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Predicción del consumo de electricidad y gas lp en un hotel mediante redes neuronales artificiales.

Montero Laurencio, Reineris and Pérez Tello, Carlos and Góngora Leyva, Ever (2011) Predicción del consumo de electricidad y gas lp en un hotel mediante redes neuronales artificiales. Energética; núm. 42 (2009); 21-28 Energética; núm. 42 (2009); 21-28 2357-612X 0120-9833 .

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URL oficial: http://revistas.unal.edu.co/index.php/energetica/a...

Resumen

El presente trabajo se desarrollo con el fin de aportar a la mejora de las herramientas actuales de planificación energética aplicada a hoteles turísticos. Con ellos es posible predecir el consumo de energía eléctrica y de gas LP de una instalación con mas de un noventa por ciento de precisión, empleando redes neurales artificiales (RNA) como modelos de ajuste y predictivos. Como variables de entrada a las estructuras de los modelos se tuvieron en cuenta las condiciones climatológicas de la región y el nivel ocupacional. Se realizo una identificación inicial mediante modelación paramétrica y luego se mejoro el resultado con el empleo de Redes Neuronales Artificiales. Para ambos casos se utilizaron las herramientas contenidas en Matlab. La desviación promedio en la predicción de energía eléctrica fue de 0.6% con una desviación estándar del 4% .Para el caso del gas LP la desviación media fue menor al 1% y una desviación estándar del 1.3%.

Tipo de documento:Artículo - Article
Información adicional:Derechos de autor reservados
Palabras clave:Climatología, Hoteles, Predicción energética, Redes neurales artificiales.
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Energética
Código ID:26486
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :27 Junio 2014 17:39
Ultima modificación:18 Agosto 2014 17:34
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