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Título: Predicción de la demanda de energía en la barra de 60KV del sistema eléctrico Puno mediante redes neuronales del tipo perceptron multicapa
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03
Fecha de publicación: 30-nov-2022
Institución: Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP
Resumen: El notable crecimiento poblacional en la ciudad de puno se ve manifestado en el acrecentamiento del consumo per cápita de la energía eléctrica, por consecuencia se tiene que el comportamiento de los sistemas eléctricos de transmisión sea dinámico, interactivo y poco predecible con cierto grado de imprecisión, esto debido a la varianza de las demandas de energías eléctricas, varianza directamente relacionada con factores temporales, económicos y climáticos. La presente tesis se desarrolló con la intención de elaborar una metodología de proyección de la demanda de energía eléctrica, utilizando redes neuronales del tipo perceptrón multicapa aplicado a la barra de 60 KV del sistema eléctrico Puno. Esto con la finalidad de disminuir la desigualdad entre la demanda de energía eléctrica proyectada y la demanda real, finalmente se logró el propósito además de lograr de disminuir el error de predicción de la demanda de energía eléctrica mediante el modelo de RNA del tipo MLS, con un nivel de confianza de 94.8 %.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Mecánica Eléctrica
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemas
Grado o título: Ingeniero Mecánico Electricista
Jurado: Salinas Mena, Mateo Alejandro; Hurtado Chavez, Angel Mario; Quisocala Herrera, Jhimmy Alberth
Fecha de registro: 28-nov-2022



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