Compromiso precisión-interpretabilidad en la identificación de modelos térmicos

Abstract

Este artículo presenta la identificación del modelo térmico de una vinoteca doméstica, utilizada como ejemplo representativo de una carga controlada termostáticamente. Estas cargas desempeñan un papel fundamental en las estrategias de respuesta a la demanda, debido a su flexibilidad y amplia presencia en entornos residenciales, comerciales e industriales. Se formuló un modelo de caja gris basado en una red de parámetros térmicos que permitió capturar la dinámica del sistema. Los parámetros del modelo se estimaron a partir de datos experimentales mediante una optimización no lineal con restricciones. A través de una estrategia de simulación paramétrica, se exploró el compromiso entre la precisión y la interpretabilidad del modelo identificado. Se obtuvo un valor normalizado de la raíz del error cuadrático medio de 0.132 y una desviación media de los parámetros respecto a sus valores teóricos de 0.226. Estos resultados demuestran la viabilidad de la estrategia propuesta para identificar modelos térmicos que logren un equilibrio entre precisión predictiva e interpretabilidad física

This paper presents the identification of the thermal model of a household wine cooler, used as a representative example of a thermostatically controlled load. These loads play a key role in demand response strategies due to their flexibility and widespread presence in residential, commercial, and industrial settings. A grey-box model based on a thermal parameter model was formulated to capture the system's dynamics. The model parameters were estimated from experimental data using constrained nonlinear optimization. A parametric simulation strategy was used to explore the trade-off between model accuracy and physical interpretability. The identified model achieved a normalized root mean square error of 0.132 and a mean deviation from theoretical parameter values of 0.226. These results demonstrate the feasibility of the proposed strategy to identify thermal models that balance accuracy with interpretability