Antropólogo Físico / El alcohol es ampliamente consumido a nivel mundial. Los patrones de consumo y abuso de esta sustancia varían alrededor del mundo. Además en poblaciones humanas modernas existe heterogeneidad en la capacidad metabólica de esta sustancia; heterogeneidad dada por variantes genéticas. Se han descrito variantes genéticas involucradas en la metabolización ineficiente (ADH1B2*2 y ALDH2*2) o eficiente del etanol (SNP6 rs1800759 del gen ADH4), las cuales otorgan al individuo menor o mayor grado de susceptibilidad al alcoholismo. A éstos se les ha denominado “fenotipos protectores” o de “riesgodependencia” al alcohol, respectivamente. En esta investigación se indaga sobre la posible correlación entre variantes genéticas de protección y riesgodependencia con patrones de consumo de alcohol entre individuos categorizados mediante la encuesta AUDIT de la OMS. Se analizaron 210 muestras de jóvenes universitarios de Santiago entre 18 y 25 años bajo previa firma de un consentimiento informado. Como resultado, no fue posible establecer estadísticamente que las variantes genéticas estarían asociadas a patrones de consumo de alcohol. No obstante en este estudio se identificaron nuevas categorías de consumo de alcohol no incluidas en la encuesta AUDIT diseñada por la OMS, además de caracterizar a población chilena en cuanto a la frecuencia de variantes de protección y riesgo-dependencia; éste último presente en alto porcentaje tanto en Chile como en América. Finalmente, se discute sobre la asociación entre patrones de consumo y fenotipos para estos loci¸ las frecuencias alélicas, genotípicas y fenotípicas, así como los patrones de consumo de alcohol

Los hogares monoparentales tienen cada vez mayor representación en la población, y estos hogares a menudo enfrentan limitaciones económicas y de tiempo. Por ello, el presente trabajo analiza la proporción de gasto destinado al consumo de alimentos que realizan los hogares peruanos de acuerdo con su estructura. El análisis se basa en las curvas de Engel para hogares, la cual relaciona el gasto total con la proporción del gasto específico en alimentos. Se recurrió a una metodología empírica basada en el modelo Tobit, teniendo en cuenta tanto características socioeconómicas de los jefes y demográficas de los hogares. Se comprueba que además del gasto total, factores como sexo, nivel educativo, edad del jefe, tamaño y composición etaria del hogar influyen en los patrones de consumo que éstos realizan. A pesar de la diferencia que existe en las curvas, se cumple la ley de Engel independiente de la estructura. Estos resultados brindan a los encargados de la formulación de políticas públicas información sobre los patrones de gasto de los hogares y brindan a los profesionales de gestión de recursos familiares información sobre cómo las características de los hogares afectan los gastos. Clasificación JEL: C13, D12, H31. / Abstract: Single-parent households have increasing representation in the population, and these households often face economic and time limitations. Therefore, this investigation analyzes the proportion of expenditure destined to the consumption of food that Peruvian households make according to its structure. The analysis is based on the Engel curves for households, which relates the total expenditure to the proportion of specific food expenditure. An empirical methodology based on the Tobit model was used, taking into account both socioeconomic characteristics of the heads and demographic of households. It is found that in addition to the total expenditure, factors such as sex, educational level, age of the boss, size and age composition of the household influence the consumption patterns they perform. Despite the difference that exists in the curves, Engel's law is independent of the structure. These results provide public policymakers with information on household spending patterns and provide family resource management professionals with information on how household characteristics affect expenditures. JEL classification: C13, D12, H31. / Trabajo de investigación

