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Título: Diseño de un modelo computacional mediante redes neuronales artificiales para predecir consumos de energía eléctrica, Perú 2022
Asesor(es): Rubiños Jimenez, Santiago Linder
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
Fecha de publicación: 2023
Institución: Universidad Nacional del Callao
Resumen: 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.
Disciplina académico-profesional: Doctorado en Ingeniería Eléctrica
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional del Callao. Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Grado o título: Doctor en Ingeniería Eléctrica
Jurado: Astocondor Villar, Jacob; Tejada Cabanillas, Adan Almircar; Santos Mejía, César Augusto
Fecha de registro: 9-nov-2023; 9-nov-2023



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