Modelo bio-inspirado para técnicas de predicción de consumo energético en redes de distribución, mediante redes neuronales artificiales.
Artículo Científico previo a la obtención del Título de Magíster en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética.
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | |
|---|---|
| التنسيق: | article |
| منشور في: |
2022
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/38480 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
إضافة وسم | _version_ | 1836825294592278528 |
|---|---|
| author | Ayoví Plata, Luis Armando |
| author_facet | Ayoví Plata, Luis Armando |
| author_role | author |
| collection | Repositorio Pontificia Universidad Católica del Ecuador |
| dc.creator.none.fl_str_mv | Ayoví Plata, Luis Armando |
| dc.date.none.fl_str_mv | 2022 2023-12-05T15:19:00Z 2023-12-05T15:19:00Z |
| dc.format.none.fl_str_mv | application/pdf |
| dc.identifier.none.fl_str_mv | POS.807 https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/38480 |
| dc.language.none.fl_str_mv | es |
| dc.publisher.none.fl_str_mv | PUCE - Esmeraldas |
| dc.rights.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.source.none.fl_str_mv | reponame:Repositorio Pontificia Universidad Católica del Ecuador instname:Pontificia Universidad Católica del Ecuador instacron:PUCE |
| dc.subject.none.fl_str_mv | Bio Inspirado Predicción Consumo Rna Mapas Auto Organizados. |
| dc.title.none.fl_str_mv | Modelo bio-inspirado para técnicas de predicción de consumo energético en redes de distribución, mediante redes neuronales artificiales. |
| dc.type.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/article |
| description | Artículo Científico previo a la obtención del Título de Magíster en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética. |
| eu_rights_str_mv | openAccess |
| format | article |
| id | PUCE_902e2f3e13be4e961650ddd70673dfd9 |
| identifier_str_mv | POS.807 |
| instacron_str | PUCE |
| institution | PUCE |
| instname_str | Pontificia Universidad Católica del Ecuador |
| language_invalid_str_mv | es |
| network_acronym_str | PUCE |
| network_name_str | Repositorio Pontificia Universidad Católica del Ecuador |
| oai_identifier_str | oai:repositorio.puce.edu.ec:123456789/38480 |
| publishDate | 2022 |
| publisher.none.fl_str_mv | PUCE - Esmeraldas |
| reponame_str | Repositorio Pontificia Universidad Católica del Ecuador |
| repository.mail.fl_str_mv | . |
| repository.name.fl_str_mv | Repositorio Pontificia Universidad Católica del Ecuador - Pontificia Universidad Católica del Ecuador |
| repository_id_str | 2180 |
| spelling | Modelo bio-inspirado para técnicas de predicción de consumo energético en redes de distribución, mediante redes neuronales artificiales.Ayoví Plata, Luis ArmandoBioInspiradoPredicciónConsumoRnaMapas Auto Organizados.Artículo Científico previo a la obtención del Título de Magíster en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética.Los procesos recurrentes de registro de consumo energético durante la pandemia producida por el COVID 19, demostraron que es necesario contar con una forma alternativa de registro\; por tal motivo, este artículo se fundamentó íntegramente en la construcción de un modelo bio-inspirado utilizando redes neuronales artificiales, dirigidas a predecir el consumo de energía eléctrica en un caso específico. Para la construcción de la Red Neuronal Artificial se creó una red multicapa de tipo SOM (Mapas Auto Organizados) que modificó los pesos de sus neuronas en función de los datos de entrada durante el entrenamiento. Esta red neuronal consta de 2 capas, de entrada (consumos de energía eléctrica) y de salida (mapa bidimensional)\; el modelo se implementó con la herramienta computacional MATLAB, obteniendo como resultado un promedio de error entre 9,2% y el 12,4 % al comparar los consumos reales y los consumos pronosticados, los cuales se consideran satisfactorios.PUCE - Esmeraldas2023-12-05T15:19:00Z2023-12-05T15:19:00Z2022info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfPOS.807https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/38480esinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Pontificia Universidad Católica del Ecuadorinstname:Pontificia Universidad Católica del Ecuadorinstacron:PUCE2025-06-09T21:06:35Zoai:repositorio.puce.edu.ec:123456789/38480Institucionalhttp://repositorio.puce.edu.ec/Institución privadahttps://www.puce.edu.ec/http://repositorio.puce.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:21802025-07-05T15:16:36.179327Repositorio Pontificia Universidad Católica del Ecuador - Pontificia Universidad Católica del Ecuadortrue |
| spellingShingle | Modelo bio-inspirado para técnicas de predicción de consumo energético en redes de distribución, mediante redes neuronales artificiales. Ayoví Plata, Luis Armando Bio Inspirado Predicción Consumo Rna Mapas Auto Organizados. |
| status_str | publishedVersion |
| title | Modelo bio-inspirado para técnicas de predicción de consumo energético en redes de distribución, mediante redes neuronales artificiales. |
| title_full | Modelo bio-inspirado para técnicas de predicción de consumo energético en redes de distribución, mediante redes neuronales artificiales. |
| title_fullStr | Modelo bio-inspirado para técnicas de predicción de consumo energético en redes de distribución, mediante redes neuronales artificiales. |
| title_full_unstemmed | Modelo bio-inspirado para técnicas de predicción de consumo energético en redes de distribución, mediante redes neuronales artificiales. |
| title_short | Modelo bio-inspirado para técnicas de predicción de consumo energético en redes de distribución, mediante redes neuronales artificiales. |
| title_sort | Modelo bio-inspirado para técnicas de predicción de consumo energético en redes de distribución, mediante redes neuronales artificiales. |
| topic | Bio Inspirado Predicción Consumo Rna Mapas Auto Organizados. |
| url | https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/38480 |