Pronóstico de la generación de energía fotovoltaica del campus de la Universidad Autónoma de Occidente mediante modelo basado en inteligencia artificial

En este trabajo se describe el desarrollo de un modelo de pronóstico para la generación de energía fotovoltaica utilizando datos recopilados desde mayo de 2018 hasta febrero de 2023. El conjunto de datos se preprocesó para llenar los datos faltantes y analizar las tendencias, la estacionalidad y la estacionariedad. Se seleccionaron tres modelos teniendo en cuenta la revisión bibliométrica realizada. Estos modelos fueron: SARIMA, LSTM y XGBoost, los cuales se entrenaron y evaluaron utilizando una técnica de ventana deslizante y un conjunto de validación. Los resultados del estudio muestran que los tres modelos son capaces de predecir la generación de energía fotovoltaica; sin embargo, el modelo XGBoost tuvo el mejor rendimiento en el entrenamiento y validación, en esta última tuvo como resultado un R cuadrado de 0.99, es decir que sus predicciones son las más cercanas a los valores reales. Finalmente, se discuten las limitaciones del estudio y las posibles áreas de mejora para futuras investigaciones.

• Autores: Rodríguez Leguizamón, Cinthia Kathalina
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/14971
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10614/14971; https://red.uao.edu.co/
• Palabra clave: Ingeniería Mecatrónica; Energía solar; Inteligencia artificial - Procesamiento de datos; Solar energy; Artificial intelligence - Data processing; Forecasting; Power forecasting; PV energy; PV; Artificial intelligence; Pronóstico; Pronóstico de generación; Energía fotovoltaica; FV; Inteligencia artificial
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