Archivo para junio 26th, 2014


El aprendizaje es el proceso por el cual una Red Neuronal modifica sus pesos en respuesta a una información de entrada. Los cambios que se producen durante el proceso de aprendizaje se reducen a la destrucción, modificación y creación de conexiones entre las neuronas.

En el caso de las Redes Neuronales Artificiales, se puede considerar que el conocimiento se encuentra representado en los pesos de las conexiones. En realidad puede decirse que se aprende modificando los valores de los pesos de la red. Durante el proceso de aprendizaje, los pesos de las conexiones de la red sufren modificaciones, por tanto se puede afirmar que este proceso ha terminado (la red ha aprendido) cuando los valores de los pesos permanecen estables.

En forma general, se consideran dos tipos de aprendizaje: Supervisado y no supervisado. La diferencia fundamental entre ambos tipos estriba en la existencia, o no, de un agente externo (supervisor) que controle el proceso de aprendizaje de la red. Particularmente las supervisadas se caracterizan por tener arquitecturas en niveles y conexiones entre las neuronas estrictamente hacia delante. Frecuentemente son utilizadas para clasificar patrones.

En el caso de las energías renovables, se ha reportado varias publicaciones en referencia a utilizar RNA en varios usos, desde controlar el funcionamiento de una máquina hasta evaluar las variables medio ambientales o de funcionamiento de la red eléctrica. Todo esto es muy interesante, dado que se le puede programar de tal manera que la computadora puede “aprender” el comportamiento del sistema modelado y simulado.


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Los datos de campo son importantes para cualquier estudio en energías renovables, desde la producción de energía eléctrica hasta vibraciones o cosas más técnicas. En la gráfica les muestro los datos de todo un año (sólo que no he ajustado en el eje horizontal según el número de días del año) . Se puede observar que existen muchos datos, sin embargo, hay una zona en que los datos no existen, por lo tanto, es data ideal para hacer estudios de predicción (para lo cual podría jugar con contraer la escala de tiempo), así como para estudiar la respuesta de alguna máquina ante las variaciones súbitas de viento tanto en su resistencia como el ajuste de energía eléctrica producida como sucede en el caso del control droop. La gráfica muestra valores bastante elevados de velocidad de viento. La data tiene la particularidad de mostrar la velocidad promedio en cada hora durante un año.


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