Resumen

La previsión precisa del consumo de energía eléctrica en el mantenimiento de equipos desempeña un papel importante en la toma de decisiones de mantenimiento y contribuye en gran medida al uso sostenible de la energía. Este artículo presenta un método de previsión del consumo de energía eléctrica en el mantenimiento de equipos basado en una red neuronal artificial (RNA) y en la optimización por enjambre de partículas (PSO). Se utiliza una RNA multicapa para modelar las relaciones entre las variables de entrada y el consumo de energía eléctrica previsto, y se propone un nuevo algoritmo PSO adaptativo para optimizar los parámetros de la RNA. Los resultados experimentales demuestran que nuestro enfoque proporciona precisiones mucho mejores que otros métodos de la competencia en los datos de prueba.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:consumo de energía eléctrica, ann, mantenimiento de equipos, nuevo algoritmo pso adaptativo, red neuronal artificial, toma de decisiones de mantenimiento, otros métodos competitivos, optimización por enjambre de partículas, uso sostenible de la energía, enfoque
• Keywords:electrical energy consumption, ann, equipment maintenance, new adaptive pso algorithm, artificial neural network, maintenance decision making, other competitive methods, particle swarm optimization, sustainable energy use, approach