Librería Samer Atenea
Librería Aciertas (Toledo)
Kálamo Books
Librería Perelló (Valencia)
Librería Elías (Asturias)
Donde los libros
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Niniejsza praca bada wykorzystanie sieci neuronowych do przewidywania zapotrzebowania na energię elektryczną i jej produkcji oraz do optymalizacji dystrybucji energii w Gomie. Jej celem jest opracowanie sieci neuronowych zdolnych do przewidywania produkcji w elektrowniach RUZIZI, MATEBE, RWANGUBA, NURU i NELSAP oraz zaprojektowanie modelu optymalizującego dystrybucję energii. Po przeglądzie literatury i zebraniu danych lokalnych i internetowych (Kaggle), wytrenowano model ANN. Wyniki pokazują przewidywanie zapotrzebowania z błędem 1,43% i optymalizację dystrybucji z dokładnością 90%. Badanie pokazuje, że NURU i MATEBE mają kluczowe znaczenie w okresach szczytu, mimo że są kosztowne i generują wysokie straty. Podejście to znacznie poprawia zarządzanie zasobami w porównaniu z konwencjonalnymi metodami.