- -

Análisis y diseño de redes neuronales para la predicción de la demanda eléctrica de las administraciones públicas a partir de descomposición en tipos de consumo

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

Share/Send to

Cited by

Statistics

  • Estadisticas de Uso

Análisis y diseño de redes neuronales para la predicción de la demanda eléctrica de las administraciones públicas a partir de descomposición en tipos de consumo

Show full item record

Mateo Barcos, S. (2022). Análisis y diseño de redes neuronales para la predicción de la demanda eléctrica de las administraciones públicas a partir de descomposición en tipos de consumo. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/181221

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/181221

Files in this item

Item Metadata

Title: Análisis y diseño de redes neuronales para la predicción de la demanda eléctrica de las administraciones públicas a partir de descomposición en tipos de consumo
Author: Mateo Barcos, Sergio
Director(s): Alcázar Ortega, Manuel Ribó Pérez, David Gabriel
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Read date / Event date:
2022-02-16
Issued date:
Abstract:
[ES] La predicción de la demanda eléctrica es uno de los procesos más importantes en el sector energético. Desde la operación de los sistemas hasta la gestión de compras y ventas de energía en los distintos mercados ...[+]


[EN] Electricity demand forecasting is one of the most important processes in the energy sector. From the operation of the systems to the management of energy purchases and sales in the different existing markets, predicting ...[+]
Subjects: Demanda eléctrica , Redes Neuronales Artificiales , Administración pública , Valencia , Predicción , Eficiencia , Mercado eléctrico , Electricity demand , Artificial Neural Networks , Public administration , Forecast , Efficiency , Electricity market
Copyrigths: Reconocimiento (by)
Publisher:
Universitat Politècnica de València
degree: Máster Universitario en Tecnología Energética para Desarrollo Sostenible-Màster Universitari en Tecnologia Energètica per Al Desenvolupament Sostenible
Type: Tesis de máster

recommendations

 

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record