APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA PREDICCIÓN DE LA GENERACIÓN DE ENERGÍA SOLAR
| dc.contributor.author | Vendrell Pons, Marina | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-22T13:00:03Z | |
| dc.date.available | 2024-03-22T13:00:03Z | |
| dc.date.issued | 2024-03-20 | |
| dc.description | Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: Maria Cristina Rodríguez Sánchez | |
| dc.description.abstract | Se 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.uri | https://hdl.handle.net/10115/31577 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Rey Juan Carlos | |
| dc.rights | ||
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.uri | ||
| dc.subject | inteligencia artificial | |
| dc.subject | machine learning | |
| dc.subject | energías renovables | |
| dc.subject | energía solar | |
| dc.title | APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA PREDICCIÓN DE LA GENERACIÓN DE ENERGÍA SOLAR | |
| dc.type | info: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
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Memoria del TFG
