Diseño de redes neuronales inteligentes para la realización de pronósticos en microrredes eléctricas
Conocer de antemano los perfiles de demanda y de potencia generada por las fuentes renovables constituye un aspecto esencial para la optimización de la operación de las redes eléctricas. En el caso particular de las microrredes dicho aspecto cobra aún más importancia ya que en general un alto porce...
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doaj-777508473e164c4f95a48448464b14792021-05-02T01:20:36ZengUniversidad de MontevideoMemoria Investigaciones en Ingeniería2301-10922301-11062019-11-011710.36561/ING.17.2Diseño de redes neuronales inteligentes para la realización de pronósticos en microrredes eléctricasJuan Pablo Fossati0Universidad de Montevideo, Uruguay Conocer de antemano los perfiles de demanda y de potencia generada por las fuentes renovables constituye un aspecto esencial para la optimización de la operación de las redes eléctricas. En el caso particular de las microrredes dicho aspecto cobra aún más importancia ya que en general un alto porcentaje de la energía generada proviene de fuentes renovables. A esto debe sumársele el hecho de que debido a un efecto de escala los parámetros a pronosticar están sometidos a una gran variabilidad. En este artículo se propone una metodología para el diseño de sistemas de pronósticos basados en redes neuronales artificiales (RNA) y algoritmos genéticos. http://revistas.um.edu.uy/index.php/ingenieria/article/view/381Redes neuronales artificialesPronósticosMicrorredes eléctricasAlgoritmos genéticos |
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Conocer de antemano los perfiles de demanda y de potencia generada por las fuentes renovables constituye un aspecto esencial para la optimización de la operación de las redes eléctricas. En el caso particular de las microrredes dicho aspecto cobra aún más importancia ya que en general un alto porcentaje de la energía generada proviene de fuentes renovables. A esto debe sumársele el hecho de que debido a un efecto de escala los parámetros a pronosticar están sometidos a una gran variabilidad. En este artículo se propone una metodología para el diseño de sistemas de pronósticos basados en redes neuronales artificiales (RNA) y algoritmos genéticos.
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