Evaluación de modelos de pronóstico para estimar el ingreso de caudales al embalse Mazar: aplicación con redes neuronales
Fecha
2023
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Editor
Universidad Católica de Cuenca.
Resumen
Descripción
La cuenca que conforma el río Paute tiene gran importancia estratégica nacional, aquí se encuentran las hidroeléctricas Molino, Mazar, Sopladora y se proyecta Cadernillo. La superficie que aporta caudal al embalse Mazar es de 4228.43 km2.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son un método de pronóstico que está a la vanguardia que maneja y analiza bases de datos muy extensas con el fin de innovar y desarrollar las diferentes áreas del conocimiento; se pueden aplicar al reconocimiento de imágenes, búsqueda de patrones, clasificaciones, pronósticos, etc.
Se desarrolló un modelo de red neuronal que permite pronosticar los niveles del río y mediante la curva de descarga de caudales se transformó los niveles de río a caudal, la base de datos se dividió en un 80% de los registros para el entrenamiento y un 20% para su validación, la muestra fue aleatoria y los errores entre los niveles de caudal observados y pronosticados en todas las iteraciones siempre se mantuvieron por debajo del 10% y un mínimo de 7.57%, en términos de error porcentual medio, lo que refleja la estabilidad del modelo de pronóstico desarrollado.
La arquitectura de la red neuronal consta de 7 entradas que son los valores de nivel de agua de las estaciones hidrológicas YanuncayAjTarquiL, MataderoSayausiPL, TomebambaQtaBalzayL, MachangaraLLanteraL, TarquiAjYanuncayL, TomebambaPTARL, GualaceoDjPamarPL; 1 capa oculta con 50 neuronas; y 1 capa de salida con 1 neurona, que a su vez es el pronóstico que se comparará con los datos de la estación hidrológica Paute, punto de ingreso al embalse Mazar.
Palabras clave
REDES NEURONALES, HIDROELÉCTRICAS, PRONÓSTICO, BASE DE DATOS.
Citación
APA
