@misc{10902/36177,
year = {2025},
month = {3},
url = {https://hdl.handle.net/10902/36177},
abstract = {El objetivo principal de este proyecto es realizar un sistema de predicción de producción de energía renovable a partir de técnicas Machine Learning (ML), que combine las características de la instalación, la meteorología y el entorno. Para ello, a partir de una fuente de datos “Open Source” de una instalación solar fotovoltaica, que incluye datos accesibles internos y externos a la instalación, se plantean varios modelos de ML y se identifica cuál es más idóneo para realizar predicciones de potencia y energía solar.
A diferencia de los métodos actuales utilizados para la estimación de la producción de las instalaciones solares fotovoltaicas, este modelo es capaz de adelantarse a las variaciones meteorológicas y así poder maximizar la generación energética de una manera sencilla.
El proyecto se desarrolla empleando el lenguaje de programación Python y bibliotecas específicas del aprendizaje automático como scikit-learn},
title = {Modelo predictivo de producción de energía solar fotovoltaica mediante inteligencia artificial (IA), utilizando algoritmos de machine learning},
author = {Diezhandino González, Pedro},
}