Análisis y predicción del consumo eléctrico en un transformador con series de Fourier
DOI:
https://doi.org/10.61236/ciya.v9i1.1066Palabras clave:
Predicción, modelos matemáticos, inteligencia artificial, series de FourieResumen
La demanda de electricidad es esencial en la planificación de sistemas de energía, y su estimación exacta facilita la optimización de recursos y la prevención de errores en la red. El estudio de series temporales a través de la serie de Fourier [1] se ha resaltado como un instrumento eficiente para desglosar la carga eléctrica en frecuencias, incrementando la exactitud de las proyecciones en contraste con otros procedimientos. Este análisis tiene como objetivo evaluar el desempeño de transformadores empleando series de Fourier [1], estudiando el impacto de elementos como la temperatura y la frecuencia. Además, se pondrán en marcha filtros con el objetivo de mejorar la calidad de las señales eléctricas [2], lo que ayudará a prevenir sobrecargas y a perfeccionar la distribución del peso. Los modelos de predicción fundamentados en este método permitirán realizar estimaciones más exactas del consumo futuro, optimizando la eficiencia del abastecimiento de electricidad y la organización del cuidado [3],[4],[5].
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Referencias
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