Materia

Contenido de XSL

Gestión y control de Smartgrids y microrredes

Datos generales de la materia

Modalidad
Presencial
Idioma
Inglés

Descripción y contextualización de la asignatura

Smartgrids should prove to adequately work for tomorrow networks. This requires technical solutions supported by adequate data analysis and mining so that the future network able to face the new requirements, including the integration of renewable based generation, energy storage systems, electric vehicles, and demand response.

Therefore, data mining techniques are introduced in this subject, including supervised and unsupervised classification algorithms applied to Smartgrids concepts. Furthermore, data based decision making will be also covered by means of mathematical optimization.

Profesorado

NombreInstituciónCategoríaDoctor/aPerfil docenteÁreaEmail
AGINAKO BENGOA, NAIARAUniversidad del País Vasco/Euskal Herriko UnibertsitateaProfesorado Adjunto (Ayudante Doctor/A)DoctoraBilingüeCiencia de la Computación e Inteligencia Artificialnaiara.aginako@ehu.eus
ALDASORO MARCELLAN, UNAIUniversidad del País Vasco/Euskal Herriko UnibertsitateaProfesorado Adjunto (Ayudante Doctor/A)DoctorBilingüeMatemática Aplicadaunai.aldasoro@ehu.eus

Competencias

DenominaciónPeso
Que los estudiantes tengan conocimiento actualizado sobre las técnicas y metodologías de trabajo avanzadas relacionadas con el ámbito de las Smartgrids y la Generación Distribuida, en particular desde el punto de vista de su control.15.0 %
Conocer y aplicar los conceptos y especificaciones de las Smartgrids, sus topologías, sus componentes constitutivos, así como su dimensionamiento básico.10.0 %
Desarrollar estrategias de operación y de gestión, incluyendo técnicas avanzadas, para la regulación a nivel de red de las Smartgrids.30.0 %
Valorar y contrastar el comportamiento de Smartgrids y Microrredes obtenido en simulación con distintas estrategias de operación y gestión, y justificar los resultados conseguidos.20.0 %
Aplicar herramientas informáticas y de telecomunicaciones como soporte para el control en Smartgrids y Generación Distribuida.10.0 %
Que los estudiantes estén capacitados para comunicarse sobre trabajos realizados en colaboración en equipos multidisciplinares y multilingües nacionales e internacionales formados por profesionales e investigadores que trabajen en el ámbito de las Smartgrids.10.0 %
Que los estudiantes estén capacitados para comprender y analizar documentos técnicos, normas y artículos científicos en la temática del Máster, así como para aplicarlos en el desarrollo de trabajos e investigaciones relacionados con el ámbito de las Smartgrids.5.0 %

Tipos de docencia

TipoHoras presencialesHoras no presencialesHoras totales
Magistral274067
P. de Aula6511
P. Laboratorio81523
P. Ordenador47.511.5

Actividades formativas

DenominaciónHorasPorcentaje de presencialidad
Clases expositivas24.0100 %
Ejercicios4.0100 %
Elaboración de informes y exposiciones30.00 %
Estudio sistematizado30.50 %
Exposición de proyectos3.0100 %
Resolución de casos prácticos21.066 %

Sistemas de evaluación

DenominaciónPonderación mínimaPonderación máxima
Examen escrito40.0 % 40.0 %
Realización y presentación de trabajos e informes40.0 % 40.0 %
Trabajos Prácticos20.0 % 20.0 %

Convocatoria ordinaria: orientaciones y renuncia

Proyecto:

Se realizará un proyecto grupal donde se incorporan los contenidos aprendidos en la asignatura. Cada grupo entregará una memoria del proyecto y realizará una defensa oral del trabajo realizado.

Evaluación puntual del proceso de aprendizaje:

Se realizarán ejercicios propuestos tanto de manera presencial como no presencial. La realización de los ejercicios será individual o grupal.

Examen escrito:

Constará de preguntas teóricas y prácticas que evaluarán las competencias a adquirir en la asignatura.

Nota final convocatoria ordinaria:

40% nota del proyecto.

20% nota de la evaluación puntual del proceso de aprendizaje.

40% nota del examen escrito.

NOTA MÍNIMA: Para aprobar la asignatura es necesario que las notas tanto del proyecto como del examen escrito sean al menos de 4 puntos sobre 10. Si no se obtienen estas notas mínimas, la nota de la convocatoria ordinaria será como máximo de 4 (sobre 10).

En cualquier caso todo alumno que no se presente a la prueba final tendrá una calificación de NO PRESENTADO

Convocatoria extraordinaria: orientaciones y renuncia

Se realizará un examen escrito que constará de preguntas teóricas y prácticas que evaluarán las competencias a adquirir en la asignatura incluidas aquellas adquiridas en las prácticas de laboratorio y trabajo en grupo.

Nota final convocatoria extraordinaria:

100% nota del examen escrito

Temario

Introduction to Data Mining

Application of supervised and unsupervised classification algorithms in SmartGrids

Introduction to optimization

Linear programming

Integer programming

Bibliografía

Materiales de uso obligatorio

Documentación de la página web de la asignatura. Accesible en: https://egela.ehu.eus

Bibliografía básica

H. Lee Willis Distributed Power Generation: Planning and Evaluation. Marcel Dekker, Inc

R.S. Michalski, I. Bratko, M. Kubat (1998). Machine Learning and Data Mining. Methods and Applications. Wiley.

B. Sierra (2006). Aprendizaje Automático: Conceptos Básicos y Avanzados. Pearson ¿ Prentice Hall.

I.H. Witten, E. Frank (2005). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Elsevier, 2nd edition.

B. Korte, J. Vygen (2018) Combinatorial Optimization. Theory and Algorithms. Springer.

Bibliografía de profundización

Carol L. Stimmel (2014). Big Data Analytics Strategies for the Smart Grid. Auerbach Publications.

M. Conforti, G. Cornujols, G. Zambelli (2014). Interger Programming. Springer

Revistas

Smart Grid, IEEE Transactions on Renewable Energy (Elsevier)

Applied Energy (Elsevier)

Information Sciences (Elsevier)

Artificial Intelligence (Elsevier)

Computers and Operations Research (Elsevier)

Enlaces

https://sgc2020.ieee-smartgridcomm.org/ http://www.kdnuggets.com http://www.sc.ehu.es/ccwbayes/members/inaki/DM-applications.htm

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