Evaluación de modelos de pronóstico para estimar el ingreso de caudales al embalse Mazar: aplicación con redes neuronales

La cuenca que conforma el río Paute tiene gran importancia estratégica nacional, aquí se encuentran las hidroeléctricas Molino, Mazar, Sopladora y se proyecta Cadernillo. La superficie que aporta caudal al embalse Mazar es de 4228.43 km2. Las redes neuronales artificiales (RNA) son un método de pronóstico que está a la vanguardia que maneja y analiza bases de datos muy extensas con el fin de innovar y desarrollar las diferentes áreas del conocimiento; se pueden aplicar al reconocimiento de imágenes, búsqueda de patrones, clasificaciones, pronósticos, etc. Se desarrolló un modelo de red neuronal que permite pronosticar los niveles del río y mediante la curva de descarga de caudales se transformó los niveles de río a caudal, la base de datos se dividió en un 80% de los registros para el entrenamiento y un 20% para su validación, la muestra fue aleatoria y los errores entre los niveles de caudal observados y pronosticados en todas las iteraciones siempre se mantuvieron por debajo del 10% y un mínimo de 7.57%, en términos de error porcentual medio, lo que refleja la estabilidad del modelo de pronóstico desarrollado. La arquitectura de la red neuronal consta de 7 entradas que son los valores de nivel de agua de las estaciones hidrológicas YanuncayAjTarquiL, MataderoSayausiPL, TomebambaQtaBalzayL, MachangaraLLanteraL, TarquiAjYanuncayL, TomebambaPTARL, GualaceoDjPamarPL; 1 capa oculta con 50 neuronas; y 1 capa de salida con 1 neurona, que a su vez es el pronóstico que se comparará con los datos de la estación hidrológica Paute, punto de ingreso al embalse Mazar.

• Prif Awdur: Castillo González, Juder Antonio (author)
• Fformat: bachelorThesis
• Iaith: spa
• Cyhoeddwyd: 2023
• Pynciau: REDES NEURONALES; HIDROELÉCTRICAS; PRONÓSTICO; BASE DE DATOS.
• Mynediad Ar-lein: https://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/13892