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

dc.carrera.ingenieriaIngeniería industriales_ES
dc.contributor.authorAlvarado Martínez, Abraham
dc.date.accessioned2019-11-26T23:06:12Z
dc.date.available2019-11-26T23:06:12Z
dc.date.issued2019-11-26
dc.descriptionEl 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.es_ES
dc.description.abstractEn 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.es_ES
dc.director.trabajoescritoGómez Gallardo, Wulfrano
dc.identifier.urihttp://132.248.52.100:8080/xmlui/handle/132.248.52.100/17124
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectMachine Learninges_ES
dc.subjectMáquinas de vectores de soportees_ES
dc.subjectCiclo combinadoes_ES
dc.subjectBase de datoses_ES
dc.subjectPronóstico de carga eléctrica totales_ES
dc.titlePronóstico de la carga eléctrica total en plantas de ciclo combinado (gas-vapor) usando máquinas de vectores de soporte (SVM’s).es_ES
dc.typeTesises_ES

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