Campaña de la Memoria Académica Anual del IITCurso 2023 - 2024 - Versión en Español
A continuación se muestra la información disponible de Dr.D.Antonio Muñoz San Roque en el peridodo de tiempo desde el 1 de septiembre de 2023 hasta el 31 de agosto de 2024. Esta información se va a emplear para elaborar la Memoria Académica Anual del IIT, la Memoria de Investigación de Comillas y tu Curriculum Vitae, por lo que es muy importante que sea correcta y esté completa. Todos los campos que se muestran en cada referencia deben tener información, a menos que se indique lo contrario (p.ej. "No aplica"). Por favor, complétala. Comprueba también que la información se muestra en el apartado correcto. Si detectas cualquier error o falta de información, por favor, envía un email pinchando aquí indicando el apartado y la información errónea o faltante. Para enviar comentarios/sugerencias/errores... sobre esta página web, por favor haz clic aquí. Para ver la Versión en Inglés, haz clic aquí. Para ver la Versión Completa de la memoria, haz clic aquí.
[Expandir todo | Contraer todo] capítulo 1. Organización [ |  ]- 1.1 Dirección
- 1.2 Consejo
- 1.3 Coordinadores de Área
- 1.4 Comité Científico
- 1.5 Profesores e Investigadores
| * | Nombre: | Antonio Muñoz San Roque | | | Categoría: | Profesor Propio Ordinario | | | Títulos: | Doctor en Ingeniería Industrial (Comillas)
Ingeniero Industrial de ICAI (Comillas) | | | Áreas de Interés: | Análisis y predicción de series temporales. Aprendizaje automático. Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial a la operación y mantenimiento de procesos industriales. Análisis y optimización de la operación de los mercados eléctricos en el corto plazo. | | | Departamento ICAI: | DEAC | | | | |
- 1.6 Profesores Asociados
- 1.7 Investigadores pre- y post-doctorales
- 1.8 Áreas de Investigación
- 1.8.1 Coordinador MAC
- 1.8.2 Coordinador REDES
- 1.8.3 Coordinador RYE
- 1.8.4 Coordinador SADSE
- 1.8.5 Coordinador PCI
- 1.8.6 Coordinador ASF
- 1.8.7 Coordinador ASI
- 1.8.8 Coordinador BIO
- 1.8.9 Coordinador SMS
- 1.9 Personal de Administración y Servicios
- 1.9.1 Personal Administrador de Sistemas Informáticos
- 1.9.2 Personal Administrativo
capítulo 2. Investigación [ | ]- 2.1 Proyectos de Investigación [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se incluyen los proyectos de investigación no confidenciales
gestionados desde el IIT.
Todos los proyectos de la subdirección de Sistemas de Energía (SE) se presentan
agrupados en un mismo apartado, mientras que los de la subdirección de Sistemas
Industriales (SI) se presentan separados por áreas.
- 2.1.1 Proyectos de investigación y desarrollo
- 2.1.1.1 Financiación privada
| * | Nombre abreviado: | CE_AIAM | | | Título del proyecto: | Catedra ENDESA de Aplicaciones de la Inteligencia Artificial al Mantenimiento basado en Datos | | | Entidad financiadora: | Endesa Generación, S.A | | | Fecha de inicio: | Enero 2023 | | | Fecha de fin: | Diciembre 2026 | | | Investigador(es): | Miguel Ángel Sanz Bobi, Antonio Muñoz San Roque, Francisco Javier Bellido López, Eugenio Francisco Sánchez Úbeda, Álvaro Jesús López López | | | Descripción: | La misión de la Cátedra es contribuir a que ENDESA en particular y el sector energético en general aprovechen las oportunidades que ofrece la Inteligencia Artificial mediante la generación de conocimiento y su difusión hacia la sociedad. Sus principales objetivos son investigar y divulgar las aplicaciones de la IA en el ámbito del Mantenimiento y la Gestión de los activos de generación, con el fin de facilitar la transición energética hacia un modelo sostenible a largo plazo acorde con los Objetivos de Desarrollo Sostenible. | | | | | | * | Nombre abreviado: | ENDESA_PROTECCIONES_2023 | | | Título del proyecto: | Diseño e implementación de un algoritmo para la protección de líneas eléctricas en condiciones de alta penetración de renovables | | | Entidad financiadora: | Gas y Electricidad Generación S.A. | | | Fecha de inicio: | Abril 2023 | | | Fecha de fin: | Diciembre 2023 | | | Investigador(es): | Antonio Muñoz San Roque, Luis Rouco Rodríguez, Lukas Sigrist, José Portela González | | | Descripción: | El objetivo de este proyecto es el diseño e implementación de un algoritmo para la protección de líneas eléctricas en condiciones de alta penetración de renovables.
