Sobre Redes Neuronales y el Pronóstico de Cargas en Sistemas de Generación y Distribución Eléctrica, Panamá, 2010
Martinez Ramirez, Jorge Luis; Simmonds, Jose
On Neural Networks and Load Forecasting in Electric Generation and Distribution Systems, Panama, 2010
Autores Simmonds, Jose
Tema métodos de pronósticos
Tema redes neuronales
Tema series temporales
Tema técnicas de inteligencia artificial
Tema Load forecasting
Tema forecasting methods
Tema neural networks
Tema time series
Tema artificial intelligence techniques
monitor network variables and generate hourly forecasts, as well as the incorporation of intelligent systems that automatically respond to outages and allow queries on historical data and load factors. Furthermore, it is suggested that the models be improved using techniques such as MLP networks, genetic algorithms to optimize neural network parameters, and the joint application of neural models and wavelet transforms to filter noise in data series and improve prediction accuracy. These proposals seek to increase the effectiveness and applicability of the methodology in real-world operating environments.
Descripción El presente trabajo aborda el pronóstico de cargas en redes de distribución eléctrica mediante una metodología que no se limita a una sola variable, sino que selecciona y analiza múltiples variables relacionadas con la predicción de carga, utilizando datos viables en escenarios de red reales. Se proponen diversas líneas de investigación futuras, como la integración de la metodología en sistemas de tiempo real para monitorear variables de red y generar pronósticos horarios, así como la incorporación de sistemas inteligentes que respondan automáticamente a interrupciones y permitan consultas sobre datos históricos y factores de carga. Además, se sugiere mejorar los modelos mediante técnicas como redes MLP, algoritmos genéticos para optimizar parámetros de redes neuronales, y la aplicación conjunta de modelos neuronales y transformadas wavelet para filtrar ruido en series de datos y mejorar la precisión de las predicciones. Estas propuestas buscan incrementar la eficacia y aplicabilidad de la metodología en entornos operativos reales.
Tipo info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Tipo Artículo revisado por pares
Identificador 10.48204/reicit.v5n1.7684
Fuente 2805-1874
Derechos http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0