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APRENDIZAJE DE DICCIONARIOS TEMPORALES PARA LA DESCOMPOSICIÓN DE SERIES DE TIEMPOS
(Inv. y Des., 2019) Bürger, Jens; Calvimontes, Jorge
Dictionary Learning (DL) es un método de aprendizaje de características que deriva una colección finita de elementos del diccionario (átomos) de un conjunto de datos determinado. Estos átomos son pequeños rasgos característicos que representan patrones recurrentes dentro de los datos. Por lo tanto, un diccionario es una representación compacta de conjuntos de datos complejos o de gran escala. En este trabajo investigamos DL para la descomposición y reconstrucción de señales temporales. La descomposición es un método común en el pronóstico de series de tiempo para separar una señal compuesta compleja en diferentes componentes de frecuencia para reducir la complejidad del pronóstico. Al representar los rasgos característicos, consideramos que los elementos del diccionario funcionan como filtros para la descomposición de las señales temporales. En lugar de filtros simples con espectros de frecuencia claramente definidos, planteamos la hipótesis de que los diccionarios y las reconstrucciones correspondientes actúen como filtros más complejos. La capacitación de diferentes diccionarios permite luego descomponer la señal original en diferentes componentes. Esto lo convierte en una alternativa potencial a los métodos de descomposición existentes. Aplicamos un algoritmo de DL disperso conocido a un conjunto de datos de velocidad del viento e investigamos la calidad de descomposición y las características de filtrado. La precisión de la reconstrucción sirve como un proxy para evaluar la calidad del diccionario y se realiza un análisis de coherencia para analizar cómo diferentes configuraciones de diccionarios llevan a diferentes características de filtrado. Los resultados del trabajo presentado demuestran cómo las características aprendidas de diferentes diccionarios representan funciones de transferencia correspondientes a los componentes de frecuencia encontrados en los datos originales. Basados en conjuntos finitos de átomos, los diccionarios proporcionan un mecanismo determinista para descomponer una señal en varias reconstrucciones y sus respectivos residuos. Estos conocimientos tienen una aplicación directa en la investigación y el desarrollo de técnicas avanzadas de descomposición de señales y pronóstico.
EVALUACIÓN DEL POTENCIAL DE BIOGAS DE RELLENOS SANITARIOS EN BOLIVIA PARA PRODUCIR ELECTRICIDAD
(Inv. y Des., 2017) Vargas Bautista, Juan Pablo; Calvimontes, Jorge
En el presente artículo se estudió el potencial de producción de electricidad con biogás de rellenos sanitarios en Bolivia. Se consideraron las ciudades más importantes (Santa Cruz, La Paz y Cochabamba) y sus características de eliminación de residuos sólidos. Se utilizó el modelo de degradación LandGem de primer orden para cuantificar la producción de biogás del relleno sanitario. Se usaron valores recomendados de k y Lo disponibles en la literatura abierta ya que en Bolivia hay pocos rellenos sanitarios y no hay datos específicos sobre la característica del desecho (humedad, nutrientes, pH, temperatura, etc.). Un promedio de 55.2% del total de desechos sólidos en Bolivia son residuos orgánicos que se pueden usar en rellenos sanitarios. Los resultados mostraron que Santa Cruz puede producir más biogás en vertederos que La Paz y Cochabamba. Usando el metano obtenido del biogás de relleno sanitario en motores de combustión interna, se encontró que Santa Cruz puede producir más electricidad (265 GWh) que La Paz (175 GWh) y Cochabamba (110.4 GWh). Se utilizó el valor actual de la electricidad en Bolivia (35 U$D/MWh) para evaluar la factibilidad del proyecto, lo cual representó un ingreso promedio de 281,061.0 U$D/año para Santa Cruz y 161,000.0 U$D/año para La Paz y Cochabamba. Sin embargo, el análisis económico mostró que un TIR de 6.2% se puede lograr para Santa Cruz y 7.9% para La Paz y Cochabamba respectivamente, también se obtuvieron mayores períodos de recuperación (más de 9 años). La Paz y Cochabamba tuvieron la TIR más alta y menos periodo de recuperación de la inversión, ya que sólo se eligió un motor de combustión interna para cubrir el período más largo de producción de metano, mientras que Santa Cruz utilizó dos. Los indicadores económicos pueden mejorarse si se aplican los precios internacionales de electricidad. Los resultados presentados en este artículo podrían proporcionar información valiosa a la industria de gestión de residuos sólidos, a los encargados de formular políticas y a los inversionistas.