Desarrollo de un modelo predictivo de Aprendizaje Profundo para aproximar la potencia eléctrica de una planta fotovoltaica

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El presente trabajo expone el proceso de construcción de un modelo predictivo de Deep Learning, aplicado a la predicción de la potencia eléctrica generada por una planta fotovoltaica. El caso de estudio es la planta del Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica (ICyTE),...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Marinucci, Lorenzo, Palomeque, Lucía Lourdes
Otros Autores: Seijas, Leticia María
Formato: Tesis acceptedVersion Tesis de grado
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Argentina 2024
Materias:
Modelo predictivo
Deep Learning
Aprendizaje profundo
Energía fotovoltaica
LSTM
GRU
Bi-LSTM
Long Short-Term Memory (LSTM)
Acceso en línea:http://rinfi.fi.mdp.edu.ar/handle/123456789/785
Aporte de:
RINFI - Facultad de Ingeniería (UNMdP) de Universidad Nacional de Mar del Plata (UNMdP)

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