Redes neuronales para el control y automatización de variables eléctricas en las subestaciones de la Universidad Nacional del Callao

Descripción del Articulo

La presente tesis aborda el desarrollo e implementación de redes neuronales artificiales (ANN) como herramienta clave para el control y la automatización de variables eléctricas en las subestaciones de la Universidad Nacional del Callao. Estas variables desempeñan un papel crucial en la planificació...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Moscoso Sanchez, Jorge Elias
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional del Callao
Repositorio:UNAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/10630
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Redes neuronales
Control
Automatización
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description La presente tesis aborda el desarrollo e implementación de redes neuronales artificiales (ANN) como herramienta clave para el control y la automatización de variables eléctricas en las subestaciones de la Universidad Nacional del Callao. Estas variables desempeñan un papel crucial en la planificación y gestión del flujo energético, ya que su incorrecta predicción puede generar problemas significativos, como sobrecarga, calentamiento excesivo de componentes y una planificación subóptima de la generación y distribución de energética . El estudio utiliza un enfoque cuantitativo con un diseño experimental para diseñar un sistema automatizado basado en ANN. Este sistema tiene como objetivo optimizar la predicción de la demanda eléctrica, permitiendo una gestión más eficiente de los recursos energéticos y una reducción significativa en los costos operativos asociados. Además, se busca mejorar la precisión en la planificación energética, lo que se traduce en un servicio eléctrico más confiable y sostenible. La investigación incluye un análisis detallado de antecedentes nacionales e internacionales, así como de las bases teóricas relacionadas con las ANN, el control automático y la optimización energética. Los resultados esperados demuestran no solo la viabilidad del modelo propuesto, sino también su potencial para ser aplicado en otros contextos académicos e industriales, marcando un avance significativo en la modernización de la gestión energética en subestaciones. Este proyecto contribuye a la innovación tecnológica en la ingeniería eléctrica, ofreciendo soluciones efectivas para enfrentar los desafíos actuales en la distribución y consumo de energía.
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Redes neuronales para el control y automatización de variables eléctricas en las subestaciones de la Universidad Nacional del Callao
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