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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URI: https://hdl.handle.net/10902/36177Registro completo
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Diezhandino González, PedroFecha
2025-03-28Director/es
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