Modelo predictivo de consumos de energía eléctrica aplicando redes neuronales artificiales.

En el presente proyecto de grado, se representa la aplicación de las redes neuronales artificiales (RNA) para el modelado de una variable de gran importancia en el análisis de eficiencia energética: el consumo total de potencia activa, así mismo su predicción, informe y grafica a través de una inter...

Full description

Autores:
Galvis Plata, Jorman Hernando
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Francisco de Paula Santander
Repositorio:
Repositorio Digital UFPS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/7116
Acceso en línea:
https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/7116
Palabra clave:
Redes Neuronales Artificiales
Modelos Predictivos
Consumo de energía eléctrica
Machine learning
Deep learning
Rights
openAccess
License
Derechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander
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description En el presente proyecto de grado, se representa la aplicación de las redes neuronales artificiales (RNA) para el modelado de una variable de gran importancia en el análisis de eficiencia energética: el consumo total de potencia activa, así mismo su predicción, informe y grafica a través de una interfaz. Por una parte, se ha propuesto dos modelos de RNA para la predicción programadas en Matlab, la primera arquitectura es basada en el aprendizaje automático, la red retroalimentada de dos capas y la segunda arquitectura basada en el aprendizaje profundo, la red de memoria a corto y largo plazo. Por otra parte, el diseño de una interfaz capaz recopilar datos fiables de consumo total de potencia activa, enviar esta información a la RNA seleccionada, ilustrar sus predicciones, y asimismo su precisión comparada con datos reales.
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Por otra parte, el diseño de una interfaz capaz recopilar datos fiables de consumo total de potencia activa, enviar esta información a la RNA seleccionada, ilustrar sus predicciones, y asimismo su precisión comparada con datos reales.Resumen 13 1. Introducción 14 2. Objetivos. 16 2.1. Objetivo General. 16 2.2. Objetivos Específicos. 16 3. Estado del Arte 17 4. Desarrollo del Modelo Basado en Redes Neuronales Artificiales y la Interfaz en Matlab. 22 4.1. Obtención de la Base de Datos. 22 4.2. Caracterización de las Variables de Entrada y Salida (Inputs/Targets). 23 4.3. Identificación de las Propiedades de las Redes neuronales Artificiales. 27 4.3.1.Modelos Neuronales y Algoritmos de Aprendizaje Seleccionados. 27 4.3.2.Criterio de Parada. 31 4.3.3.Implementación de las Redes Neuronales con Matlab 32 4.3.4.Modelos de Redes Neuronales con Neural Network Toolbox. 33 4.3.5.Modelos de Redes Neuronales con Matlab Edit. 36 4.3.6.Diseño la Interfaz Gráfica de Predicción. 39 4.3.7.Indicador de Calidad del Comportamiento de las Redes. 42 5.Análisis de Resultados. 43 5.1. Selección del Modelo Final de la RNA. 43 5.2. Demostración de la Aplicación Final de la Interfaz de Predicción de Consumos de Potencia Activa por Medio de Redes Neuronales 46 Conclusiones 48 Recomendaciones 50 Trabajos Futuros 51 Referencias 52 Anexos 60PregradoIngeniero(a) Electromecánico(a)87 páginas. ilustraciones,(Trabajo completo) 6.264 KBapplication/pdfspaUniversidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan Jose de CúcutaIngeniería ElectromecánicaDerechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santanderinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://catalogobiblioteca.ufps.edu.co/descargas/tesis/1091178.pdfModelo predictivo de consumos de energía eléctrica aplicando redes neuronales artificiales.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Redes Neuronales ArtificialesModelos PredictivosConsumo de energía eléctricaMachine learningDeep learningAguirre, W.A.L. 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