[ES] La demanda de energía en todo el planeta continúa incrementándose de manera acele-rada. Por otro lado, la electrificación de diferentes sectores ha hecho que la demanda de electricidad crezca a una tasa aún mayor. Las redes eléctricas han evolucionado tecnológicamente en muchos aspectos, uno de ellos se refiere a la disponibilidad de datos de la demanda en diferentes puntos y niveles de la red, como en redes de trans-misión, redes de distribución y en los grandes y pequeños consumidores. Estos datos suministrados por las nuevas redes eléctricas inteligentes constituyen información de partida esencial para la gestión y planificación de los sistemas eléctricos. Los datos proporcionados por los medidores inteligentes de las redes eléctricas no tienen ninguna utilidad si no se analizan adecuadamente. A más del procesamiento adecuado de esos datos, se requieren herramientas que permitan obtener información útil. Los sistemas de gestión de la demanda de energía asociados al reconocimiento de patrones actualmente se han estudiado de manera escasa. En esta área de estudio se han identificado algunas limitaciones. Por ejemplo, la caracterización de la demanda de electricidad mediante el reconocimiento de patrones no se ha utilizado para la identifi-cación y valoración de cambios en el consumo de energía y los sistemas de monitori-zación no identifican posibles causas de las anomalías detectadas en la demanda de energía eléctrica. La predicción de la demanda es también una herramienta eficaz en la gestión de los sistemas de suministro eléctrico. Actualmente, herramientas tales como las redes neu-ronales y el aprendizaje profundo son las preferidas para realizar esta labor. Sin em-bargo presentan algunos inconvenientes, tales como, la dificultad para cuantificar la incertidumbre, requieren un gasto computacional elevado y esfuerzo considerable para establecer la estructura de la red neuronal que proporcione resultados adecuados. Con base en las limitaciones detectadas, en esta tesis se propone una nueva metodolo-gía estadística para caracterizar el comportamiento de la demanda de energía de los consumidores y otros puntos de la red eléctrica mediante la identificación y obtención de patrones. La utilización de estos patrones permite valorar e identificar cambios en perfiles de carga de electricidad. Además, la valoración de los cambios en la demanda eléctrica permite asociar estos valores a posibles eventos en una instalación. Esta me-todología puede ser empleada para detectar anomalías y catalogar perfiles de carga de acuerdo al cambio que han tenido con respecto a su comportamiento habitual, lo que permite identificar modos de trabajo de los sistemas eléctricos. En cuanto a la predic-ción de la demanda, se propone una metodología de simple aplicación para afrontar las limitaciones detectadas en las herramientas derivadas de la inteligencia artificial, de tal manera que sea posible acotar la incertidumbre de las predicciones realizadas. Esta información resulta útil en la gestión, ya que es posible generar alarmas, reducir costos en el mantenimiento y aplicar medidas adecuadas de eficiencia energética. Por otro lado, se propone un método para tratar los datos proporcionados por los medidores inteligentes, de tal manera que se ajusten a una distribución de probabilidad conocida, facilitando su interpretación y validando el análisis estadístico. Para ello, se ha rela-cionado a la potencia eléctrica activa absorbida por un consumidor o un sistema en general con la teoría existente de las series temporales de datos. Finalmente, se evalúa la aplicación del método y la metodología propuesta en diversos casos de estudio reales en diferentes puntos y niveles de la red eléctrica, identificando los beneficios que pueden obtenerse en la gestión de cada uno de ellos. / [EN] The energy demand is increasing considerably every year worldwide. Moreover, the electrification of different sectors has caused the growth of electricity demand at an even higher rate. Thus, the electricity grids have technologically evolved in several aspects, one of them is the availability of demand data at different points and levels of the grid, such as in transmission and distribution systems, and large and small con-sumers. The data provided by the new smart grids are essential baseline information for the management and planning of electricity systems. The data provided by smart meters on electricity grids is worthless if it is not properly analysed. In addition to the appropriate processing of such data, tools are needed to obtain useful information. The energy demand management systems associated with pattern recognition have been scarcely studied at present. Some limitations have been identified in this area of study. For example, the characterization of electricity demand through pattern recognition has not been used to identify and evaluate changes in en-ergy consumption, whereas monitoring systems do not identify the possible causes of the anomalies detected in electricity demand. Demand forecasting is an effective tool in the management of electricity supply sys-tems. Currently, tools such as neural networks and deep learning are preferred for this purpose. However, they present remarkable drawbacks, such as the difficulty in quan-tifying uncertainties, the requirement of huge computational resources, and