Dimensionamiento de microrredes aisladas a partir de técnicas de regresión de aprendizaje automático

Abstract
En este proyecto de grado se propondrá una metodología alternativa para el dimensionamiento de microrredes aisladas usando técnicas de regresión de aprendizaje automático. Como punto de partida, se obtendrá un set de datos a partir de una formulación clásica de dimensionamiento usando la técnica fuerza bruta para condiciones climáticas y de carga específicas. Luego, se seleccionarán al menos dos estrategias de técnicas de regresión de aprendizaje automático diferentes a redes neuronales, como árboles de decisiones, bosques aleatorios, regresión vectorial, regresión lineal (regresión de cresta o regresión de lazo), o regresión polinómica. Una vez obtenidos los modelos, se propondrá un procedimiento de entrenamiento y evaluación para calcular la relación que existe entre la precisión de los modelos y la reducción de la proporción de datos de entrenamiento.
Description
Keywords
Microrredes, Aprendizaje Automático, Energías Renovables, Precisión, Regresión
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