Proyección energética de la central eólica Huascachaca de 50 MW aplicando redes neuronales

El presente trabajo aborda la predicción de la generación de electricidad en la central eólica Huascachaca. El objetivo es desarrollar un modelo de proyección energética utilizando redes neuronales para mejorar la planificación del despacho de energía del parque eólico. Se utilizan dos herramientas de predicción, las redes neuronales de memoria a largo plazo con unidades de corto plazo (LSTM) y las redes neuronales convolucionales (CNN). El método identifica y selecciona el modelo más adecuado de pronóstico energético para la central eólica. El Error Porcentual Absoluto Medio es significativamente menor en la red LSTM en comparación con la red CNN. Este estudio se presenta como una herramienta válida para la toma de decisiones en la administración de la generación de electricidad en parques eólicos.

• Main Author: Narváez Ortega, Christian Alfredo (author)
• Other Authors: Loja Cajamarca, Danny Alexander (author)
• Format: bachelorThesis
• Language: spa
• Published: 2024
• Subjects: ELECTRICIDAD; PRODUCCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA; RECURSOS ENERGÉTICOS RENOVABLES - ENERGÍA EÓLICA; REDES NEURONALES (COMPUTADORES); VIENTOS; AEROGENERADORES
• Online Access: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/27913