIS. Las tecnolog铆as consideradas fueron: T茅rmica solar, T茅rmica fotovoltaica, Geot茅rmica, Biomasa, E贸lica, e Hidr谩ulica; mientras que los criterios de decisi贸n utilizados fueron: eficiencia en porcentaje, costo de instalaci贸n en d贸lares por kilovatio, costo de la electricidad en centavos de d贸lar por kilovatio-hora, emisiones de CO2 en kilogramos por kilovatio-hora, vida 煤til en a帽os, y 谩rea utilizada en kil贸metros cuadrados por kilovatio. La metodolog铆a propuesta se aplica a un caso de estudio ya tratado en anteriores investigaciones por diversos autores.This paper presents a comparative study of different
techniques of multicriteria decision making for ranking renewable
energy technologies to be used in the production of electricity.
Three different methods, AHP American School, PROMETHEE
European School, and TOPSIS are analyzed. The technologies
considered were: Solar Thermal, Solar Photovoltaic, Geothermal,
Biomass, Wind, and Hydraulics; while the decision criteria used
were: efficiency in percentage, installation cost in dollars per
kilowatt, electricity cost in cents per kilowatt hour, CO2 emissions
in kilograms per kilowatt-hour, life in years, and used area in
square kilometers per kilowatt. The proposed methodology is
applied to a case study already discussed in previous research by
various authors