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Rubiños Jimenez, Santiago Linder
Leva Apaza, Antenor
2023-11-09T16:18:59Z
2023-11-09T16:18:59Z
2023
https://hdl.handle.net/20.500.12952/8171
La presente investigación en modalidad informe final de tesis, tiene como propósito abordar el consumo energético eléctrico por parte de los usuarios finales y el problema existente para realizar un correcto control y predicción del consumo eléctrico. Para ello, se muestra la creación de un sistema basado en redes neuronales para la predicción del consumo eléctrico. Se realizó la programación de la lógica del programa diseñado en el programa Matlab, en el cual por medio de un aplicativo se fue precargando bases de datos obtenidas de los consumos históricos a lo largo de los años, con ello se logró un entrenamiento de la red. Se realizó una comparativa entre los valores calculados y los valores reales para comparar el consumo eléctrico, ello resultó en una eficiencia obtenida por parte del sistema con un valor alto, siendo los valores de consumo muy semejantes a un histórico comparativo respecto a bases de datos obtenidas. (es_PE)
application/pdf (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Nacional del Callao
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Sistema (es_PE)
Redes Neuronales (es_PE)
Energía eléctrica (es_PE)
Consumo (es_PE)
Predicción (es_PE)
Diseño de un modelo computacional mediante redes neuronales artificiales para predecir consumos de energía eléctrica, Perú 2022 (es_PE)
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis (es_PE)
Universidad Nacional del Callao. Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (es_PE)
Doctorado en Ingeniería Eléctrica (es_PE)
Doctor en Ingeniería Eléctrica (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor (es_PE)
43324583
https://orcid.org/0000-0003-0095-6988 (es_PE)
25003844
711039 (es_PE)
Astocondor Villar, Jacob
Tejada Cabanillas, Adan Almircar
Santos Mejía, César Augusto
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública



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