“Redes neuronales artificiales aplicada al estudio de perfiles de carga eléctrica en alimentadores primarios de una arquitectura de distribución”
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Date
2023
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Publisher
Ecuador : Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC)
Abstract
El pronóstico de la demanda eléctrica es una tarea importante en la gestión de la energía eléctrica, ya que permite prever la cantidad de energía que se requerirá en un futuro cercano. Esto es esencial para planificar la producción y distribución de energía eléctrica, y para asegurar que se cumpla la demanda de energía de los usuarios. En este trabajo se propuso el uso de inteligencia artificial mediante el uso de redes neuronales artificiales para el desarrollo de un modelo de predicción enfocado en el estudio de perfiles de carga en redes de energía eléctrica, usando el software Python.
Description
The forecast of electrical demand is an important task in the management of electrical energy, since it allows forecasting the amount of energy that will be required in the near future. This is essential to plan the production and distribution of electrical energy, and to ensure that users' demand for energy is met. In this work, the use of artificial intelligence through the use of artificial neural networks was proposed for the development of a prediction model focused on the study of load profiles in electric power networks, using the Python software.
Keywords
REDES NEURONALES ARTIFICIALES, RED DE DISTRIBUCIÓN ELÉCTRICA, PERFIL DE CARGA ELÉCTRICA, ALIMENTADOR PRIMARIO
Citation
Katherine Andrea Díaz Reyes (2023); “Redes neuronales artificiales aplicada al estudio de perfiles de carga eléctrica en alimentadores primarios de una arquitectura de distribución”. UTC. Latacunga. 59 p.