APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA PREDICCIÓN DE LA GENERACIÓN DE ENERGÍA SOLAR

dc.contributor.authorVendrell Pons, Marina
dc.date.accessioned2024-03-22T13:00:03Z
dc.date.available2024-03-22T13:00:03Z
dc.date.issued2024-03-20
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: Maria Cristina Rodríguez Sánchez
dc.description.abstractSe ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático dotado de la capacidad de pronosticar con precisión la producción de energía solar en un parque fotovoltaico a 24 horas vista. Para garantizar el acceso al modelo en tiempo real y permitir que este mejore la rentabilidad del parque, se diseña una aplicación web. Esta aplicación recibe tanto datos del parque como datos meteorológicos, implementa el modelo de aprendizaje automático y genera la predicción de la producción de energía con 24 horas de antelación, junto con otra información destacada.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/31577
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rights
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.uri
dc.subjectinteligencia artificial
dc.subjectmachine learning
dc.subjectenergías renovables
dc.subjectenergía solar
dc.titleAPLICACIÓN DE TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA PREDICCIÓN DE LA GENERACIÓN DE ENERGÍA SOLAR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis

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2023-24-ESCET-M-2120-2120039-m.vendrell-MEMORIA.pdf
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2.7 MB
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Adobe Portable Document Format
Descripción:
Memoria del TFG