Short-term solar power forecasting using different machine learning models

Pronosticar la producción de energía solar fotovoltaica se ha vuelto cada vez más relevante durante la última década. En este trabajo se lleva a cabo el entrenamiento y la evaluación de diferentes modelos de Machine Learning para generar predicciones de potencia de corto plazo, basadas en la potenci...

Full description

Autores:
Rueda Uribe, Diego
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/48972
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/48972
Palabra clave:
Generación de energía fotovoltaica
Energía solar
Colectores solares
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Description
Summary:Pronosticar la producción de energía solar fotovoltaica se ha vuelto cada vez más relevante durante la última década. En este trabajo se lleva a cabo el entrenamiento y la evaluación de diferentes modelos de Machine Learning para generar predicciones de potencia de corto plazo, basadas en la potencia actual y variables meteorológicas. Se usaron datos de tres ubicaciones geográficas diferentes en el mundo