Análisis de componentes principales desarrollado en energías renovables. Aplicación a sistemas dinámicos y biomédicos
En la constante búsqueda del método automático que mejor clasifique las señales que arrojan las distintas clases de energías renovables, ya sea un algoritmo que contemple los aspectos temporales o morfológicos de la señal, es inevitable la acumulación de gran cantidad de datos. Como solución a este...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Documento de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ingeniería
2021
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| Acceso en línea: | http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/28041 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En la constante búsqueda del método automático que mejor clasifique las señales que arrojan las distintas clases de energías renovables, ya sea un algoritmo que contemple los aspectos temporales o morfológicos de la señal, es inevitable la acumulación de gran cantidad de datos. Como solución a este problema surgen técnicas estadísticas capaces de reducir el número de variables necesarias. Una consecuencia directa es la obtención de datos normalizados y procesos más eficientes que agilizan los tiempos computacionales y además economizan en espacio de almacenamiento. El análisis y la clasificación de dichas señales pueden realizarse a partir de estudios temporales y morfológicos. El Análisis de Componentes Principales (PCA) es un método que reduce la dimensión de los datos realizando un análisis de covarianza entre factores. A partir del estudio de una central eléctrica compuesta por paneles solares y aerogeneradores, conformamos una matriz dinámica; a la cual aplicamos las técnicas de PCA. Como resultado obtuvimos, en la gran mayoría, reducciones de hasta el 50 % en el número de variables. De un total de diez (10) variables originales, se logró concentrar más del 96 % de la información en sólo cinco (5) componentes principales. Además su aplicación es compatible a cualquier clase de sistemas, inclusive lo biomédicos. |
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