El algoritmo propuesto está basado en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático ("Machine Learning") para la detección y clasificación de faltas, partiendo de un conjunto de escenarios de faltas obtenidos tanto de registros reales como mediante simulación. | | | | | | * | Nombre abreviado: | Proyecto_ACM_2023_05 | | | Título del proyecto: | Análisis y predicción de la generación de parques eólicos marinos mediante técnicas de machine learning | | | Entidad financiadora: | Comillas | | | Fecha de inicio: | Junio 2023 | | | Fecha de fin: | Mayo 2024 | | | Investigador(es): | Antonio Muñoz San Roque, José Portela González, Eugenio Francisco Sánchez Úbeda, Eloy Jesús del Gran Poder Insunza Díaz | | | Descripción: | El objetivo de esta investigación es doble. Por un lado, se analizarán los datos meteorológicos, así como los datos de las turbinas eólicas. Por otro lado, se crearán los modelos de predicción de generación de energía utilizando diferentes algoritmos de IA. Para el estudio, se utilizarán los datos de viento del parque eólico Alpha Ventus frente a la costa de Hamburgo. Finalmente, se compararán los resultados de predicción utilizando diferentes algoritmos. | | | | | | * | Nombre abreviado: | HADES_2023 | | | Título del proyecto: | Desarrollo de un modelo de predicción de serie temporal funcional para curvas de demanda residual en el mercado diario | | | Entidad financiadora: | Endesa Medios y Sistemas S.L | | | Fecha de inicio: | Septiembre 2023 | | | Fecha de fin: | Diciembre 2023 | | | Investigador(es): | José Portela González, Antonio Muñoz San Roque, Alejandro Polo Molina | | | Descripción: | El objetivo de la colaboración propuesta es el desarrollo e implantación de un modelo de predicción determinista para curvas de demanda residual en el mercado diario. El modelo es un modelo de predicción de series temporales funcionales adaptado para la predicción de curvas en el mercado, teniendo en cuenta el efecto de las variables explicativas más relevantes, así como la dinámica temporal de las ofertas. | | | | | | * | Nombre abreviado: | HADES_2024_S1 | | | Título del proyecto: | Estudio de modelos de previsión de necesidades y asignaciones en los mercados de arranques y restricciones en tiempo real | | | Entidad financiadora: | Endesa SA: Energy & Commodity Management Iberia | | | Fecha de inicio: | Marzo 2024 | | | Fecha de fin: | Julio 2024 | | | Investigador(es): | José Portela González, Antonio Muñoz San Roque, Eloy Jesús del Gran Poder Insunza Díaz | | | Descripción: | Este proyecto tiene por finalidad la identificación de una estrategia óptima de modelado y predicción de la asignación de los grupos en el mercado de restricciones en tiempo real y su equivalente portugués, el mercado de arranques. Para ello, se establecerán curvas de demanda residual para caracterizar la estrategia de oferta de los agentes en el mercado de restricciones, caracterizado por ser un sistema "Pay as Bid". | | | | |
- 2.1.1.2 Financiación pública
| * | Nombre abreviado: | RETOSCOL-RC4ALL-2020 | | | Título del proyecto: | Consumo responsable mediante la aplicación de técnicas de machine learning para la generación masiva de recomendaciones y ofertas personalizadas (RTC2019-007380-3) | | | Entidad financiadora: | Ministerio de Ciencia e Innovación (MCI), Agencia Estatal de Investigación (AEI) | | | Fecha de inicio: | Mayo 2020 | | | Fecha de fin: | Diciembre 2023 | | | Investigador(es): | Eugenio Francisco Sánchez Úbeda, Antonio Muñoz San Roque, José Portela González, Ignacio Navas Pascual, Francisco Rodríguez Cuenca | | | Descripción: | El objetivo principal del proyecto RC4ALL (Consumo Responsable para todos) es desarrollar un sistema que partiendo de la información específica del consumo por dispositivo de un número relativamente reducido de clientes representativos y complementándola con información de fuentes externas, sea capaz de generar recomendaciones personalizadas que mejoren la eficiencia del consumo para toda la base de clientes de la empresa. Se utilizan técnicas de machine learning y big data.
