Pronóstico de la velocidad del viento para la producción de energía eólica en horizontes temporales utilizando redes neuronales en Tumbes - 2022
Descripción del Articulo
Para poder usar la energía eólica es importante conocer los valores a futuros de la velocidad del viento, es por ello que la investigación pronosticó la velocidad del viento, empleando redes neuronales artificiales en los diferentes horizontes temporales, los datos fueron brindados por el Servicio N...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad Cesar Vallejo |
| Repositorio: | UCV-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/132040 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12692/132040 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Red neuronal artificia Horizontes temporales Data de entrenamiento https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00 |
| id |
UCVV_97ae0e1328e21e455fedfeaa9ee30e47 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/132040 |
| network_acronym_str |
UCVV |
| network_name_str |
UCV-Institucional |
| repository_id_str |
3741 |
| dc.title.es_PE.fl_str_mv |
Pronóstico de la velocidad del viento para la producción de energía eólica en horizontes temporales utilizando redes neuronales en Tumbes - 2022 |
| title |
Pronóstico de la velocidad del viento para la producción de energía eólica en horizontes temporales utilizando redes neuronales en Tumbes - 2022 |
| spellingShingle |
Pronóstico de la velocidad del viento para la producción de energía eólica en horizontes temporales utilizando redes neuronales en Tumbes - 2022 Perez Lucas, Edson Adrian Red neuronal artificia Horizontes temporales Data de entrenamiento https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00 |
| title_short |
Pronóstico de la velocidad del viento para la producción de energía eólica en horizontes temporales utilizando redes neuronales en Tumbes - 2022 |
| title_full |
Pronóstico de la velocidad del viento para la producción de energía eólica en horizontes temporales utilizando redes neuronales en Tumbes - 2022 |
| title_fullStr |
Pronóstico de la velocidad del viento para la producción de energía eólica en horizontes temporales utilizando redes neuronales en Tumbes - 2022 |
| title_full_unstemmed |
Pronóstico de la velocidad del viento para la producción de energía eólica en horizontes temporales utilizando redes neuronales en Tumbes - 2022 |
| title_sort |
Pronóstico de la velocidad del viento para la producción de energía eólica en horizontes temporales utilizando redes neuronales en Tumbes - 2022 |
| author |
Perez Lucas, Edson Adrian |
| author_facet |
Perez Lucas, Edson Adrian |
| author_role |
author |
| dc.contributor.advisor.fl_str_mv |
Jave Nakayo, Jorge Leonardo |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Perez Lucas, Edson Adrian |
| dc.subject.es_PE.fl_str_mv |
Red neuronal artificia Horizontes temporales Data de entrenamiento |
| topic |
Red neuronal artificia Horizontes temporales Data de entrenamiento https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00 |
| dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00 |
| description |
Para poder usar la energía eólica es importante conocer los valores a futuros de la velocidad del viento, es por ello que la investigación pronosticó la velocidad del viento, empleando redes neuronales artificiales en los diferentes horizontes temporales, los datos fueron brindados por el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI), de la estación meteorológica Matapalo ubicado en el departamento de Tumbes. Los datos de la estación fueron ordenados con el programa Microsoft Excel, se encontraron datos incompletos, se empleó el método Missing para imputar los datos faltantes. Los datos imputados se dividen en 70% data de entrenamiento y el 30% restante en data de testeo las cuales fueron ingresados a la red neuronal artificial (ANN) en grupos de corto plazo (horas), mediano plazo (meses) y largos plazo (año). Con la red neuronal entrenada, se logró una mayor eficiencia cuando se trabajó con 32 nodos, un error cuadrático medio de 0.13 en la data de entrenamiento y 0.76 para la data de testeo a corto plazo, mientras que a mediano plazo se obtuvo una eficiencia con 32 nodos o capas ocultas 0.06 en la data de entrenamiento y 0.22 para la data de testeo a mediano plazo. Con esta misma red se pronosticó para los años 2022 y 2023 en los diferentes horizontes, arrojando valores de velocidad del viento que oscilan entre 0.09 m/s y 2.84 m/s para el periodo de corto plazo, para los promedios mensuales a mediano plazo la velocidad del viento oscila entre 0.75 m/s y 1.42 m/s y para largo plazo la velocidad del viento oscila entre 0.85 m/s y 0.88 m/s. |
| publishDate |
2022 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-01-31T16:41:33Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-01-31T16:41:33Z |
| dc.date.issued.fl_str_mv |
2022 |
| dc.type.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| format |
bachelorThesis |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12692/132040 |
| url |
https://hdl.handle.net/20.500.12692/132040 |
| dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.ispartof.fl_str_mv |
SUNEDU |
| dc.rights.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
| dc.format.es_PE.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.es_PE.fl_str_mv |
Universidad César Vallejo |
| dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv |
PE |
| dc.source.es_PE.fl_str_mv |
Repositorio Institucional - UCV Universidad César Vallejo |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:UCV-Institucional instname:Universidad Cesar Vallejo instacron:UCV |
| instname_str |
Universidad Cesar Vallejo |
| instacron_str |
UCV |
| institution |
UCV |
| reponame_str |
UCV-Institucional |
| collection |