considera-ble effort to establish the structure of the neural network to provide adequate results. Based on the limitations detected, this thesis proposes a new statistical methodology to characterize the behaviour of the energy demand of consumers and other points of the electricity grid by identifying and obtaining patterns. The use of these patterns allows the assessment and identification of changes in electricity load profiles. Besides, the evaluation of changes in electricity demand allows these values to be associated with possible events in an installation. This methodology can be used to detect anomalies and to catalogue load profiles according to the changes they have had from their usual behaviour, which allows the identification of working modes of electrical systems. Concerning the prediction of demand, a simple application methodology is proposed to overcome the limitations detected in the instruments derived from artificial intelli-gence, which allows quantifying the uncertainty of the performed predictions. This information is useful for management since it is possible to generate alarms, reduce maintenance costs, and apply appropriate energy efficiency measures. On the other hand, a method is proposed for processing the data provided by the intelligent meters in order to adjust them to a known probability distribution, facilitating their interpre-tation and validating the statistical analysis. For this purpose, it has been related to the active electrical power absorbed by a consumer or a system in general with the exist-ing theory of time-series data. Finally, the application of the proposed methodologies is evaluated in several real case studies at different points and levels of the electricity grid, identifying the benefits that can be obtained in the management of each of these systems. / [CA] La demanda d'energia a tot el planeta continua incrementant-se de manera accelerada. D'altra banda, l'electrificació de diferents sectors ha fet que la demanda d'electricitat creixi a una taxa encara més gran. Les xarxes elèctriques han evolucionat tecnològica-ment en molts aspectes, un d'ells es refereix a la disponibilitat de dades de la demanda en diferents punts i nivells de la xarxa, com en les de transmissió, de distribució i en els grans i petits consumidors. Aquestes dades subministrades per les noves xarxes elèctriques intel¿ligents constitueixen informació de partida essencial per a la gestió i planificació dels sistemes elèctrics. Les dades proporcionades pels mesuradors intel¿ligents de les xarxes elèctriques no tenen cap utilitat si no s'analitzen adequadament. A més del processament adequat d'aquestes dades, es requereixen eines que permetin obtenir informació útil. Els siste-mes de gestió de la demanda d'energia associats al reconeixement de patrons actual-ment s'han estudiat de manera escassa. En aquesta àrea d'estudi s'han identificat algunes limitacions. Per exemple, la caracterització de la demanda d'electricitat mitjançant el reconeixement de patrons no s'ha utilitzat per a la identificació i valoració de canvis en el consum d'energia i els sistemes de monitorització no identifiquen possibles causes de les anomalies detectades en la demanda d'energia elèctrica. La predicció de la demanda és també una eina eficaç en la gestió dels sistemes de sub-ministrament elèctric. Actualment, eines com ara les xarxes neuronals i l'aprenentatge profund són les preferides per a realitzar aquesta tasca. Però presenten alguns inconve-nients, com ara, la dificultat per quantificar la incertesa, requereixen una despesa computacional elevada i un esforç considerable per a establir l'estructura de la xarxa neuronal que proporcioni resultats adequats. Amb base en les limitacions detectades, en aquesta tesi es proposa una nova metodolo-gia estadística per caracteritzar el comportament de la demanda d'energia dels consu-midors i altres punts de la xarxa elèctrica mitjançant la identificació i obtenció de patrons. La utilització d'aquests patrons permet valorar i identificar canvis en perfils de càrrega d'electricitat. A més, la valoració dels canvis en la demanda elèctrica permet associar aquests valors a possibles esdeveniments en una instal¿lació. Aquesta metodo-logia pot ser emprada per detectar anomalies i catalogar perfils de càrrega d'acord al canvi que han tingut pel que fa al seu comportament habitual, el que permet identifi-car maneres de utilització dels sistemes elèctrics. En quant a la predicció de la deman-da, es proposa una metodologia de simple aplicació per afrontar les limitacions detec-tades en les eines derivades de la intel¿ligència artificial, de tal manera que sigui pos-sible delimitar la incertesa de les prediccions