Predicción de la demanda eléctrica del edificio de una Institución de Educación Superior basado en redes neuronales artificiales
| dc.contributor.advisor | Castillo Fiallos, Jessica Nataly | |
| dc.contributor.author | Unapucha Quintuña, Byron Mauricio | |
| dc.date.accessioned | 2023-06-12T19:14:16Z | |
| dc.date.available | 2023-06-12T19:14:16Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description | In the present thesis work, it provides a solution to the prediction of short-term electrical demand for block "B" of the Technical University of Cotopaxi based on the use of artificial neural networks, taking into account that said prediction has been a phenomenon capable of generating curiosity in human beings, however, to achieve a projection of a future event, a detailed data analysis is required to predict subsequent events, with a programming algorithm, with this idea and based on this premise the main objective of the investigation was to develop a computing tool capable of carrying out this activity from a database, which were compiled by means of a Fluke 435 network analyzer connected to the main distribution board in charge of feeding the loads of block "B" said equipment remained connected for a considerable period of time that includes the months of June, July, August, September, October, November and December of the year 2022, we proceeded to filter the data obtained to use only those that contain values of electricity consumption, the input variables were considered, which are: days, electrical energy (Wh), to elaborate the different case studies with different conditions with the purpose of reaching a successful model of the neural network. | es_ES |
| dc.description.abstract | En el presente trabajo de tesis brinda una solución a la predicción de la demanda eléctrica a corto plazo para el bloque “B” de la Universidad Técnica de Cotopaxi basado en el uso de redes neuronales artificiales, teniendo en cuenta que dicha predicción ha sido un fenómeno capaz de generar curiosidad en los seres humanos, sin embargo, para lograr una proyección de un suceso futuro se requiere un detallado análisis de datos para lograr predecir eventos posteriores, con algoritmo de programación, con esta idea y en base a esta premisa el objetivo principal de la investigación fue desarrollar una herramienta computación capaz de realizar esta actividad a partir de una base de datos, los cuales fueron recopilados mediante un analizador de red Fluke 435 conectados al tablero de distribución principal encargado de alimentar a las cargas del bloque “B” dicho equipo se mantuvo conectado durante un periodo de tiempo considerable que comprende los meses de junio, julio, agosto, septiembre, octubre, noviembre y diciembre del año 2022, se procedió a realizar un filtrado de los datos obtenidos para utilizar únicamente los que contienen valores de consumo eléctrico, se plantearon las variables de entrada que son: días, energía eléctrica (Wh), para elaborar los diferentes casos de estudio con diversas condiciones con el propósito de alcanzar un acertado modelo de red neuronal. | es_ES |
| dc.format.extent | 165 páginas | es_ES |
| dc.identifier.citation | Unapucha Quintuña Byron Mauricio (2023); Predicción de la demanda eléctrica del edificio de una Institución de Educación Superior basado en redes neuronales artificiales. UTC. Latacunga. 165 p. | es_ES |
| dc.identifier.other | PI-002443 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/10365 | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Ecuador : Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC) | es_ES |
| dc.rights | openAccess | es_ES |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ | es_ES |
| dc.subject | DEMANDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA | es_ES |
| dc.subject | RED NEURONAL | es_ES |
| dc.subject | BLACKPROPAGATION | es_ES |
| dc.subject | LOG-SIG TAN-SIG | es_ES |
| dc.subject.other | ELÉCTRICA | es_ES |
| dc.title | Predicción de la demanda eléctrica del edificio de una Institución de Educación Superior basado en redes neuronales artificiales | es_ES |
| dc.type | bachelorThesis | es_ES |