UCV-Institucional |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/1/Perez_LEA-SD.pdf https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/2/Perez_LEA-IT.pdf https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/3/Perez_LEA.pdf https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/4/license.txt https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/5/Perez_LEA-SD.pdf.txt https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/7/Perez_LEA-IT.pdf.txt https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/9/Perez_LEA.pdf.txt https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/6/Perez_LEA-SD.pdf.jpg https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/8/Perez_LEA-IT.pdf.jpg https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/10/Perez_LEA.pdf.jpg |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
ab0f1c397150f4253067c3b74c667520 c232eaadc6e15112b6fed5c31340521b a136d239d48632232002c1c4ef41eace 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 34657f3d05735b6bb0da2050b541ef65 08199fd5f12f4ed09f018273a762b705 1059a80400a1631977e0cd56cb84470b da772a8a347e2a1dc7117e00f4487647 36a39c9b2e18a617ef12b7c0a6693afe da772a8a347e2a1dc7117e00f4487647 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio de la Universidad César Vallejo |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@ucv.edu.pe |
| _version_ |
1861810931442384896 |
| spelling |
Jave Nakayo, Jorge LeonardoPerez Lucas, Edson Adrian2024-01-31T16:41:33Z2024-01-31T16:41:33Z2022https://hdl.handle.net/20.500.12692/132040Para poder usar la energía eólica es importante conocer los valores a futuros de la velocidad del viento, es por ello que la investigación pronosticó la velocidad del viento, empleando redes neuronales artificiales en los diferentes horizontes temporales, los datos fueron brindados por el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI), de la estación meteorológica Matapalo ubicado en el departamento de Tumbes. Los datos de la estación fueron ordenados con el programa Microsoft Excel, se encontraron datos incompletos, se empleó el método Missing para imputar los datos faltantes. Los datos imputados se dividen en 70% data de entrenamiento y el 30% restante en data de testeo las cuales fueron ingresados a la red neuronal artificial (ANN) en grupos de corto plazo (horas), mediano plazo (meses) y largos plazo (año). Con la red neuronal entrenada, se logró una mayor eficiencia cuando se trabajó con 32 nodos, un error cuadrático medio de 0.13 en la data de entrenamiento y 0.76 para la data de testeo a corto plazo, mientras que a mediano plazo se obtuvo una eficiencia con 32 nodos o capas ocultas 0.06 en la data de entrenamiento y 0.22 para la data de testeo a mediano plazo. Con esta misma red se pronosticó para los años 2022 y 2023 en los diferentes horizontes, arrojando valores de velocidad del viento que oscilan entre 0.09 m/s y 2.84 m/s para el periodo de corto plazo, para los promedios mensuales a mediano plazo la velocidad del viento oscila entre 0.75 m/s y 1.42 m/s y para largo plazo la velocidad del viento oscila entre 0.85 m/s y 0.88 m/s.Lima NorteEscuela de Ingeniería AmbientalCalidad y Gestión de los Recursos NaturalesDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.Desarrollo económico, empleo y emprendimientoEnergía asequible y no contaminanteapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVRed neuronal artificiaHorizontes temporalesData de entrenamientohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00Pronóstico de la velocidad del viento para la producción de energía eólica en horizontes temporales utilizando redes neuronales en Tumbes - 2022info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería AmbientalUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y ArquitecturaIngeniero Ambiental01066653https://orcid.org/0000-0003-3536-881X75279548521066Benites Alfaro, Elmer GonzalesCastañeda Olivera, Carlos AlbertoJave Nakayo, Jorge Leonardohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALPerez_LEA-SD.pdfPerez_LEA-SD.pdfapplication/pdf1840567https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/1/Perez_LEA-SD.pdfab0f1c397150f4253067c3b74c667520MD51Perez_LEA-IT.pdfPerez_LEA-IT.pdfapplication/pdf10963786https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/2/Perez_LEA-IT.pdfc232eaadc6e15112b6fed5c31340521bMD52Perez_LEA.pdfPerez_LEA.pdfapplication/pdf1880473https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/3/Perez_LEA.pdfa136d239d48632232002c1c4ef41eaceMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/4/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD54TEXTPerez_LEA-SD.pdf.txtPerez_LEA-SD.pdf.txtExtracted texttext/plain118785https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/5/Perez_LEA-SD.pdf.txt34657f3d05735b6bb0da2050b541ef65MD55Perez_LEA-IT.pdf.txtPerez_LEA-IT.pdf.txtExtracted texttext/plain3787https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/7/Perez_LEA-IT.pdf.txt08199fd5f12f4ed09f018273a762b705MD57Perez_LEA.pdf.txtPerez_LEA.pdf.txtExtracted texttext/plain123861https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/9/Perez_LEA.pdf.txt1059a80400a1631977e0cd56cb84470bMD59THUMBNAILPerez_LEA-SD.pdf.jpgPerez_LEA-SD.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4375https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/6/Perez_LEA-SD.pdf.jpgda772a8a347e2a1dc7117e00f4487647MD56Perez_LEA-IT.pdf.jpgPerez_LEA-IT.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6297https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/8/Perez_LEA-IT.pdf.jpg36a39c9b2e18a617ef12b7c0a6693afeMD58Perez_LEA.pdf.jpgPerez_LEA.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4375https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/132040/10/Perez_LEA.pdf.jpgda772a8a347e2a1dc7117e00f4487647MD51020.500.12692/132040oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/1320402024-01-31 22:20:33.553Repositorio de la Universidad César Vallejorepositorio@ucv.edu.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 |
| score |
13.922664 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).