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Predicción de la demanda eléctrica del edificio de una Institución de Educación Superior basado en redes neuronales artificiales. Byron Mauricio Unapucha Quintuña

By: Material type: TextTextEcuador : Latacunga : Universidad Técnica de Cotopaxi ; Facultad de Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas ; Ingeniería Eléctrica en Sistemas Eléctricos de Potencia, 2023Description: 165 páginas : 30 cmContent type:
  • texto
Media type:
  • no mediado
Carrier type:
  • volumen
Subject(s): DDC classification:
  • PROYECTO 621.3 U544pr
Online resources:
Contents:
1. Introducción 2. Fundamentación teórica 3. Metodología 4. Análisis e interpretación de resultados
Dissertation note: Proyecto (Ingeniería Eléctrica en Sistemas Eléctricos de Potencia); Castillo Fiallos, Jessica Nataly ; Dir. Summary: 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
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Tesis Tesis Biblioteca La Matriz ELECTRICIDAD Colección / Fondo / Acervo / Resguardo PROYECTO 621.3 U544pr (Browse shelf(Opens below)) Ej.1 Available PI-002443
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PROYECTO 621.3 M4738co Coordinación de protecciones en Sistemas Eléctricos de Distribución considerando la introducción de generación distribuida . | Nicolas Alejandro Mayorga Lozada PROYECTO 621.3 M562ev Evaluación de los criterios de calidad de energía eléctrica en la Empresa Induce del Ecuador. | Bryan Alexander Merino Coca y Gino Raúl Tarco Guamushig | Bryan Alexander Merino Coca y Edgar Roberto Salazar Achig PROYECTO 621.3 S2259im Implementación del sistema de generación fotovoltaico para la iluminación del laboratorio de simulación de la Universidad Técnica de Cotopaxi utilizando la norma inen 1 154. | Wilson Fabian Sangotasig Tocumbe y Cesar Agustín Tasinchana Casa PROYECTO 621.3 U544pr Predicción de la demanda eléctrica del edificio de una Institución de Educación Superior basado en redes neuronales artificiales. | Byron Mauricio Unapucha Quintuña PROYECTO 621.3 V583an Análisis del comportamiento de la red de energía eléctrica de distribución de la empresa ELEPCO S.A. incorporando al sistema generación distribuida mediante el software OPENDSS. | Brayan Steeven Verdezoto Zurita PROYECTO 621.3 Y21ap Aplicación de la simulación monte Carlo en la proyección de demanda eléctrica en un transformador de distribución. | Bryan Ivan Yanchatipan Moposita

Incluye CD-Rom y Anexos

Proyecto (Ingeniería Eléctrica en Sistemas Eléctricos de Potencia); Castillo Fiallos, Jessica Nataly ; Dir.

1. Introducción 2. Fundamentación teórica 3. Metodología 4. Análisis e interpretación de resultados

LOS PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN DE GRADO SON DE USO EXCLUSIVO PARA LA SALA DE LECTURA

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

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