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    Modelo predictivo de producción de energía solar fotovoltaica mediante inteligencia artificial (IA), utilizando algoritmos de machine learning

    Predictive model for photovoltaic solar energy production by artificial intelligence (AI), using machine learning algorithms

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    454053.pdf (26.49Mb)
    Identificadores
    URI: https://hdl.handle.net/10902/36177
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    Autoría
    Diezhandino González, Pedro
    Fecha
    2025-03-28
    Director/es
    Odriozola Rodríguez, ManuelAutoridad Unican
    Derechos
    © Pedro Diezhandino González
    Palabras clave
    Aprendizaje automático
    Machine Learning
    Inteligencia artificial
    Energías renovables
    Instalación solar fotovoltaica
    Resumen/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
    Colecciones a las que pertenece
    • M2218 Trabajos académicos [220]

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