Browsing by Author "Llerena Ortiz, Bryan David"

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    Predicción a corto plazo de energía eólica basada en Técnica de Machine Learning
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-08-01) Llerena Ortiz, Bryan David; Castillo Fiallos, Jessica Nataly
    El siguiente trabajo investigativo presenta un modelo de predicción a corto plazo del potencial eléctrico elaborado con técnicas de Machine Learning. Se utilizó una base de datos históricos entre 2022 y 2024 arrojados por la red hidrometeorológica de Tungurahua específicamente en el embalse chiquihurcu a 3875 msnm, que contienen las variables velocidad; dirección del viento; temperatura; humedad relativa y potencia eléctrica generada. Por análisis estadístico se halló una generación de potencia variable a lo largo del periodo (desviación estándar de 72,79 W) y un viento moderadamente bajo (media de 2,46 m/s); cuyos valores fueron validados mediante la distribución Weibull con un parámetro de forma (k) = 2,38 y de escala (c) = 2,77. Mediante Python se entrenó tres modelos de aprendizaje automático con el objetivo de predecir la potencia eléctrica a corto plazo (6 meses), los modelos utilizados fueron Random Forest, Decision Tree y XGBoost, como resultado Random Forest mostró el mejor rendimiento a la hora de adaptarse a la variabilidad de los datos, generalizándolos correctamente y manejando muy bien los errores, esto constatado con las siguientes métricas de validación MSE = 0,108; MAE = 0,174 y R2 = 99,97%. A pesar de las velocidades de viento relativamente bajas las técnicas de machine learning pueden proporcionar una predicción precisa del potencial eléctrico, abriendo la puerta a sistemas energéticos autónomos creando bases para futuras microrredes inteligentes en comunidades aisladas