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CISTI'2020 - 15th Iberian Conference on Information Systems and Technologies

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Modelo predictivo del consumo y generación de energía eléctrica en microrredes basado en redes neuronales

La disponibilidad de energía eléctrica es uno de los indicadores más evidentes de desarrollo económico en el mundo. Se utiliza como un signo de crecimiento en una época en que la demanda mundial de electricidad está creciendo a un ritmo vertiginoso. Debido al alto precio de la energía y entendiendo su impacto gradual en el medio ambiente, el consumo energético es uno de los problemas más críticos que están siendo redirigidos bajo otros enfoques, tanto por el sector académico como por la industria. El siguiente artículo presenta un modelo de predicción de consumo y generación de energía usando redes neuronales artificiales. Para implementar dicho modelo, fueron usados los datos de energía diaria demandada en Colombia desde el primero de enero del año 2000 hasta el 30 de diciembre de 2017. El modelo obtenido está caracterizado por tener 13 entradas y una capa oculta de 26 neuronas, el algoritmo de entrenamiento usado fue la Regularización Bayesiana. Al final del artículo, se presentan tanto los resultados obtenidos como las conclusiones y trabajo para el futuro.

Julian Collazos
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Colombia

Elvis Eduardo Gaona-García
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Colombia

Paulo Alonso Gaona García
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Colombia

Carlos Enrique Montenegro Marín
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Colombia

Adriana Gómez-Acosta
Fundación Universitaria San Mateo
Colombia

 


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