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dc.contributor.advisorRubiños Jimenez, Santiago Linder
dc.contributor.authorLeva Apaza, Antenor
dc.date.accessioned2023-11-09T16:18:59Z
dc.date.available2023-11-09T16:18:59Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12952/8171
dc.description.abstractLa presente investigación en modalidad informe final de tesis, tiene como propósito abordar el consumo energético eléctrico por parte de los usuarios finales y el problema existente para realizar un correcto control y predicción del consumo eléctrico. Para ello, se muestra la creación de un sistema basado en redes neuronales para la predicción del consumo eléctrico. Se realizó la programación de la lógica del programa diseñado en el programa Matlab, en el cual por medio de un aplicativo se fue precargando bases de datos obtenidas de los consumos históricos a lo largo de los años, con ello se logró un entrenamiento de la red. Se realizó una comparativa entre los valores calculados y los valores reales para comparar el consumo eléctrico, ello resultó en una eficiencia obtenida por parte del sistema con un valor alto, siendo los valores de consumo muy semejantes a un histórico comparativo respecto a bases de datos obtenidas.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Callao
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectSistemaes_PE
dc.subjectRedes Neuronaleses_PE
dc.subjectEnergía eléctricaes_PE
dc.subjectConsumoes_PE
dc.subjectPredicciónes_PE
dc.titleDiseño de un modelo computacional mediante redes neuronales artificiales para predecir consumos de energía eléctrica, Perú 2022es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_PE
thesis.degree.nameDoctor en Ingeniería Eléctricaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Callao. Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónicaes_PE
thesis.degree.disciplineDoctorado en Ingeniería Eléctricaes_PE
renati.advisor.dni43324583
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0095-6988es_PE
renati.author.dni25003844
renati.discipline711039es_PE
renati.jurorAstocondor Villar, Jacob
renati.jurorTejada Cabanillas, Adan Almircar
renati.jurorSantos Mejía, César Augusto
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#doctores_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01es_PE


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