Resumen

Este artículo aborda la necesidad crítica de estabilidad de la red y la integración eficiente de las fuentes de energía renovables, utilizando tecnologías avanzadas como 6G IoT, AI y blockchain. Mediante el despliegue de un conjunto de modelos de aprendizaje automático como árboles de decisión, XGBoost, máquinas de vectores de soporte y redes neuronales artificiales sintonizadas de forma óptima, se predicen las fluctuaciones de carga de la red, especialmente durante los períodos de máxima demanda, para evitar sobrecargas y garantizar un suministro eléctrico constante. Además, las redes neuronales recurrentes con memoria a corto plazo analizan los datos meteorológicos para predecir con exactitud la producción de energía solar, lo que permite planificar mejor el consumo de energía. La integración de un sofisticado panel de visualización proporciona actualizaciones en tiempo real y facilita la planificación estratégica al hacer accesibles datos complejos.

• Materias:Energías renovables Energía solar Aprendizaje automático Internet de las cosas
• Subjects:Renewable energy Solar energy Machine learning Internet of things
• Palabras claves:Gestión de redes inteligentes; Integración de energías renovables; Aprendizaje automático; Redes neuronales artificiales; Predicción de estabilidad de carga de la red; Pronóstico de energía solar; LSTM-RNN; Aprendizaje profundo de refuerzo Q; Visualización de datos en tiempo real; Tecnología blockchain
• Keywords:Smart grid management; Renewable energy integration; Machine learning; Artificial neural networks; Grid load stability prediction; Solar energy forecasting; LSTM-RNN; Deep Q reinforcement learning; Real-time data visualization; Blockchain technology