Diseño de Red Neuronal Artificial para la Predicción de la Demanda Eléctrica - Ernesto Carlos Casals Cunill; Salvador López Hierrezuelo; Delmar Jaime García; Raciel David Lago Solano (Revista Científica de Ingeniería Energética)
La Tienda Comercial "El Machetazo" enfrentó dificultades en la predicción de la curva de demanda eléctrica, lo que impactó negativamente la gestión de su sistema solar fotovoltaico y cumplimiento del plan de ahorro energético. Este trabajo tuvo como objetivo desarrollar una herramienta predictiva basada en redes neuronales artificialespara optimizar la gestión energética de la tienda. Para ello, se implementó un modelo de red neuronal tipo Long Short-TermMemory que empleó datos históricos de consumo eléctrico. La metodología incluyó recopilación y preprocesamiento de datos, diseño y entrenamiento del modelo, y la evaluación de su precisión. Los resultados indicaron que el modelo predijo de manera precisa la demanda eléctrica con un error medio absoluto de 0.02, lo que permitió una gestión más eficiente del sistema solar fotovoltaico y contribuyó al cumplimiento del plan energético. Este avance no solo mejoró la eficiencia operativa, sino que promovió el uso sostenible de energía.