Desarrollo de una API para el consumo de un modelo de predicción de producción de energía eólica basado en aprendizaje profundo

Abstract

La energía eólica como fuente renovable en constante expansión requiere la predicción precisa de su producción de energía para la gestión eficiente de la red eléctrica y la toma de decisiones por lo cual el presente trabajo de integración curricular tiene como objetivo general desarrollar una interfaz de programación de aplicaciones (API) que permita acceder a las predicciones generadas a través del consumo de un modelo entrenado con datos proporcionados por la Central Eólica Villonaco (CEV). Su desarrollo se realizó mediante la metodología XP conocida por su enfoque ágil que facilitó la retroalimentación continua, la mejora progresiva del diseño y la funcionalidad de esta. Además, la API fue alojada en el servidor de la carrera de Computación de la Universidad Nacional de Loja garantizando un acceso estable y fluido a usuarios interesados en el campo de la predicción de energía eólica. Los resultados mostraron que al evaluar la facilidad de uso percibida (PEOU) mediante encuestas a estudiantes de octavo y quinto ciclo de la carrera de Computación de la UNL se produjo un total de 37 respuestas favorables de una población de 250 participantes. El 90.82% de los encuestados reportó una alta PEOU, lo cual demuestra que la solución es eficiente debido a la documentación clara y accesible sobre su funcionamiento. Esta documentación facilita una comprensión intuitiva para los usuarios, respaldando así la significativa contribución de la API en el campo del desarrollo de software.

Palabras Clave: API, energía eólica, aprendizaje profundo, predicción de energía.