Aplicación de técnicas de Machine Learning para la desagregación y pronóstico del perfil de carga en el sector industrial

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorPeralta Sevilla, Arturo Geovanny-
dc.contributor.authorCeli Peñafiel, Christian Eduardo-
dc.contributor.authorGuartan Castro, Franklin Eduardo-
dc.date.accessioned2021-11-10T17:07:25Z-
dc.date.available2021-11-10T17:07:25Z-
dc.date.issued2021-10-
dc.identifier.urihttp://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21273-
dc.descriptionEl proyecto presenta la propuesta de una metodología para desagregar el consumo de energía eléctrica del sector industrial, con la aplicación de técnicas de analítica de datos para recolectar la información y formar una base datos, y mediante algoritmos de Machine Learning poder desagregar el perfil de carga de la industria.spa
dc.description.abstractThe project presents the proposal of a methodology to disaggregate the electricity consumption of the industrial sector, with the application of data analytics techniques to collect information and form a database, and through Machine Learning algorithms to disaggregate the load profile of the industry.spa
dc.language.isospaspa
dc.rightsopenAccessspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectINGENIERÍA ELÉCTRICAspa
dc.subjectINDUSTRIAS - CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICAspa
dc.subjectAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)spa
dc.subjectINTERNET INDUSTRIAL DE LAS COSASspa
dc.subjectALGORITMOSspa
dc.subjectNILMTK (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)spa
dc.titleAplicación de técnicas de Machine Learning para la desagregación y pronóstico del perfil de carga en el sector industrialspa
dc.typebachelorThesisspa
ups.carreraIngeniería Eléctricaspa
ups.sedeSede Cuencaspa
Pertenece a las colecciones: Grado

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