Aprendizaje Automático en la Identificación de Sistemas. Un Caso de Estudio en la Predicción de la Generación Eléctrica de un Parque Eólico
DOI:
https://doi.org/10.4995/riai.2018.9421Palabras clave:
Identificación de sistemas y estimación de parámetros, Incertidumbre de modelado, Inteligencia Artificial, Aprendizaje AutomáticoResumen
Uno de los mayores desafíos tecnológicos de la actualidad es la obtención de modelos predictivos de sistemas complejos. En este artículo se propone darle valor a los datos recogidos sobre un proceso utilizándolos para la identificación del mismo mediante el empleo de algoritmos de aprendizaje automático. En concreto, se describe el desarrollo de un proyecto de determinación del modelo predictivo de un sistema, a partir de algoritmos de aprendizaje automático supervisado, usando como ejemplo el problema de determinar la generación de energía de un campo eólico. Para ello se estudian las transformaciones a realizar a los datos recogidos, la búsqueda del mejor algoritmo, cómo determinar la bondad del mismo y, finalmente, el entrenamiento y a juste del modelo seleccionado. Todo ello usando el lenguaje de programación Python, que dispone de librerías que facilitan este tipo de proyectos, y en el entorno de Jupyter Notebook para realiza el proyecto y divulgar los resultados.
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