Implementación de una Red Neuronal Artificial para la predicción de la Demanda Eléctrica a corto plazo
Implementación de una Red Neuronal Artificial para la predicción de la Demanda Eléctrica a corto plazo
Cómo citar
Descargar cita
Mostrar biografía de los autores
Artículos similares
- Armando Freire, Fernando Arias, Héctor Mullo, Jhonny Casa, Implementación de Control Remoto para la Apertura y Cierre de Compensación Reactiva al Alimentador de 13,8 kV de la Subestación Eléctrica de la Empresa Novacero S.A. mediante una Tarjeta ADVC-IOEX , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 1 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE I
- Iván Pazmiño, Anghelo Moreira , Juan Carlos Intriago, Marcos Ponce, Milton Moreano, Análisis Comparativo del Potencial Energético Extraíble entre Paneles Fotovoltaicos Fijo y con Sistema de Seguimiento de un Eje Instalados en la ULEAM. , Revista Técnica "energía": Vol. 20 Núm. 2 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 20, ISSUE II
- Cristian Cuji, Jonathan Villarreal, Diseño y Evaluación de un Sistema Fotovoltaico Aislado para Iluminación en Vías Rurales y Carga de Vehículos Eléctricos Basado En Un Enfoque Multipropósito , Revista Técnica "energía": Vol. 20 Núm. 2 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 20, ISSUE II
- Wilson Vásquez, Evaluación del Factor de Potencia en Usuarios con Equipos de Generación para Autoabastecimiento , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 1 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE I
- Andrés Jacho, Diego Echeverría, Santiago Chamba, Carlos Lozada, Wilson Sánchez, Aplicación del Control Formador de Red en Microrredes con Sistemas de Almacenamiento de Energía para la Regulación Primaria de Frecuencia, Caso de Estudio: Islas Galápagos , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 1 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE I
- HOLGUER VINICIO YUGLA LEMA, Sintonización de los Parámetros de un D-Statcom para la Estabilidad de Voltaje con Presencia de Generación Distribuida , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 2 (2025): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE II
- William Quitiaquez, Hugo Meneses, Patricio Quitiaquez, Isaac Simbaña, Regeneración de Componentes Deteriorados de Motores de Combustión Interna Utilizados en Centrales Térmicas , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 2 (2025): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE II
- Isaac Simbaña, William Quitiaquez, Patricio Cabezas, Patricio Quitiaquez, Estudio comparativo de la eficiencia de colectores solares de placa plana rectangular y triangular mediante el método de elementos finitos , Revista Técnica "energía": Vol. 20 Núm. 2 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 20, ISSUE II
- Marco Rosero, Morayma Muñoz, Jessenia Ayala, Angela García, Antonio Marcilla, Carla Zambonino, Najhely García, Evaluación de la Capacidad de Almacenamiento de Energía del Material Lignocelulósico de Cacao , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 1 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE I
- Fernando Toapanta, Melany Oña, Estudio Numérico con CFD de la Refrigeración en una Cabina Vehicular con dos Refrigerantes R32 y R600a , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 1 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE I
También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.
Artículos más leídos del mismo autor/a
- J. Carrión , J. Cuenca , D. Orellana , Evaluación del Impacto que Genera la Introducción Masiva de Cocinas de Inducción en los Transformadores de Distribución Usando Algoritmos Genéticos , Revista Técnica "energía": Vol. 12 Núm. 1 (2016): Revista Técnica "energía", Edición No. 12
El pronóstico de la demanda eléctrica es un problema de gran importancia para el sector eléctrico, a partir de los resultados que se obtienen en un pronóstico los organismos reguladores toman decisiones adecuadas. Un buen pronóstico trae grandes beneficios tanto técnicos como financieros, por lo que en la actualidad se busca constantemente desarrollar modelos de predicción con el mínimo porcentaje de error, los resultados que se presentan en este trabajo corresponde al desarrollo de una red neuronal artificial para el pronóstico de la demanda eléctrica a corto plazo, utilizando las herramientas de Matlab.
La base de datos que se utilizó corresponde a las mediciones registradas por el sistema SCADA en un alimentador primario de la ciudad de Loja-Ecuador. Se emplea una red neuronal con el mínimo de capas y neuronas, sin perder la precisión del pronóstico. Para entrenar la red neuronal se realizó una adecuada selección y clasificación de las variables de entrada.
Visitas del artículo 1432 | Visitas PDF 638
Descargas
Semestral: Publicaciones en enero y julio
