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...

Full description

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

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description	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.
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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.This paper describes the development of a forecasting model for PV power generation using data collected from May 2018 to February 2023. The dataset was preprocessed to fill missing data and analyze trends, seasonality, and stationarity. Three models were selected based on the bibliometric review performed. These models were SARIMA, LSTM and XGBoost, which were trained and evaluated using a sliding window technique and a validation set. The results of the study show that all three models can predict PV power generation; however, the XGBoost model had the best performance in training and validation, the latter resulting in an R-squared of 0.99, i.e., its predictions are the closest to the real values. Finally, the limitations of the study and possible areas of improvement for future research are discussed.Proyecto de grado (Ingeniero Mecatrónico)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2023PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a)80 páginasapplication/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería MecatrónicaFacultad de IngenieríaCaliDerechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2023https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ingeniería MecatrónicaEnergía solarInteligencia artificial - Procesamiento de datosSolar energyArtificial intelligence - Data processingForecastingPower forecastingPV energyPVArtificial intelligencePronósticoPronóstico de generaciónEnergía fotovoltaicaFVInteligencia artificialPronóstico de la generación de energía fotovoltaica del campus de la Universidad Autónoma de Occidente mediante modelo basado en inteligencia artificialTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Rodríguez Leguizamón, C. 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Pronóstico de la generación de energía fotovoltaica del campus de la Universidad Autónoma de Occidente mediante modelo basado en inteligencia artificial

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