Proyecto Retos- Colaboración RTC2019-007380-3 financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación (MCI) y la Agencia Estatal de Investigación (AEI) 
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| | | | | | * | Nombre abreviado: | RETOSINV-chronic-IoT-2020 | | | Título del proyecto: | Desarrollo de modelos de comportamiento del movimiento de pacientes crónicos complejos (PID2019-110747RB-C22/) | | | Entidad financiadora: | Ministerio de Ciencia e Innovación (MCIN), Agencia Estatal de Investigación (AEI) | | | Fecha de inicio: | Junio 2020 | | | Fecha de fin: | Noviembre 2023 | | | Investigador(es): | Eugenio Francisco Sánchez Úbeda, Rafael Palacios Hielscher, Antonio Muñoz San Roque, José Portela González, Carlos Rodríguez-Morcillo García, Alejandro Polo Molina | | | Descripción: | El objetivo de este proyecto, coordinado con el Hospital Universitario Virgen del Rocío (HUVR), es investigar cómo el deterioro de la movilidad puede reflejar cambios en la condición clínica del paciente y su degeneración en el dominio de la atención integral del paciente crónico complejo.
Para cumplir con este objetivo, se desarrolla una infraestructura y un sistema de información de IoT. A partir de los datos recopilados sobre la movilidad de los pacientes, se aplican técnicas de aprendizaje automático para crear patrones capaces de modelar y caracterizar el movimiento en los pacientes con el fin de explicar aspectos de la evolución clínica de los pacientes.
Proyecto PID2019-110747RB-C22 financiado por/MCIN/AEI/10.13039/501100011033
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- 2.1.2 Proyectos de apoyo tecnológico y asesoría
- 2.1.2.1 Financiación privada
- 2.1.2.2 Financiación pública
- 2.1.3 Proyectos de servicios y análisis
- 2.1.3.1 Financiación privada
- 2.1.3.2 Financiación pública
- 2.2 Publicaciones
- 2.2.1 Libros
- 2.2.2 Capítulos de libros
| * | Autor(es): | A. Muñoz, J. Portela, E.F. Sánchez-Úbeda, G. Mestre | | | Título del capítulo: | Análisis y predicción de curvas agregadas de oferta y demanda en el mercado eléctrico europeo | | | Título del libro: | Predicción y decisiones económicas con Big Data | | | Editores: | Peña Sánchez de Rivera, Daniel; et al., | | | Editorial: | Fundación de las Cajas de Ahorros (FUNCAS) | | | Páginas: | 185-224 | | | ISBN: | 978-84-17609-79-5 | | | Fecha de publicación: | Junio 2024 | | | | |
- 2.2.3 Artículos en Revistas [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se incluyen todos los artículos que hayan sido PUBLICADOS en
revistas, sean del tipo que sean (nacionales/internacionales; científicas/
divulgativas; con/sin índice de impacto...).
Los artículos que estén aceptados o in press, pero que no hayan sido
publicados, no figurarán en la memoria hasta que sean publicados.