realitzades. Aquesta informació és útil en la gestió, ja que és possible generar alarmes, reduir costos en el manteniment i aplicar mesures adequades d'eficiència energètica. D'altra banda, es proposa un mètode per a tractar les dades proporcionades pels mesuradors intel¿ligents, de tal manera que s'ajus-tin a una distribució de probabilitat coneguda, facilitant la seva interpretació i validant l'anàlisi estadístic. Per a la qual cosa, s'ha relacionat a la potència elèctrica activa ab-sorbida per un consumidor o un sistema en general amb la teoria existent de les sèries temporals de dades. Finalment, s'avalua l'aplicació del mètode i la metodologia proposada en diversos casos d'estudi reals en diferents punts i nivells de la xarxa elèctrica, identificant els beneficis que es poden obtenir a la gestió de cada un d'ells. / Serrano Guerrero, JX. (2020). Caracterización de la demanda de energía mediante patrones estocásticos en las Redes Eléctricas Inteligentes [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/153810

[EN] One of the major issues affecting water utilities is the high level of water losses. Nonrevenue water (NRW) is the difference between the amount of water put into the distribution system and the amount of water billed to consumers according to the International Water Association (IWA) standard water balance. The quantity of water lost, or NRW, is a measure of the operational efficiency of a water distribution system and high levels of NRW are indicative of poor governance and poor physical condition of the water distribution system. NRW consists of apparent or commercial losses, real losses and unbilled authorized consumption.Traditionally most of the efforts focused mainly on the real losses reduction. Commercial losses are the nonphysical losses in that no water is phycically lost from the distribution system and its principal component is the customer meter inaccuracy. As any other measuring device, a water meter is not a perfect instrument and when installed it is not capable of registering the exact amount of water consumed by a user. Depending on its construction technology, each water meter has specific measuring limitations. This means that a portion of the water consumed may not be registered and therefore not billed to the customer. As meter inaccuracies are recognised to be a critical component of apparent losses, it is important to quantify the magnitude of these measuring errors. The first aspect to be considered is that the error of a water meter is not constant and independent of the flow rate through the meter. Typically, at low flow rates, errors are larger and more sensitive to external variables while for medium and high flow rates only small variations appear. Thus, the difference between the amount of water registered by the meters installed in the field and the actual volume consumed is a function of two parameters: a) the water consumption patterns of the users, defined by their consumption flow rates distribution and b) the characteristic error curve of the meters. The weighted error of a meter, defined as the percentage difference between the actual consumption and the registered volume, can be obtained by combining these two parameters. Therefore, the parameter weighted error is a measure of the real field performance of a water meter when registering the water consumption of a given type of user. Determining both, the weighted error of new and worn domestic meters and how it changes with the time, is necessary in order to provide information that can be expected from water meters and to quantify the commercial losses level in order to control and optimize it. / [ES] Uno de los desafíos más importantes que debe afrontar cualquier empresa gestora del ciclo integral del agua, es la reducción de los elevados niveles de pérdidas de agua. El agua no facturada es la diferencia entre el volumen inyectado al sistema y el agua facturada a los abonados, de acuerdo al balance hídrico propuesto por la International Water Association (IWA). El nivel de las pérdidas de agua es un indicador de la eficiencia en la operación del sistema por lo que altos niveles de éstas revelan un estado deficitario de la infraestructura hídrica y al mismo tiempo una gestión deficiente. Los componentes que integran el agua no facturada son las pérdidas comerciales, las pérdidas reales y el consumo autorizado pero no facturado. Tradicionalmente todos los esfuerzos se han centrado en minimizar las pérdidas reales, pero en lo que a las pérdidas comerciales se refiere, aquellas que representan el volumen de agua realmente suministrado a los usuarios pero que por diferentes causas no es registrado, mucho es el camino aún por recorrer. El