Pronóstico de la carga eléctrica total en plantas de ciclo combinado (gas-vapor) usando máquinas de vectores de soporte (SVM’s).

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En este trabajo se explora el uso de algoritmos inteligentes, específicamente las máquinas de vectores de soporte, para el pronóstico de la carga eléctrica total de una planta de ciclo combinado. Lo que se pretende es proporcionar una metodología para conseguir un modelo de alta exactitud de pronóstico.

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El trabajo presentado se compone por siete distintas partes. EN la primera parte se explican los motivos del escrito. En esta se da una justificación, objetivo e hipótesis. Después se adentra a la reforma energética y los cambios que esta representa. El segundo capítulo consiste en la descripción de las plantas de ciclo combinado, los fundamentos de machine learning y las máquinas de vectores de soporte. En el tercer capítulo se describe el desarrollo metodológico propuesto y se da un ejemplo de su uso. Finalmente, se tienen las conclusiones en donde se evalúa si lo desarrollado cumple con las expectativas.

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