Desarrollo de una red neuronal para estimar la demanda de energía eléctrica en la ciudad de Nauta

Abstract

Este trabajo de investigación tiene como objetivo principal Desarrollar una herramienta computacional para la predicción de la demanda de energía eléctrica basado en redes neuronales artificiales mediante el programa computacional Matlab. La investigación fue de tipo aplicativa, nivel predictivo y diseño de la solución y como muestra de estudio los datos de consumo en kilowatts/ hora de energía eléctrica de los archivos digitales de la empresa ELECTRO ORIENTE, con esta información se construyó un dataset, se utilizó como técnica las Redes Neuronales Artificiales y como Instrumento el software MATLAB; para el procesamiento y análisis de datos usamos el MATLAB Neural Network Tools y MS Excel. El Coeficiente de Correlación del modelo de predicción en el consumo de energía eléctrica en la Ciudad de Nautas fue R= 0.99978, con un error cuadrático medio de 0.0000047813. también se puede evidenciar que existe una alta correlación entre los valores reales y los valores pronosticados de la demanda de consumo eléctrico en la ciudad de Nauta, tanto en el entrenamiento (training: R=0.99995), validación (validation: R = 0.9989) y Prueba (Test: R = 0.99936). Finalmente se acepta la hipótesis de investigación: Si se desarrolla una herramienta computacional mediante el programa computacional Matlab, entonces se podrá hacer predicciones de la demanda de energía eléctrica en la Ciudad de Nauta.

Este trabajo de investigación tiene como objetivo principal Desarrollar una herramienta computacional para la predicción de la demanda de energía eléctrica basado en redes neuronales artificiales mediante el programa computacional Matlab. La investigación fue de tipo aplicativa, nivel predictivo y diseño de la solución y como muestra de estudio los datos de consumo en kilowatts/ hora de energía eléctrica de los archivos digitales de la empresa ELECTRO ORIENTE, con esta información se construyó un dataset, se utilizó como técnica las Redes Neuronales Artificiales y como Instrumento el software MATLAB; para el procesamiento y análisis de datos usamos el MATLAB Neural Network Tools y MS Excel. El Coeficiente de Correlación del modelo de predicción en el consumo de energía eléctrica en la Ciudad de Nautas fue R= 0.99978, con un error cuadrático medio de 0.0000047813. también se puede evidenciar que existe una alta correlación entre los valores reales y los valores pronosticados de la demanda de consumo eléctrico en la ciudad de Nauta, tanto en el entrenamiento (training: R=0.99995), validación (validation: R = 0.9989) y Prueba (Test: R = 0.99936). Finalmente se acepta la hipótesis de investigación: Si se desarrolla una herramienta computacional mediante el programa computacional Matlab, entonces se podrá hacer predicciones de la demanda de energía eléctrica en la Ciudad de Nauta.