principal componente de las pérdidas comerciales son los errores de medición de los contadores. Como cualquier otro dispositivo de medición, los contadores de agua no son instrumentos perfectos y una vez instalados no son capaces de registrar la cantidad exacta de agua consumida por un usuario. Dependiendo de su tecnología de construcción, cada contador tiene limitaciones específicas de medición. Esto significa que una parte del agua consumida no puede ser registrada y por lo tanto no facturada al cliente. Visto que las inexactitudes de los contadores constituyen un componente crítico de las pérdidas comerciales, es importante cuantificar la magnitud de estos errores de medición. Un punto crucial a considerar es que el error de un contador de agua no es constante e independiente del caudal que circula a través de él. Por lo general, a caudales bajos, los errores son más grandes y más sensibles a las variables externas, mientras que para caudales medios y altos, las variaciones de error son más pequeñas. Por lo tanto, la diferencia entre el volumen de agua registrada por el contador y el volumen real consumido, depende directamente de dos parámetros fundamentales: el patrón de consumo del usuario y la curva característica de error del contador. Por lo tanto, el error medio ponderado es una medida del funcionamiento real de un contador de agua en uso, al registrar el consumo de agua de un tipo determinado de usuario. La obtención de los errores globales, tanto de contadores nuevos como de aquellos que están en uso, así como su evolución en el tiempo, es imprescindible para evaluar el comportamiento de los mismos y para cuantificar el nivel de las pérdidas comerciales, lo que permitirá optimizar su gestión y reducir las pérdidas comerciales. / [CA] Un dels desafiaments més importants que ha d'afrontar qualsevol empresa gestora del cicle integral de l'aigua, és la reducció dels elevats nivells de pèrdues d'aigua. L'aigua no facturada és la diferència entre el volum injectat al sistema i l'aigua facturada als abonats, d'acord amb el balanç hídric proposat per la International Water Association (IWA). El nivell de les pèrdues d'aigua és un indicador de l'eficiència en l'operació del sistema, pel que alts nivells d'aquestes revelen un estat deficitari de la infraestructura hídrica i al mateix temps una gestió deficient. Els components que integren l'aigua no facturada són les pèrdues comercials, les pèrdues reals i el consum autoritzat però no facturat. Tradicionalment tots els esforços s'han centrat a minimitzar les pèrdues reals, però pel que a les pèrdues comercials es refereix, aquelles que representen el volum d'aigua realment subministrat als usuaris però que per diferents motius no és registrat, molt és el camí encara per recórrer. El principal component de les pèrdues comercials són els errors de mesurament dels comptadors. Com qualsevol altre dispositiu de mesurament, els comptadors d'aigua no són instruments perfectes i una vegada instal¿lats no són capaços de registrar la quantitat exacta d'aigua consumida per un usuari. Depenent de la seua tecnologia de construcció, cada comptador té limitacions específiques de mesurament. Açò significa que una part de l'aigua consumida no pot ser registrada i per tant no facturada al client. Vist que les inexactituds dels comptadors constitueixen un component crític de les pèrdues comercials, és important quantificar la magnitud d'aquestos errors de mesurament. Un punt crucial a considerar és que l'error d'un comptador d'aigua no és constant i independent del cabal que circula a través d'ell. Generalment, a cabals baixos, els errors són més grans i més sensibles a les variables externes, mentre que per a cabals mitjans i alts, les variacions d'error són més xicotetes. Per tant, la diferència entre el volum d'aigua registrada pel comptador i el volum real consumit, depén directament de dos paràmetres fonamentals: el patró de consum de l'usuari i la corba característica d'error del comptador. Per tant, l'error mitjà ponderat és una mesura del funcionament real d'un comptador d'aigua en ús, al registrar el consum d'aigua d'un tipus determinat d'usuari. L'obtenció dels errors globals, tant de comptadors nous com d'aquells que estan en ús, així com la seua evolució en el temps, és imprescindible per a avaluar el comportament dels mateixos i per a quantificar el nivell de les pèrdues comercials, el que permetrà optimitzar la seua gestió i reduir les pèrdues comercials. / Gavara Tortes, FJ. (2016). Estudio del comportamiento metrológico de los contadores en abastecimientos de agua. Optimización de su gestión para la reducción de las pérdidas comerciales [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/62182