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Trabajo Fin de Grado
Predicción de la demanda de energía eléctrica con aprendizaje automático
dc.contributor.advisor | Moreno Alfonso, Narciso | es |
dc.creator | Ruiz Pérez, Raúl | es |
dc.date.accessioned | 2023-11-27T13:44:10Z | |
dc.date.available | 2023-11-27T13:44:10Z | |
dc.date.issued | 2023-11 | |
dc.identifier.citation | Ruiz Pérez, R. (2023). Predicción de la demanda de energía eléctrica con aprendizaje automático. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/151670 | |
dc.description.abstract | La demanda de energía eléctrica es un parámetro significativo en el análisis de consumos de la sociedad. Por ello, es importante conocer más detalles sobre su comportamiento y evolución temporal en diferentes sectores: residencial, edificios públicos, industria, etc. La inteligencia artificial es una herramienta muy eficiente que nos permite estudiar y analizar variables de estas características, ya que maneja de forma muy sencilla una gran cantidad de datos e información relacionada con el problema a tratar. En este proyecto se aborda el estudio de la predicción de demanda de energía eléctrica mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y Machine Learning (aprendizaje automático), enfocándose en un ejemplo práctico acerca de un consumidor concreto. | es |
dc.description.abstract | The demand for electricity is a significant parameter in the analysis of society's consumption. Therefore, it is important to know more details about their behavior and evolution over time in different sectors: residential, public buildings, industry, etc. Artificial intelligence is a very efficient tool that allows us to study and analyze variables of these characteristics, since it handles a large amount of data and information related to the problem to be treated in a very simple way. This project explains the study of the prediction of electricity demand through the application of artificial intelligence and Machine Learning techniques, focusing on a practical case about a specific consumer. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.format.extent | 74 p. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Machine Learning | es |
dc.subject | Tensorflow | es |
dc.subject | Demanda eléctrica | es |
dc.subject | Predicción | es |
dc.subject | Redes neuronales | es |
dc.subject | Power Demand | es |
dc.subject | Prediction | es |
dc.subject | Neural Networks | es |
dc.title | Predicción de la demanda de energía eléctrica con aprendizaje automático | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.description.degree | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería Eléctrica | es |
idus.validador.nota | Trabajo Fin de Grado con calificación de Sobresaliente (10) | es |
Ficheros | Tamaño | Formato | Ver | Descripción |
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eps_TFG0437_ruiz-perez_Predicc ... | 2.292Mb | [PDF] | Ver/ | |