Modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de Emelnorte S.A. - Ibarra aplicando redes neuronales artificiales

Desarrollar un modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de la empresa EMELNORTE S.A - Ibarra aplicando Redes Neuronales Artificiales que garantice la operación eficiente y segura de la distribución eléctrica.

Enregistré dans:
Détails bibliographiques
Auteur principal: Morillo Tarapués, Daniel Fernando (author)
Format: bachelorThesis
Langue:spa
Publié: 2020
Sujets:
Accès en ligne:http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/10658
Tags: Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
_version_ 1862774205542563840
author Morillo Tarapués, Daniel Fernando
author_facet Morillo Tarapués, Daniel Fernando
author_role author
collection Repositorio Universidad Técnica del Norte
dc.contributor.none.fl_str_mv Montero Santos, Yakcleem
Industrial
dc.coverage.none.fl_str_mv Ibarra. Ecuador.
dc.creator.none.fl_str_mv Morillo Tarapués, Daniel Fernando
dc.date.none.fl_str_mv 2020-10-16T00:37:34Z
2020-10-16T00:37:34Z
2020-10-12
2020-10-15
dc.format.none.fl_str_mv image/jpeg
application/pdf
dc.identifier.none.fl_str_mv 04/IND/ 271
http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/10658
0000031743
dc.language.none.fl_str_mv spa
dc.rights.none.fl_str_mv Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Universidad Técnica del Norte
instname:Universidad Técnica del Norte
instacron:UTN
dc.subject.none.fl_str_mv INDUSTRIAL
PRONÓSTICO
ENERGÍA ELÉCTRICA
dc.title.none.fl_str_mv Modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de Emelnorte S.A. - Ibarra aplicando redes neuronales artificiales
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
description Desarrollar un modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de la empresa EMELNORTE S.A - Ibarra aplicando Redes Neuronales Artificiales que garantice la operación eficiente y segura de la distribución eléctrica.
eu_rights_str_mv openAccess
format bachelorThesis
id UTN_a98feaaa0edaac350771ee00f24d35f7
identifier_str_mv 04/IND/ 271
0000031743
instacron_str UTN
institution UTN
instname_str Universidad Técnica del Norte
language spa
network_acronym_str UTN
network_name_str Repositorio Universidad Técnica del Norte
oai_identifier_str oai:repositorio.utn.edu.ec:123456789/10658
publishDate 2020
reponame_str Repositorio Universidad Técnica del Norte
repository.mail.fl_str_mv .
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Técnica del Norte - Universidad Técnica del Norte
repository_id_str 4189
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/
spelling Modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de Emelnorte S.A. - Ibarra aplicando redes neuronales artificialesMorillo Tarapués, Daniel FernandoINDUSTRIALPRONÓSTICOENERGÍA ELÉCTRICADesarrollar un modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de la empresa EMELNORTE S.A - Ibarra aplicando Redes Neuronales Artificiales que garantice la operación eficiente y segura de la distribución eléctrica.Este trabajo de investigación presenta el diseño y aplicación de un modelo para el pronóstico de demanda de energía eléctrica mediante la utilización de redes neuronales artificiales en el software MATLAB ® y sus herramientas Toolbox/Neural Network Time Series. El garantizar una adecuada distribución de energía eléctrica se vuelve indispensable, esto requiere que las previsiones realizadas por la dirección de planificación cuenten con un grado de dispersión mínimo. La toma de decisiones de la organización se sustenta en los resultados generados, por lo cual su importancia. Al desarrollar y aplicar el modelo, se hace uso de herramientas como SPSS e IBM SPSS para poder comparar las previsiones en función de métricas como el MSE y R, y así, validar y sustentar la selección del modelo que presente aquellos resultados que se ajustan más al comportamiento real de la empresa. MATLAB ® generó los resultados más consecuentes con el objetivo, cabe mencionar que se utilizó el algoritmo de regulación Bayesiana para el entrenamiento de los datos técnicos de entrada, mejorando considerablemente los resultados obtenidos en comparación con los métodos convencionales considerados.IngenieríaMontero Santos, YakcleemIndustrial2020-10-16T00:37:34Z2020-10-16T00:37:34Z2020-10-122020-10-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisimage/jpegapplication/pdf04/IND/ 271http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/106580000031743spaIbarra. Ecuador.Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuadorhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Técnica del Norteinstname:Universidad Técnica del Norteinstacron:UTN2020-11-04T13:54:55Zoai:repositorio.utn.edu.ec:123456789/10658Institucionalhttp://repositorio.utn.edu.ec/Universidad públicahttps://www.utn.edu.ec/http://repositorio.utn.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:41892026-04-18T02:20:14.671227Repositorio Universidad Técnica del Norte - Universidad Técnica del Nortetrue
spellingShingle Modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de Emelnorte S.A. - Ibarra aplicando redes neuronales artificiales
Morillo Tarapués, Daniel Fernando
INDUSTRIAL
PRONÓSTICO
ENERGÍA ELÉCTRICA
status_str publishedVersion
title Modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de Emelnorte S.A. - Ibarra aplicando redes neuronales artificiales
title_full Modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de Emelnorte S.A. - Ibarra aplicando redes neuronales artificiales
title_fullStr Modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de Emelnorte S.A. - Ibarra aplicando redes neuronales artificiales
title_full_unstemmed Modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de Emelnorte S.A. - Ibarra aplicando redes neuronales artificiales
title_short Modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de Emelnorte S.A. - Ibarra aplicando redes neuronales artificiales
title_sort Modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de Emelnorte S.A. - Ibarra aplicando redes neuronales artificiales
topic INDUSTRIAL
PRONÓSTICO
ENERGÍA ELÉCTRICA
url http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/10658