| * | Autor(es): | C. Álvarez-Romero, A. Polo-Molina, E.F. Sánchez-Úbeda, C. Jiménez-de-Juan, M.P. Cuadri-Benitez, J.A. Rivas-González, J. Portela, R. Palacios, C. Rodríguez-Morcillo, A. Muñoz, C.L. Parra-Calderón, M.D. Nieto-Martin, M. Ollero-Baturone, C. Hernández-Quiles | | | Título : | Machine learning–based prediction of changes in the clinical condition of patients with complex chronic diseases: 2-phase pilot prospective single-center observational study | | | Revista: | JMIR Formative Research | | | Vol & Núm: | vol. 8, nº. 1 | | | Páginas: | e52344-1-e52344-13 | | | ISSN: | 2561-326X | | | Fecha: | Abril 2024/Diciembre 2024 | | | | | | * | Autor(es): | P. Moreno Alonso, I. Figuerola-Ferretti Garrigues, A. Muñoz | | | Título : | Forecasting oil prices with non-linear dynamic regression modeling | | | Revista: | Energies | | | Vol & Núm: | vol. 17, nº. 9 | | | Páginas: | 2182-1-2182-29 | | | ISSN: | 1996-1073 | | | Fecha: | Mayo 2024/Mayo 2024 | | | | | | * | Autor(es): | M.C. Rubiales Mena, A. Muñoz, M.A. Sanz-Bobi, D. González-Calvo, T. Álvarez Tejedor | | | Título : | Application of ensemble machine learning techniques to the diagnosis of the combustion in a gas turbine | | | Revista: | Applied Thermal Engineering | | | Vol & Núm: | vol. 249 | | | Páginas: | 123447-1-123447-16 | | | ISSN: | 1359-4311 | | | Fecha: | Mayo 2024/Julio 2024 | | | | |
- 2.2.4 Artículos en Congresos [Ayuda]
AYUDA:
Se incluirán las exposiciones orales que tengan asociado un artículo o documento
científico, presentadas en congresos, independientemente de que tengan
proceedings o no.
Tipo:
- Ponencia: la organización del Congreso se pone en contacto con el autor y le
solicita directamente que presente una conferencia o comunicación como invitado en el
Congreso o Jornada Científica. Según la ACAP: presentación de un trabajo de
investigación por invitación y sin revisión.
- Comunicación: la organización del Congreso abre una convocatoria con un plazo
determinado para presentar las comunicaciones al Congreso o Jornada de que se trate.
El autor envía su comunicación y el comité científico, tras hacer una valoración,
acepta o rechaza la presentación de la misma. Según la ACAP: presentación de un
trabajo de investigación seleccionado por un comité en un encuentro
científico-técnico.
- Póster: igual que en el caso anterior pero enviando un Póster en lugar de una
Comunicación. Según la ACAP: cartel utilizado para la presentación abreviada y
esquemática de investigaciones, previa aceptación por el Comité Organizador.
Ciudad: En este campo se especificará la ciudad de celebración de la
actividad.
Fecha de inicio: corresponde a la fecha de apertura del congreso.
Fecha de fin: corresponde a la fecha de clausura del congreso.
| * | Autor(es): | M.A. Sanz-Bobi, S. Orbach, F.J. Bellido-López, A. Muñoz, D. González-Calvo, T. Álvarez Tejedor | | | Título: | Anomaly detection of a cooling water pump of a power plant based on its virtual digital twin constructed with deep learning techniques | | | Tipo: | Comunicación | | | Congreso: | 8th European Conference of the Prognostics and Health Management Society - PHME24 | | | Ciudad: | Praga | | | País: | República Checa | | | Fecha: | 03-05 julio 2024 | | | ISBN: | 978-1-936263-40-0 | | | | | | * | Autor(es): | G. Mestre, J. Portela, A. Muñoz, E. Alonso | | | Título: | Probabilistic functional forecasting of Residual Demand Curves in electricity markets | | | Tipo: | Comunicación | | | Congreso: | 26th International Conference on Computational Statistics - COMPSTAT 2024 | | | Ciudad: | Giessen | | | País: | Alemania | | | Fecha: | 27-30 agosto 2024 | | | ISBN: | * No publicado * | | | | |
- 2.2.5 Documentos Técnicos del IIT [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se incluyen los documentos escritos por el personal del IIT y que no
han sido publicados en ninguna de las modalidades anteriores.
- 2.2.6 Otras Publicaciones [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se incluyen las publicaciones indicadas a continuación y todas las
que no tengan cabida en los apartados anteriores:
- Apuntes
- Edición crítica
- Informe técnico
- Manual de prácticas
- Monografía
- Página web
- Patente
- Prensa electrónica
- Prólogo
- Recensiones
- Traducción
- 2.3 Herramientas Software
capítulo 3. Docencia [ | ]capítulo 4. Doctorado [ | ]- 4.1 Beca de Doctorado de la Asociación de Ingenieros del ICAI
- 4.2 Complementos de formación [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se incluyen los cursos impartidos por el personal del IIT en los
másteres oficiales de doctorado de Comillas.
