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dc.contributor.advisorCarro Martínez, Belén es
dc.contributor.advisorSánchez Esguevillas, Antonio Javieres
dc.contributor.advisorAguiar Pérez, Javier Manuel es
dc.contributor.authorHernández Callejo, Luis 
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación es
dc.date.accessioned2014-02-18T13:04:04Z
dc.date.available2014-02-18T13:04:04Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/4358
dc.description.abstractLa presente Tesis Doctoral tiene objetivo doble, por un lado se diseñarán algoritmos de predicción de la demanda eléctrica en entornos desagregados(ciudad pequeña, entorno rural o microgrids)a partir de datos históricos, y por otro lado se planteará una arquitectura, basada en sistemas Multiagente (Multi-Agent-MAS), para la predicción de demanda eléctrica, orientada a Hogares Inteligentes (Smart Home) en la Planta de Energía Virtual (Virtual Power Plant-VPP)es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemáticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectRedes neuronales (Informática)es
dc.subjectProgramación de ordenadoreses
dc.titleAplicación de técnicas no lineales y otros paradigmas en Smart Grid/Virtual Power Plantes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
dc.identifier.opacrecnumb1669110
dc.identifier.doi10.35376/10324/4358
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International


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