Sobre Deyslen Mariano Hernández
Investigador en Pronóstico de Series de Tiempo y Eficiencia Energética
Doctor en Ingeniería Industrial con una sólida formación en pronóstico de series de tiempo, edificios inteligentes y eficiencia energética. Su investigación se centra en el desarrollo de modelos de pronóstico basados en inteligencia artificial para optimizar la gestión energética en entornos urbanos y residenciales.
Investigador en Pronóstico de Series de Tiempo y Eficiencia Energética
Doctor en Ingeniería Industrial con una sólida formación en pronóstico de series de tiempo, edificios inteligentes y eficiencia energética. Su investigación se centra en el desarrollo de modelos de pronóstico basados en inteligencia artificial para optimizar la gestión energética en entornos urbanos y residenciales.
Área de interes
- Pronóstico de series de tiempo: Desarrollo y aplicación de modelos avanzados para predecir la demanda energética en edificios inteligentes.
- Edificios inteligentes: Integración de sistemas de control y automatización para optimizar el consumo energético.
- Eficiencia energética: Diseño e implementación de estrategias para reducir el consumo de energía en edificios y comunidades.
Publicaciones
Mariano-Hernández, D., Hernández-Callejo, L., Zorita-Lamadrid, A., Duque-Pérez, O., & Santos García, F. (2021). A review of strategies for building energy management system: Model predictive control, demand side management, optimization, and fault detect & diagnosis. Journal of Building Engineering, 33, 101692. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2020.101692
Mariano-Hernández, D., Hernández-Callejo, L., García, F. S., Duque-Perez, O., & Zorita-Lamadrid, A. L. (2020). A Review of Energy Consumption Forecasting in Smart Buildings: Methods, Input Variables, Forecasting Horizon and Metrics. Applied Sciences, 10(23), 8323. https://doi.org/10.3390/app10238323
Mariano-Hernández, D., Hernández-Callejo, L., Solís, M., Zorita-Lamadrid, A., Duque-Perez, O., Gonzalez-Morales, L., & Santos-García, F. (2021). A Data-Driven Forecasting Strategy to Predict Continuous Hourly Energy Demand in Smart Buildings. Applied Sciences, 11(17), 7886. https://doi.org/10.3390/app11177886
Mariano-Hernández, D., Hernández-Callejo, L., Solís, M., Zorita-Lamadrid, A., Duque-Pérez, O., Gonzalez-Morales, L., García, F. S., Jaramillo-Duque, A., Ospino-Castro, A., Alonso-Gómez, V., & Bello, H. J. (2022). Analysis of the Integration of Drift Detection Methods in Learning Algorithms for Electrical Consumption Forecasting in Smart Buildings. Sustainability, 14(10), 5857. https://doi.org/10.3390/su14105857