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Título : Mapeo curvas típicas demanda de energía eléctrica del sector residencial, comercial e industrial de la ciudad de Medellín, usando redes neuronales artificiales y algoritmos de interpolación
Otros títulos : Typical demand curvs of electric power for the residential, commercial and industrial sector of Medellin, using artificial neural networks and algorithms of interpolation
Autor : Tabares Ospina, Héctor Aníbal
Hernández, Jesús
Palabras clave : Algoritmos de interpolación
Demanda de energía eléctrica
Redes neurales (informática)
Fecha de publicación : 2008
Editorial : Universidad de Antioquia, Facultad de Ingeniería
Citación : H. A. Tabares and J. Hernández, "Mapeo curvas típicas demanda de energía eléctrica del sector residencial, comercial e industrial de la ciudad de Medellín, usando redes neuronales artificiales y algoritmos de interpolación", Rev. Fac. Ing. Univ. Antioquia, no. 46, pp. 110-118, 2008.
Resumen: Uno de los principales problemas para modelar el consumo de energía eléctrica en un lugar determinado, consiste en la extracción del conocimiento cuando éste se encuentra almacenado en grandes volúmenes de información como, por ejemplo, registros históricos. De acuerdo con esta representación, cada hecho ocurrido y registrado está compuesto por una pareja de componentes (t, P) en donde t representa el tiempo en el que se registro la muestra y Prepresenta la potencia eléctrica consumida en ese instante. El registro diario cuenta con N casos que representa cada una de las parejas de estímulorespuesta conocidas. El objetivo de este trabajo consiste en hallar una función que permita mapear el vector de variables de entrada T al vector de variables de salida P. donde F es una función cualquiera, en este caso el consumo de energía eléctrica. Su modelamiento con Redes Neuronales Artificiales (RNA) es un Perceptron Multi Capa (PMC). Otra forma de modelarlo es usando Algoritmos de Interpolación (AI).
Abstract : One of the main problems for modeling the electric power consumption in a certain place is the extraction of the knowledge when it is stored in big volumes of information like for example historical registrations. According with this representation, each fact happened and registered consists of a couple of components (t, P) where t represents the time of sample registration and P the electric power consumed at that time. The daily registration has N cases that each of the well-known stimulus-answer couples represents. The objective of this work is to develop a function that allows finding the vector of entrance variables t to the vector of exit variables P. F is any function, in this case the electric power consumption. Their modeling with Artificial Neural Netwok (ANN) is Multi a Perceptron Layer (PMC). Another form of modeling it is using Interpolation Algorithms(AI).
URI : http://hdl.handle.net/10495/4949
ISSN : 01206230
24222844 E
Aparece en las colecciones: CIA (Centro de Investigaciones Ambientales y de Ingeniería)

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