Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Rey López, Juan ManuelOrdoñez Plata, GabrielJiménez Vargas, Iván EdgardoVega Porras, Juan CamiloDíaz Galvis, Anderson Yesid2023-02-282023-02-282023-02-272023-02-27https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12312Las microrredes eléctricas son una alternativa para electrificar regiones que no tienen acceso a la red eléctrica convencional por motivos de infraestructura o geográficos; para poder determinar la capacidad nominal de los elementos que componen dichas redes se realiza el dimensionamiento. Este trabajo de grado propone un modelo del despacho de las fuentes controlables para una microrred compuesta por paneles fotovoltaicos, aerogeneradores, baterías y generadores diésel basado en redes neuronales, obteniendo así un conjunto de valores que describen el comportamiento de la potencia para un día tipo por cada clase de fuente de despacho. Dicho modelo se obtiene al implementar la siguiente metodología, primero, se define la estrategia de despacho para la red neuronal; segundo, se generan las bases de datos que permiten realizar el entrenamiento de la red neuronal; tercero, se entrena la red utilizando lenguaje de programación Python a través del recurso de Google Colab, desarrollando diferentes estrategias con el fin de escoger el método más adecuado para obtener los parámetros de diseño; por último, se evalúa la precisión del modelo comparando los resultados obtenidos por la red neuronal con los valores calculados al realizar el dimensionamiento basado en reglas para el mismo caso de estudio, con condiciones climáticas y de carga específicas.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessDespachoFuentes controlablesGestión de energíaMicrorredRed neuronalUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coDispatchControllable sourcesPower ManagementMicrogridNeural Networkhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)