Influencia de los algoritmos de entrenamiento de RNAs en la predicción del nivel de embalse de agua en una estación hidroeléctrica.

El presente artículo reporta los resultados obtenidos del análisis de la influencia de los algoritmos de entrenamiento de redes neuronales artificiales (RNAs) en el error de predicción del nivel de embalse de agua de una represa hidroeléctrica. Los algoritmos estudiados son los contenidos en la libr...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Chafla, Edison, Asqui Santillán, Gabriel, Paucar, Jorge, Olmedo Vizueta, Diana
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2018
País:Ecuador
Institución:Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Repositorio:Repositorio Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Idioma:español
OAI Identifier:oai:dspace.espoch.edu.ec:123456789/15748
Acceso en línea:http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/15748
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:INTELIGENCIA ARTIFICIAL
REDES NEURONALES
PREDICTOR
KERAS
TENSORFLOW
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Descripción
Sumario:El presente artículo reporta los resultados obtenidos del análisis de la influencia de los algoritmos de entrenamiento de redes neuronales artificiales (RNAs) en el error de predicción del nivel de embalse de agua de una represa hidroeléctrica. Los algoritmos estudiados son los contenidos en la librería Keras, la misma que usa el back-end de TensorFlow. Los datos utilizados son los registros históricos (2005-2016) del nivel de embalse, caudal y potencia activa de una central hidroeléctrica en el Ecuador. Tales datos fueron divididos en datos de entrenamiento, validación y pruebas. La plataforma hardware fue una unidad de procesamiento gráfico (GPU) Nvidia 1050Ti, la misma que permitió explotar el cálculo altamente paralelo de TensorFlow. Un total de 7 algoritmos fueron evaluados. La prueba de Tukey reveló que el algoritmo Nadam obtuvo la menor diferencia significativa respecto al resto, comprobando que es el más eficiente. El modelo RNA de la planta, entrenado con el algoritmo Nadam, permitió lograr predicciones del nivel de embalse de agua hasta un umbral de 48 horas. Los resultados alcanzados favorecerán optimizar la planificación de producción energética en una central hidroeléctrica a través de una predicción más precisa de los recursos hídricos para cotas de producción deseadas.

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