Diseño de una red neuronal artificial para la predicción de la demanda eléctrica.

Abstract

La presente tesis se enmarca en el área de predicción de demanda de energía eléctrica, y tiene por objetivo desarrollar un diseño de una red neuronal artificial, la cual ayude a verificar fácilmente los resultados y proporcionar un valor de energía demandada lo más aproximada al valor futuro real. La presente tesis está dividida en cuatro capítulos. En el primer capítulo se describe la predicción de la demanda de energía eléctrica, se analizan los horizontes de tiempo para el pronóstico y los factores que afectan la demanda eléctrica. Además se describe la selección de datos y las variables para los modelos de los pronósticos. El capítulo II, corresponde al estado del arte de las redes neuronales, se analiza el funcionamiento y las características de las redes neuronales artificiales, también se describe la función de transferencia, las aplicaciones de las redes neuronales a los pronósticos y el proceso básico para realizar el predicción y el modelo aplicado a la red. En esta sección también se analiza las series temporales y sus características. El capítulo III, corresponde al SOFTWARE, utilizado para el diseño, primero tenemos la introducción al programa utilizado que es MATLAB, se describe las características y funciones de este software y por último se tiene las ventajas de aplicabilidad. En el capítulo IV, se hace énfasis en la metodología para realizar el diseño de la red neuronal, se realiza un análisis del circuito y el diseño del modelo de las redes neuronales artificiales. También se analiza el entrenamiento, validación y prueba de la red neuronal, se obtiene la selección de la arquitectura y los criterios de evaluación. Se analizan los comandos e instrucciones para la implementación de la red neuronal. Seguidamente se tiene los resultados obtenidos en la tesis, los métodos y materiales utilizados para realizar la investigación. Y al final se recoge las conclusiones y las recomendaciones para este trabajo.