Pronóstico de la demanda de potencia eléctrica de corto plazo con redes neuronales PDF Download
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Author: Jhon Alexander Méndez Sayago
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Author: Jhon Alexander Méndez Sayago
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Author: Pedro Luis Álvarez García-Verona
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Author: Gimmy Nardó Sanjinés Tudela
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Author: Francisco Alejandro Vargas Guarategua
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Author: Adelaida Zuluaga Cajiao
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Existe un creciente interés en cerrar la brecha energética que existe a nivel mundial. El séptimo Objetivo de Desarrollo Sostenible propuesto por la ONU, estableció que debe haber energía limpia y asequible para todos. Por lo tanto, la planificación y el trabajo para el acceso universal a los servicios energéticos, más específicamente a los servicios energéticos modernos, que incluyen la generación de energía por fuentes renovables, deben comenzar por estudiar las posibilidades de hacer que estos proyectos sean sólidos y sostenibles. Para construir un sistema de energía robusto, se necesita un sistema de gestión de energía. Este sistema permite el seguimiento de las variables y condiciones del sistema eléctrico, por lo tanto, el EMS puede tomar decisiones sobre el funcionamiento de ciertos elementos en el sistema eléctrico. De hecho, el pronóstico de carga ofrece la posibilidad de hacer que la electrificación rural sea lo más robusta posible. Porque al predecir el consumo de energía, el sistema puede tener en cuenta los cambios en la generación o en el consumo, para mantener la eficiencia y abastecer la demanda de energía todo el tiempo. Esta tesis de pregrado propone la implementación de una red neuronal para el pronóstico de carga, teniendo en cuenta el caso de estudio: una microrred ubicada en una región del norte de Chile, conocida como Huatacondo. A través de este trabajo se discutirá la utilidad del proyecto para el sistema energético colombiano.
Author: Manuel Martín-Merino Acera
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ISBN: 9788481962376
Category : Technology
Languages : es
Pages : 100
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Esta monografía recoge los trabajos realizados bajo el proyecto de investigación "Predicción de demanda eléctrica utilizando redes neuronales y métodos Kernel"
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Languages : es
Pages : 353
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Author: Jairo Alberto Mendoza Vargas
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Author: Guillem Ollé López
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La finalidad del presente proyecto consiste en exponer una serie de herramientas basadas en nuevas tecnologías computacionales para la predicción de la demanda eléctrico en edificios. Estas nuevas tecnologías computacionales se denominan redes neuronales artificiales y se basan en algoritmos muy potentes para relacionar grandes cantidades de información y, de esta manera construir modelos matemáticos muy complejos que puedan, en este caso, predecir valores. Para poder tener una visualización de cómo se han realizado las predicciones al largo de la historia, este proyecto elabora un estado del arte de las predicciones de consumo eléctrico. Seguidamente se expone la amplia teoría de las redes neuronales artificiales. En este capítulo se describe detalladamente la historia del nacimiento de esta tecnología, la clasificación de las funciones que pueden desarrollar, así como la base matemática que define los algoritmos. Para poder aplicar los nuevos conocimientos en esta materia, el proyecto realiza un caso práctico donde se puede seguir todo el procedimiento establecido entre la obtención de datos hasta la predicción de la demanda eléctrica en edificios. Para el caso práctico se ha cogido información del consumo eléctrico del edificio de arquitectura de la Universidad Politécnica de Catalunya. Los resultados obtenidos de la predicción del caso práctico son relativamente buenos. Se puede decir que estas nuevas herramientas son aptas para realizar la predicción de la demanda en edificios. No obstante se analizan las deficiencias encontradas, así como también los temas de estudio futuros que han surgido del proyecto para mejorar la fiabilidad de las predicciones.
Author: Andreas S. Weigend
Publisher: Routledge
ISBN: 042997227X
Category : Social Science
Languages : en
Pages : 665
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The book is a summary of a time series forecasting competition that was held a number of years ago. It aims to provide a snapshot of the range of new techniques that are used to study time series, both as a reference for experts and as a guide for novices.
