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

Méndez Mateus, Carlos Eduardo; Barrera Ariza, Daniel Santiago

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

dc.contributor.advisor	Rey Lopez, Juan Manuel
dc.contributor.advisor	Fajardo Ariza, Carlos Augusto
dc.contributor.author	Méndez Mateus, Carlos Eduardo
dc.contributor.author	Barrera Ariza, Daniel Santiago
dc.contributor.evaluator	Serna Suárez, Ivan David
dc.contributor.evaluator	Jiménez Manjarrés, Yulieth
dc.date.accessioned	2023-03-13T15:47:00Z
dc.date.available	2023-03-13T15:47:00Z
dc.date.created	2023-03-12
dc.date.issued	2023-03-12
dc.description.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.
dc.description.abstractenglish	In this undergraduate project, an alternative methodology for sizing isolated microgrids using machine learning regression techniques will be proposed. As a starting point, a dataset will be obtained from a classical sizing formulation using brute force technique for specific weather and load conditions. Then, at least two different machine learning regression techniques other than neural networks, such as decision trees, random forests, vector regression, linear regression (ridge regression or lasso regression), or polynomial regression, will be selected. Once the models are obtained, a training and evaluation procedure will be proposed to calculate the relationship between model accuracy and the reduction in the proportion of training data.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero Electricista
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12516
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería Eléctrica
dc.publisher.school	Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Microrredes
dc.subject	Aprendizaje Automático
dc.subject	Energías Renovables
dc.subject	Precisión
dc.subject	Regresión
dc.subject.keyword	Microgrids
dc.subject.keyword	Machine Learning
dc.subject.keyword	Renewable energies
dc.subject.keyword	Precision
dc.subject.keyword	Regression
dc.title	Dimensionamiento de microrredes aisladas a partir de técnicas de regresión de aprendizaje automático
dc.title.english	Sizing of isolated microgrids using machine learning regression techniques
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.type