| Título : | Métodos aplicados para la selección de variables de entrada en la predicción del consumo eléctrico en el corto plazo |
| Autores : | Villacís Postigo, Fernando ; Jimenez, Victor Adrian ; Will, Adrián ; Congreso Nacional de Ingeniería en Informática / Sistemas de información (4° : 2016 nov. 17-18 : Salta) |
| Editorial : | Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería |
| Idioma : | Español |
| Materias : | Meteorología | Informática | Consumo de energía | Procesamiento de datos |
| Resumen : | Short-Term Load Forecating (STLF), está tomando una mayor relevancia por el desarrollo de las microgrid y los sistemas Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA). Existe una explosión de datos en esta área; para lograr que los sistemas sean prácticos y precisos se necesita seleccionar de manera adecuada las variables de entrada utilizadas por los sistemas de predicción. Se presenta en este trabajo un estado del arte de los métodos de selección de variables utilizados en STLF, orientado a permitir a usuarios del área obtener criterios para elegir los métodos de selección de variables más adecuados en cada caso. |
| URI : | https://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=61629 |
| Derechos : | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Licencia de uso : |
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| Metadatos: | Ver Vista de Metadatos |
| Cita recomendada : | Villacís Postigo, Fernando ; Jimenez, Victor Adrian ; Will, Adrián ; Congreso Nacional de Ingeniería en Informática / Sistemas de información (4° : 2016 nov. 17-18 : Salta). (2016-12-30). Métodos aplicados para la selección de variables de entrada en la predicción del consumo eléctrico en el corto plazo. [13 p.] . Recuperado de: https://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=61629 |
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