Definición de una red neuronal para simular el consumo eléctrico horario de la Ciudad de Salta

Los pronósticos de demanda de electricidad son extremadamente importantes para los proveedores de energía y otros participantes en la generación, transmisión, distribución y mercados de energía eléctrica. Los modelos precisos para el pronóstico de carga de energía eléctrica son  esenciales para la o...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Zanek, Franco, Xamena, Eduardo, Rodríguez, Diego
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151693
https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/265/216
Aporte de:
id I19-R120-10915-151693
record_format dspace
spelling I19-R120-10915-1516932023-05-03T20:02:12Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151693 https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/265/216 issn:2451-7496 Definición de una red neuronal para simular el consumo eléctrico horario de la Ciudad de Salta Zanek, Franco Xamena, Eduardo Rodríguez, Diego 2022-10 2022 2023-04-18T18:19:59Z es Ciencias Informáticas red neuronal artificial curva de carga eléctrica predicción horaria Los pronósticos de demanda de electricidad son extremadamente importantes para los proveedores de energía y otros participantes en la generación, transmisión, distribución y mercados de energía eléctrica. Los modelos precisos para el pronóstico de carga de energía eléctrica son  esenciales para la operación y planificación de una ciudad, localidad o región de interés. Además de desempeñar un papel muy importante en el campo de la programación, análisis de contingencia, análisis de flujo de carga, planificación y mantenimiento del sistema eléctrico. Es por eso que en este artículo se presenta un modelo basado en redes neuronales artificiales (ANN) con el fin de poder predecir la de-manda eléctrica horaria, discriminada por mes. Si bien en la literatura existen modelos que ayudan a resolver el problema, al aplicarlo para esta situación se presentaron demasiadas divergencias entre los valores arrojados y los valores reales. Este estudio se lleva a cabo a partir de los datos, para Salta Capital en la provincia de Salta. Los resultados así obtenidos fueron comparados con valores de consumo reales para medir la eficiencia de los modelos definidos. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 62-74
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
red neuronal artificial
curva de carga eléctrica
predicción horaria
spellingShingle Ciencias Informáticas
red neuronal artificial
curva de carga eléctrica
predicción horaria
Zanek, Franco
Xamena, Eduardo
Rodríguez, Diego
Definición de una red neuronal para simular el consumo eléctrico horario de la Ciudad de Salta
topic_facet Ciencias Informáticas
red neuronal artificial
curva de carga eléctrica
predicción horaria
description Los pronósticos de demanda de electricidad son extremadamente importantes para los proveedores de energía y otros participantes en la generación, transmisión, distribución y mercados de energía eléctrica. Los modelos precisos para el pronóstico de carga de energía eléctrica son  esenciales para la operación y planificación de una ciudad, localidad o región de interés. Además de desempeñar un papel muy importante en el campo de la programación, análisis de contingencia, análisis de flujo de carga, planificación y mantenimiento del sistema eléctrico. Es por eso que en este artículo se presenta un modelo basado en redes neuronales artificiales (ANN) con el fin de poder predecir la de-manda eléctrica horaria, discriminada por mes. Si bien en la literatura existen modelos que ayudan a resolver el problema, al aplicarlo para esta situación se presentaron demasiadas divergencias entre los valores arrojados y los valores reales. Este estudio se lleva a cabo a partir de los datos, para Salta Capital en la provincia de Salta. Los resultados así obtenidos fueron comparados con valores de consumo reales para medir la eficiencia de los modelos definidos.
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author Zanek, Franco
Xamena, Eduardo
Rodríguez, Diego
author_facet Zanek, Franco
Xamena, Eduardo
Rodríguez, Diego
author_sort Zanek, Franco
title Definición de una red neuronal para simular el consumo eléctrico horario de la Ciudad de Salta
title_short Definición de una red neuronal para simular el consumo eléctrico horario de la Ciudad de Salta
title_full Definición de una red neuronal para simular el consumo eléctrico horario de la Ciudad de Salta
title_fullStr Definición de una red neuronal para simular el consumo eléctrico horario de la Ciudad de Salta
title_full_unstemmed Definición de una red neuronal para simular el consumo eléctrico horario de la Ciudad de Salta
title_sort definición de una red neuronal para simular el consumo eléctrico horario de la ciudad de salta
publishDate 2022
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151693
https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/265/216
work_keys_str_mv AT zanekfranco definiciondeunaredneuronalparasimularelconsumoelectricohorariodelaciudaddesalta
AT xamenaeduardo definiciondeunaredneuronalparasimularelconsumoelectricohorariodelaciudaddesalta
AT rodriguezdiego definiciondeunaredneuronalparasimularelconsumoelectricohorariodelaciudaddesalta
_version_ 1765659999826083840