Carrera Ingeniería en Electricidad

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https://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/5306

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Browsing Carrera Ingeniería en Electricidad by Subject "APRENDIZAJE AUTOMÁTICO"

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    Pronóstico de generación de una mini central hidroeléctrica mediante aprendizaje automático utilizando software de código abierto.
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi; (UTC), 2024-03) Benalcazar Cisneros, Dylan Ariel; Tandalla Cando, Jordan Leonel; Salazar Achig, Edgar Roberto
    En este proyecto de investigación, se presentó el desafío de prever la generación de energía en la Mini Central Hidroeléctrica Catazacón mediante técnicas de aprendizaje automático y software de código abierto. El objetivo principal fue comparar modelos de pronóstico para determinar la mayor precisión en las predicciones de generación. En este proyecto de investigación se emplearon un total de 87647 datos recopilados a lo largo de cinco años históricos los cuales fueron divididos en 80% de datos para el entrenamiento el modelo y el 20% de datos para prueba. Estos datos fueron utilizados con el propósito de integrarlos en Modelos de Aprendizaje Automático, entre los que se incluyen la Regresión Lineal Simple, las Unidades Recurrentes Cerradas GRU y las Redes Neuronales LSTM los mismos que fueron implementados en el software de código abierto Python. Los resultados mostraron que la aplicación de estos modelos brindaba predicciones útiles y orientadas a decisiones informadas, contribuyendo significativamente a la planificación y gestión eficiente de los recursos energéticos. Adicionalmente, se llevó a cabo la evaluación de los resultados de predicción en diversos horizontes temporales. Se destacó que el Modelo de Unidades Recurrentes Cerradas GRU exhibió una mayor cercanía con la curva de Potencia real. Durante este proceso de evaluación, se analizaron varias métricas, dando como resultado un Error de Porcentaje Medio Absoluto (MAPE) del 1.42% en el caso diario, 1.61% en el caso semanal y 1.82% en el caso mensual.
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    Pronóstico de radiación solar mediante aprendizaje automático utilizando software de código abierto
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi; (UTC), 2024-03) Muguicha Hinojoza, Cristhian Ismael; Salazar Achig, Edgar Roberto
    El presente trabajo de investigación se enfoca en predecir la radiación solar. La importancia de realizar esta predicción radica en sus diversas aplicaciones como: la generación de energía renovable, la fotosíntesis para el crecimiento de las plantas, para sistemas térmicos para calentar agua, etc. La metodología utilizada implica el diseño, implementación y comparación de varios modelos de predicción, estos modelos se basan en técnicas de aprendizaje automático y son implementados mediante software de código abierto (Python), entre las técnicas empleadas se encuentran la regresión lineal simple, unidades recurrentes cerradas (GRU) y redes neuronales. Para evaluar la efectividad de estos modelos, se utilizan métricas como el Error Cuadrático Medio (MSE), el Error Absoluto Medio (MAE) y el coeficiente de determinación (R2), estas métricas permiten medir la precisión de las predicciones en comparación con los datos reales. Para el análisis de los resultados obtenidos de cada modelo de predicción, se realiza en tres escenarios: un día (2023/02/06), una semana (2023/02/13 al 2023/02/19) y un mes (marzo del 2023), en el cual, el que mejor destaca en los tres escenarios de análisis, es el modelo de regresión lineal simple debido a su consistente desempeño superior en diversas métricas. Con un bajo Error Absoluto Medio (MAE = 19,379), alto Coeficiente de Determinación (R2 = 0,9937) cercano a 1, y el Error Cuadrático Medio (MSE = 525,963) más bajo en todas las instancias, esta técnica demuestra ofrecer predicciones más precisas y un ajuste robusto.