Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/20510
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.authorWinter, Gabrielen_US
dc.contributor.authorPulido Alonso, Antonioen_US
dc.contributor.authorGonzález Landín, Begoñaen_US
dc.contributor.authorMaarouf, Mustaphaen_US
dc.contributor.authorGonzález-Guerra, Jonayen_US
dc.contributor.authorCruz Pérez, José Juanen_US
dc.contributor.authorGalván González, Blas Joséen_US
dc.date.accessioned2017-02-21T03:31:10Z-
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dc.date.available2017-02-21T03:31:10Z-
dc.date.available2018-03-16T09:13:44Z-
dc.date.issued2015en_US
dc.identifier.issn0012-7361en_US
dc.identifier.otherDialnet-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/20510-
dc.description.abstractLong terms predictions of electrical energy demand (EED) are important for both electric utilities and enterprise of resource management and land planning. The repercussion and need to have adequate EED predictions is highlighted. New scenes imply greater efforts, both considering new variables, and using efficient methods of computational engineering.en_US
dc.description.abstractBoth private companies and public administrations require long-term forecasts of electrical energy demand (EED). Among electric utilities are the carrier and manager of the electrical system, the generation and distribution utilities, and the trading companies; also the fuel supply companies to the generation power plants, and the public administrations responsible for the resource management and land planning, which are in charge of reserving land for placing infrastructures that ensure energy supply to the different activities developed in it. The authors have participated in the Special Territorial Plans of Energy Infrastructure Planning of various islands in the Canary Islands [1-3]. It should be noted that, if the predictions are very low, deficiencies could occur in the power supply, causing inconveniences to different economic sectors, but if they are very high, it could carry a high and unproductive economic investment.en_US
dc.formatapplication/pdf-
dc.languageengen_US
dc.relation.ispartofDyna (Bilbao)en_US
dc.rightsby-
dc.sourceDyna (Bilbao)[ISSN 0012-7361], v. 90 (6), p. 582-584en_US
dc.subject3306 Ingeniería y tecnología eléctricasen_US
dc.subject332201 Distribución de la energíaen_US
dc.subject531205 Energíaen_US
dc.subject1206 Análisis numéricoen_US
dc.subject.otherElectricity demanden_US
dc.subject.otherLong-Term predictionen_US
dc.subject.otherGenetic algorithmsen_US
dc.subject.otherArtificial neural networken_US
dc.subject.otherIsolated power systemen_US
dc.titlePredicción de la demanda de la energía eléctrica a largo plazo : un reto en ingeniería computacionalen_US
dc.title.alternativeLong-terms predictions of electricity demand : a challenge for computer engineeringen_US
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dc.identifier.doi10.6036/7834en_US
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dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
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dc.type2Artículoen_US
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dc.date.coverdateNoviembre 2015en_US
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crisitem.author.deptGIR SIANI: Computación Evolutiva y Aplicaciones-
crisitem.author.deptIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.author.deptDepartamento de Matemáticas-
crisitem.author.deptGIR SIANI: Computación Evolutiva y Aplicaciones-
crisitem.author.deptIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
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crisitem.author.fullNameWinter Althaus, Gabriel-
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crisitem.author.fullNameGalvan Gonzalez,Blas Jose-
Colección:Artículos
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