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Typical curve of demand of electric power of the residential, commercial and industrial sector of the city of medellin, using artificial neural networks and algorhythms of interpolation

dc.creatorTabares, Héctor A.
dc.creatorHernández, Jesús A.
dc.date2007-12-08
dc.date.accessioned2021-08-31T19:47:41Z
dc.date.available2021-08-31T19:47:41Z
dc.identifierhttps://revistas.ugca.edu.co/index.php/sophia/article/view/543
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11396/6831
dc.descriptionUno de los principales problemas que se tienen para modelar el consumo deenergía 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 registró la muestra y P representa la potencia eléctrica consumida en ese instante. El registro diario cuenta con N casos que representa cada una de las parejas de estímulo-respuesta conocidas.El objetivo que se busca con este trabajo, entonces, consiste en hallar unafunción que permita mapear el vector de variables de entrada t al vector de variables  de salida P. 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).es-ES
dc.descriptionOne of the main problems that arise to model the electric power consumption ina certain place, consists on the extraction of the knowledge when this is stored in big volumes of information like, for example, historical registrations. In accordance with this representation, each fact and registration is made up of two components (t, P). t represents the time and P represent the electric power consumed at that instant. The N cases are registered daily; these represent t, P couples.The objective of this study is to map out the variable vector of t and Pperformance been F one of the functions. The model was made with Artificial Neural Network (ANN) which is a Multi Perceptron Layer (MPL). Another form of modeling is using Interpolation Algorithms(AI).en-US
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad La Gran Colombiaes-ES
dc.relationhttps://revistas.ugca.edu.co/index.php/sophia/article/view/543/791
dc.rightsDerechos de autor 2016 Sophiaes-ES
dc.sourceSophia; Vol 3 (2007): Sophia: Educación; 88-100en-US
dc.sourceSophia; Vol. 3 (2007): Sophia: Educación; 88-100es-ES
dc.source2346-0806
dc.source1794-8932
dc.subjectArtificial neural networksen-US
dc.subjectinterpolation algorithmsen-US
dc.subjectRedes neuronales artificialeses-ES
dc.subjectalgoritmos de interpolaciónes-ES
dc.subjectdemanda de energía eléctrica.es-ES
dc.titleMapeo curvas típicas, demanda de energía eléctrica del sector residencial, comercial e industrial de la ciudad de Medellín, usando redes neuronales artificiales y algoritmos de interpolaciónes-ES
dc.titleTypical curve of demand of electric power of the residential, commercial and industrial sector of the city of medellin, using artificial neural networks and algorhythms of interpolationen-US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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