Aplicación de redes neuronales artificiales en el pronóstico de la demanada eléctrica a corto plazo en el SNI

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorEspinosa Gualotuña, Santiago Raúl-
dc.contributor.authorOrtíz Parra, David Andrés-
dc.date.accessioned2014-06-
dc.date.available2014-06-
dc.date.issued2014-06-
dc.identifier.urihttps://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/6672-
dc.descriptionIn this thesis provides a solution to the forecasting of electricity demand in the short SNI using neural network models. With the application of Artificial Neural Networks, the problem of the complexity of traditional prediction models is solved, from factors that actually affect energy consumption, aspects that were considered in this study are particularly: i) historical data daily electrical demand, ii) climate data; and, iii) weather such as time and date. With the developed solution algorithm analysis is performed in two cases, the first case perform the prediction on the SNI including only the behavior of the application and the second case takes the prediction of electricity demand in the SNI taking into account the previous case and variable climate also includeden_US
dc.description.abstractEn el presente trabajo de tesis brinda una solución a la predicción de la demanda eléctrica en corto en el SNI usando modelos de redes neuronales. Con la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales, se resuelve el problema de la complejidad de los modelos de predicción tradicionales, a partir de los factores que realmente afectan el consumo energético, los aspectos que se consideraran en este estudio particularmente son: i) Datos históricos de demandas eléctricas diarias, ii) Datos del clima; y, iii) Datos del tiempo como son la hora y la fecha. Con el algoritmo de solución desarrollado se realiza el análisis en dos casos, el primer caso realizara la predicción en el SNI incluyendo únicamente el comportamiento de la demanda y el segundo caso realiza la predicción de la demanda eléctrica en el SNI tomando en cuenta el caso anterior y además se incluye la variable del climaen_ES
dc.formatapplication/pdf-
dc.language.isospaen_US
dc.rightsopenAccess-
dc.subjectINGENIERÍA ELÉCTRICAen_ES
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALen_ES
dc.subjectELECTRICIDAD - MEDICIONESen_ES
dc.subjectCONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICAen_ES
dc.subjectENERGÍA ELÉCTRICAen_ES
dc.subjectREDES ELÉCTRICASen_ES
dc.subjectREDES NEURONALES (COMPUTADORES)en_ES
dc.titleAplicación de redes neuronales artificiales en el pronóstico de la demanada eléctrica a corto plazo en el SNIen_ES
dc.typebachelorThesisen_US
ups.carreraIngeniería Eléctrica-
ups.sedeSede Quito-
Pertenece a las colecciones: Grado

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