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Aplicación de técnicas de clustering y detección de anomalías para la clasificación de consumos de energía eléctrica

Abstract:

El presente proyecto técnico consiste en emplear técnicas de segmentación de datos (clustering) a perfiles de energía eléctrica y detectar anomalías para la clasificación de consumos eléctricos e identificar patrones energéticos; sintetizando y evaluando el uso de las técnicas aplicadas mediante el desarrollo de un algoritmo en el Software MATLAB.

Año de publicación:

2018

Keywords:

  • MINERIA DE DATOS
  • CLASIFICACIÓN DE PATRONES
  • MATLAB (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)
  • ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA (EMPRESAS ELÉCTRICAS)
  • CONSUMO DE ENERGIA ELECTRICA

Fuente:

rraaerraae

Tipo de documento:

Bachelor Thesis

Estado:

Acceso abierto

Áreas de conocimiento:

  • Aprendizaje automático
  • Energía
  • Simulación por computadora

Áreas temáticas de Dewey:

  • Ciencias de la computación
  • Métodos informáticos especiales
  • Física aplicada
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:

Mora Alvarez MiltonMora Alvarez Milton
Pedro Sebastián Contreras OrtizPedro Sebastián Contreras Ortiz
Johnny Xavier Serrano GuerreroJohnny Xavier Serrano Guerrero