Diseño de un algoritmo utilizando Machine Learning para la pbkp_redicción de la radiación solar en el sector de Lasso.

Abstract:

El diseño del algoritmo para la pbkp_redicción de la radiación solar mediante técnicas de Machine Learning, se desarrolló aplicando las librerías de keras y tenson Flow para la creación de la red neuronal LSTM modelo secuencial que seleccionó datos anteriores y pbkp_redijo una semana posterior, se registró con una estación meteorológica la medición de las variables del clima en intervalos de cada minuto para exportar el archivo de medición en formato .CSV, se codificó en Google Colab el procesamiento de datos para que los recursos informativos lo realice el servidor, el lenguaje de programación es Python, los resultados obtenidos son valores de radiación solar en el rango de 6:00 a 18:00 horas, es relevante la secuencia de horas con el tiempo, si un valor fue nulo o se altera el orden de los datos, los resultados son diferentes a los reales por estar aplicado series de tiempo en los datos de pbkp_redicción y el resultado es la pbkp_redicción de cada hora de los siguientes siete días continuos.

Año de publicación:

2021

Keywords:

• Red neuronal
• LSTM
• Electricidad
• Machine learning
• Radiación Solar

Fuente:

rraae