Predicció de la Demanda Energètica per Barris de Barcelona per a una Gestió Sostenible dels Recursos
Francía Albert, Aleix
Romero Sánchez, Albert, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Data:	2025
Descripció:	12 pag.
Resum:	L'electricitat és un element essencial en la societat contemporània i un indicador clau del desenvolupament tecnològic. Davant la creixent demanda energètica i la necessitat de reduir la petjada de carboni, l'optimització dels recursos s'ha convertit en una prioritat. Segons l'AIE, el consum energètic a la UE va disminuir un 3,2% l'any 2022, i la proliferació de preus negatius reflecteix la inestabilitat del mercat. En aquest context, comprendre i anticipar la demanda elèctrica és fonamental. Aquest estudi es centra en la predicció de la demanda elèctrica a Barcelona, desglossada per codis postals, en el període 2019-2024, mitjançant sistemes d'intel·ligència artificial. A més, s'analitza la incertesa associada a les prediccions, augmentant la confiança en els resultats. Els models desenvolupats proporcionen eines per a la presa de decisions i per al disseny de polítiques energètiques locals. Considerat en la seva totalitat, aquest estudi representa un pas endavant cap a una gestió més eficient, adaptada i sostenible del sistema elèctric urbà.
Resum:	Electricity is an essential element in contemporary society and a key indicator of technological development. In the face of growing energy demand and the need to reduce the carbon footprint, optimizing resource use has become a global priority. According to the International Energy Agency (IEA), energy consumption in the European Union decreased by 3. 2% in 2022, and the increasing occurrence of negative electricity prices reflects the instability of the market. In this context, understanding and anticipating electricity demand is crucial. This study focuses on forecasting electricity demand in the city of Barcelona, broken down by postal code, for the period 2019-2024, using artificial intelligence systems. In addition, it analyzes the uncertainty associated with the predictions in order to improve the reliability of the results. The models developed provide tools to support decision-making and the design of local energy policies. Considered as a whole, this study represents a step forward towards a more efficient, adaptive, and sustainable management of the urban electricity system.
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, sempre i quan aquestes es distribueixin sota la mateixa llicència que regula l'obra original i es reconegui l'autoria.
Llengua:	Català
Titulació:	Gestió de Ciutats Intel·ligents i Sostenibles [2503743]
Pla d'estudis:	Grau en Gestió de Ciutats Intel·ligents i Sostenibles [1395]
Document:	Treball final de grau
Matèria:	Eficiència energètica ; Consum elèctric ; Predicció de demanda ; Intel·ligència artificial ; Volatilitat del mercat ; Barcelona ; Energy efficiency ; Electricity consumption ; Demand forecasting ; Artificial intelligence ; Market volatility

13 p, 2.7 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Treballs de Fi de Grau > Escola d'Enginyeria. TFG