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Aplicación de técnicas de Machine Learning para la desagregación y pronóstico del perfil de carga en el sector industrial

Abstract:

El proyecto presenta la propuesta de una metodología para desagregar el consumo de energía eléctrica del sector industrial, con la aplicación de técnicas de analítica de datos para recolectar la información y formar una base datos, y mediante algoritmos de Machine Learning poder desagregar el perfil de carga de la industria.

Año de publicación:

2021

Keywords:

  • INTERNET INDUSTRIAL DE LAS COSAS
  • Algoritmos
  • INDUSTRIAS - CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA
  • APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
  • NILMTK (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)
  • INGENIERIA ELÉCTRICA

Fuente:

rraaerraae

Tipo de documento:

Bachelor Thesis

Estado:

Acceso abierto

Áreas de conocimiento:

  • Aprendizaje automático
  • Software

Áreas temáticas de Dewey:

  • Métodos informáticos especiales
Procesado con IAProcesado con IA

Objetivos de Desarrollo Sostenible:

  • ODS 7: Energía asequible y no contaminante
  • ODS 12: Producción y consumo responsables
  • ODS 9: Industria, innovación e infraestructura
Procesado con IAProcesado con IA

Contribuidores:

Arturo Geovanny Peralta SevillaArturo Geovanny Peralta Sevilla
Christian Eduardo Celi PeñafielChristian Eduardo Celi Peñafiel
Franklin Eduardo Guartan CastroFranklin Eduardo Guartan Castro