Analysis and rewiewof the contribution of neural networks to saving electricity in residential ligthing by a desing in matlab

• Ricardo Romero Romero ^[1] ; Diego Armando Giral Ramírez ^[1] ; César Augusto Hernández Suárez ^[1]
  1. [1] Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Colombia

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 77, Nº. 163, 2010, págs. 248-259
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Análisis y estudio de la contribución de las redes neuronales al ahorro de energía eléctrica en iluminación residencial mediante un diseño en matlab
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• Resumen
  • español

    En este documento se presenta la implementación de la programación horaria como método de control de iluminación, para realizar un ahorro total y un ahorro personalizado, utilizando redes neuronales. Con la adquisición de una serie de datos, sobre el funcionamiento de 5 luminarias ubicadas en diferentes partes de una casa específica, se diseñó una red neuronal para una luminaria y se implementó este diseño para las restantes. Estas redes neuronales fueron entrenadas con los vectores de entrada; hora al día, día a la semana, lunes festivos y sus respectivos vectores objetivo “ahorro total y ahorro personalizado” Con el fin de evaluar el desempeño de las redes neuronales en la optimización de métodos para el ahorro de energía eléctrica en iluminación residencia

  • English

    In this document is presented the implementation of the programming schedules as a method of lighting control, to perform a total saving and a personalized saving using neural networks. With the acquisition of a series of data about the operation of five lightings located in different parts of a specific house, it was designed a neural network to illuminate it and was implemented this design to the remaining. These neural networks were trained with input vectors; hour of the day, day of the week, holidayMonday’s and their respective objective vectors “total saving and personalized saving” with the purpose of evaluating the performance of the neural networks in the optimization of methods for saving electric energy in residential lighting.