Universidad complutense de madrid economicas
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Se presenta una aplicación de mínimos cuadrados parciales (PLS) para la predicción del contenido de silicio en el metal caliente del alto horno. El conjunto de datos contiene 120 variables de tipo X, que incluyen variables de proceso como la tasa de coque, la tasa de carbón, la cantidad y la química de otros materiales, el metal caliente y la escoria y los datos del horno, y una variable Y, es decir, el contenido de silicio en el metal caliente, se registraron cada hora durante un mes. Se realizó una predicción horaria para el día 31 a partir de los datos de entrenamiento horarios de los 30 días anteriores, y se comprobó que la tendencia del contenido de silicio predicho seguía los valores reales. Los resultados muestran que el modelo PLS puede ser útil para controlar la predicción horaria del silicio y para estimar el contenido medio de silicio del día siguiente.
Gráfico de las cargas del primer componente principal obtenidas por PCA para el conjunto de datos de entrenamiento (X). La línea horizontal corresponde a una carga de 0,05. Todas las variables por encima de esta línea son variables relativamente dominantes (Bhattacharya).
… Estos métodos de control del estado del horno describen el proceso sólo con una cantidad y características constantes de los materiales de carga, los parámetros del modo de chorreado, así como los procesos térmicos, físicos y químicos en el horno. También existen técnicas de previsión estadística de [Si] basadas en el método de vectores de apoyo [17,18], técnicas de previsión de [Si] con ayuda de redes neuronales [19][20][21], mínimos cuadrados parciales
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[Este trabajo trata de estimar cómo reacciona la combinación de combustibles de los productores de electricidad alemanes a las variaciones de los precios de los combustibles. El análisis empírico se basa en datos de panel (1968-1998) de las principales compañías eléctricas. Se distinguen dos aspectos diferentes de la elección de combustible: por un lado, la construcción de capacidades normalmente específicas de combustible para la generación de energía eléctrica, es decir, las decisiones de inversión que determinan la combinación de combustibles a largo plazo; por otro, el uso de combustible condicionado a las capacidades de generación existentes, es decir, la sustitución de combustibles a corto plazo. Según los resultados de las pruebas de raíz unitaria del panel, los dos modelos econométricos que describen estos dos aspectos se especifican en cambios y no en niveles. La naturaleza parcialmente discreta de las decisiones de inversión se tiene en cuenta, construyendo un modelo discreto de ajuste de la capacidad. Los resultados de nuestras estimaciones sugieren que la combinación de combustibles de las empresas eléctricas es inelástica en cuanto a los precios, tanto si se considera la inversión a largo plazo como la sustitución de combustibles a corto plazo. Por último, los resultados empíricos se utilizan para predecir los posibles efectos del comercio de emisiones de CO2 en la elección de combustibles en el sector eléctrico alemán. (Autor)
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[Este trabajo trata de estimar cómo reacciona la combinación de combustibles de los productores de electricidad alemanes a los cambios en el precio de los combustibles. El análisis empírico se basa en datos de panel (1968-1998) de las principales compañías eléctricas. Se distinguen dos aspectos diferentes de la elección de combustible: por un lado, la construcción de capacidades normalmente específicas de combustible para la generación de energía eléctrica, es decir, las decisiones de inversión que determinan la combinación de combustibles a largo plazo; por otro, el uso de combustible condicionado a las capacidades de generación existentes, es decir, la sustitución de combustibles a corto plazo. Según los resultados de las pruebas de raíz unitaria del panel, los dos modelos econométricos que describen estos dos aspectos se especifican en cambios y no en niveles. La naturaleza parcialmente discreta de las decisiones de inversión se tiene en cuenta, construyendo un modelo discreto de ajuste de la capacidad. Los resultados de nuestras estimaciones sugieren que la combinación de combustibles de las empresas eléctricas es inelástica en cuanto a los precios, tanto si se considera la inversión a largo plazo como la sustitución de combustibles a corto plazo. Por último, los resultados empíricos se utilizan para predecir los posibles efectos de las emisiones de CO