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Planificación y gestión de proyectos de plantas fotovoltaicas aplicando inteligencia artificial
| dc.contributor.author | Gil Ruiz, Jesús | |
| dc.contributor.author | Martínez Torres, Javier | |
| dc.contributor.author | González-Crespo, Rubén | |
| dc.date | 2021 | |
| dc.date.accessioned | 2023-01-16T09:32:03Z | |
| dc.date.available | 2023-01-16T09:32:03Z | |
| dc.identifier.isbn | 9788409342280 | |
| dc.identifier.issn | 26955067 | |
| dc.identifier.uri | https://reunir.unir.net/handle/123456789/13995 | |
| dc.description | Renewable energies have had exponential growth in recent years, as reflected by the international energy agency (IEA), according to its forecasts, the share of renewables in the electricity supply will go from 26% in 2018 to 44% in 2040. Currently, decision-making in project management and management continues to be based on the judgment of experts (based on experience), and this generates a lot of uncertainty in the development of projects, many of which lead to failure or partial success . Artificial intelligence is the future of project management and direction, this research opens the way to automation of project management by AI, and specifically, in photovoltaic projects. An evolutionary fuzzy hybrid neural network (EFHNN) is presented, which will have the ability to plan photovoltaic plant projects, said network will have been trained with a total of 15 plans. | es_ES |
| dc.description.abstract | Las energías renovables han tenido un crecimiento exponencial en los últimos años como queda reflejado por la agencia internacional de energía (AIE), según sus previsiones, la participación de las renovables en el suministro eléctrico pasará del 26% de 2018 al 44% en 2040. Actualmente la toma de decisiones en dirección y gestión de proyectos sigue siendo por juicio de expertos ( en base a la experiencia), y esto genera mucha incertidumbre en el desarrollo de los proyectos, derivando muchos de ellos en un fracaso o en un éxito parcial. La inteligencia Artificial es el futuro de la dirección y gestión de proyectos, esta investigación abre el camino hacia la automatización de dirección de proyectos por IA, y en concreto, en proyectos fotovoltaicos. Se presenta una Red neuronal híbrida difusa evolutiva (EFHNN), que tendrá la capacidad de realizar planificaciones de proyectos de plantas fotovoltaicas, dicha red se habrá entrenado con un total de 15 planificaciones. | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Proceedings from the International Congress on Project Management and Engineering | es_ES |
| dc.relation.uri | http://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/3078 | es_ES |
| dc.rights | openAccess | es_ES |
| dc.subject | plantas fotovoltaicas | es_ES |
| dc.subject | planificación | es_ES |
| dc.subject | dirección de proyectos | es_ES |
| dc.subject | aprendizaje automático | es_ES |
| dc.subject | sistemas híbridos | es_ES |
| dc.subject | redes neuronales | es_ES |
| dc.subject | photovoltaic plants | es_ES |
| dc.subject | planning | es_ES |
| dc.subject | project management | es_ES |
| dc.subject | machine learning | es_ES |
| dc.subject | hybrid systems | es_ES |
| dc.subject | neural networks | es_ES |
| dc.subject | Scopus(2) | es_ES |
| dc.title | Planificación y gestión de proyectos de plantas fotovoltaicas aplicando inteligencia artificial | es_ES |
| dc.title.alternative | Planning and management of photovoltaic plants projects by artificial intelligence | es_ES |
| dc.type | conferenceObject | es_ES |
| reunir.tag | ~ARI | es_ES |