- 4.3 Actividades de formación [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se incluyen los seminarios impartidos por el personal del IIT en los
másteres oficiales de doctorado de Comillas.
- 4.4 Tesis Doctorales
- 4.4.1 Tesis Doctorales defendidas en Comillas [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se incluyen las tesis doctorales defendidas en Comillas, realizadas
y/o dirigidas por personal del IIT.
| * | Título: | Multi-region probabilistic electric load forecasting using coherent temperature scenarios | | | Autor: | Santiago Moreno Carbonell | | | Director(es): | Eugenio Francisco Sánchez Úbeda y Antonio Muñoz San Roque | | | Fecha de la defensa: | 27 de octubre de 2023 | | | | | | * | Título: | Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques based on partial derivatives with applications to neural networks | | | Autor: | Jaime Pizarroso Gonzalo | | | Director(es): | Antonio Muñoz San Roque y José Portela González | | | Fecha de la defensa: | 15 de diciembre de 2023 | | | | |
- 4.4.2 Tesis Doctorales defendidas en otras universidades [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se incluyen las tesis doctorales defendidas en otra universidad
distinta de Comillas, realizadas y/o dirigidas por personal del IIT.
- 4.4.3 Tesis Doctorales en desarrollo en Comillas
capítulo 5. Otras actividades [ | ]- 5.1 EES-UETP
- 5.2 Estancias en el extranjero [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se reflejan todas las estancias que el personal del IIT ha realizado
en otros centros de investigación, sean nacionales o internacionales.
- 5.3 Profesores visitantes [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se reflejan todos los profesores no pertencientes a Comillas que han
estado una temporada en el IIT.
- 5.4 Estudiantes visitantes
- 5.5 Cursos de formación impartidos y coordinados para empresas e instituciones [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se incluyen todos los cursos impartidos por personal del IIT a
empresas e instituciones distintas de Comillas.
- 5.6 Contribuciones en Conferencias, Seminarios, Mesas Redondas y Talleres [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se incluyen todas las conferencias, seminarios, mesas redondas y talleres
impartidos por personal del IIT fuera de los másteres de Comillas.
- 5.7 Organización de Congresos, Seminarios y Jornadas [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se reflejan todos los congresos, seminarios, jornadas y eventos
en general organizados por personal del IIT.
- 5.8 Organización y Gestión de otras Actividades Académicas [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se incluirán actividades de interés y relevancia docente y/o
investigadora no incluida en los apartados anteriores, como por ejemplo:
- Dirección de cursos
- Dirección de Revistas y colecciones
- Miembro del Consejo de Dirección de Revistas
- Miembro del Consejo Editorial
- Moderación de mesas redondas
- Participación en Comités Científicos de Congresos
No se incluirán cargos de gestión que los profesores tienen en la
Universidad Pontificia Comillas, dado que serán reflejados en los apartados
dispuestos a tal efecto.
Ciudad (País): En este campo se especificará la ciudad de celebración de la
actividad y únicamente se especificará el país entre paréntesis en caso de
ciudades fuera del territorio nacional. Si se trata de una población española, se
especificará la provincia entre paréntesis.
Ejs: Lisboa (Portugal); Manzanares (Ciudad Real); Ciudad Real.
| * | Autor(es): | Antonio Muñoz San Roque | | | Descripción de la Actividad: | Moderador en Presentación de la Cátedra Kapsch para una Movilidad Sostenible e Inteligente en «Jornada «Los retos de la investigación para una movilidad sostenible»» | | | Entidad Organizadora: | Universidad Pontificia Comillas | | | Entidad Financiadora: | | | | Ciudad: | Madrid | | | País: | España | | | Fecha: | Marzo 2024 | | | | |
- 5.9 Otras Actividades [Ayuda]
AYUDA:
En este apartado se incluyen las actividades indicadas a continuación y todas las que
no tienen cabida en ninguno de los apartados anteriores:
- Cargo relevante externo a Comillas
- Concesión de ayuda
- Cursos que no son ni de máster ni de formación
- Entrevista en TV o radio
- Evaluador de propuestas de investigación
- Evaluador de proyectos
- Miembro de asociación relevante
- Participación en Redes/Plataformas tecnológicas
- Premio
- Presentación de libro
- Revisor de libros
- Revisor de revista científica
- Tribunal de tesis (en Comillas o externa)
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