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Tesis Doctoral

dc.contributor.advisorAlfalla Luque, Rafaelaes
dc.contributor.advisorMora Peris, Pedroes
dc.contributor.advisorNavarrete Rubia, Benitoes
dc.creatorParejo Guzmán, Manueles
dc.date.accessioned2022-03-17T09:08:33Z
dc.date.available2022-03-17T09:08:33Z
dc.date.issued2022-01-28
dc.identifier.citationParejo Guzmán, M. (2022). Desarrollo metodológico para la optimización del coste eléctrico en fábricas de cemento mediante el uso de inteligencia artificial. (Tesis Doctoral Inédita). Universidad de Sevilla, Sevilla.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11441/130929
dc.description.abstractLas fábricas de cemento son plantas que presentan unos consumos energéticos muy importantes, tanto térmicos como eléctricos. Esta tesis doctoral tiene como objetivo desarrollar una metodología dirigida a minimizar el coste eléctrico de una fábrica de cemento, haciendo uso de distintas herramientas de Inteligencia Artificial -Redes Neuronales, Algoritmos Backpropagation y Algoritmos Genéticos, fundamentalmente. El objetivo de la tesis doctoral se alcanzará abordando de manera simultánea tres cuestiones diferentes que afectan al coste eléctrico: 1.- Optimización del coste eléctrico operacional. Se trata de reducir el consumo eléctrico de una fábrica de cemento, operando sobre ciertas variables del proceso productivo. 2.- Optimización de los precios eléctricos regulados. Se trata de mejorar la eficiencia del coste eléctrico en una fábrica de cemento, desplazando el consumo de electricidad a los periodos en los que esta tiene menor coste. 3.- Optimización de la compra de electricidad en el mercado.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.format.extent184 p.es
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleDesarrollo metodológico para la optimización del coste eléctrico en fábricas de cemento mediante el uso de inteligencia artificiales
dc.title.alternativeMethodological Development for Electrical Cost Optimization in Cement Factories by Using Artificial Intelligencees
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
dcterms.identifierhttps://ror.org/03yxnpp24
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Economía Financiera y Dirección de Operacioneses
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Química y Ambientales
dc.publication.endPage184es

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Parejo Gúzmán, Manuel tesis.pdf7.166MbIcon   [PDF] Ver/Abrir  

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