Inversión del problema de pronóstico de tiempo de descarga de baterías con Deep Reinforcement Learning

Keywords:
baterías Aprendizaje Reforzado Problemas Inversos probabilidades

El tiempo en que ocurre la descarga de una batería en el futuro depende de cuál es la energía actual almacenada y cómo se dispondrá de ella posteriormente, es decir, de cómo se descargará la batería en el futuro. En esta investigación se busca invertir este problema. La idea principal es definir el tiempo futuro en que se desea se descargue una batería, y con esa información construir una función que defina cómo ha de descargarse la batería para conseguir tal propósito. Esta función corresponde a una red neuronal profunda, la cual es entrenada mediante aprendizaje reforzado.

Este trabajo contempla reuniones semanales para reporte de avances y discusión. Ya se cuenta con un código base en Python, y la idea principal es afinar resultados y explorar mejoras.

Fecha de Creación 21/11/2023
Vacantes Disponibles 1/2
Créditos 10
Modalidad Nota 1-7
¿Es CMD?
De tener un carácter Interdisciplinario puede ser considerado como OFG
No
Mentores
  • David Esteban Acuña (Responsable)
¿Es pública?
Las oportunidades públicas son visibles para personas externas a la plataforma
¿Es postulable?
Las oportunidades postulables son visibles para estudiantes y tienen vacantes disponible
¿Tiene fecha límite?
La oportunidad dejará de ser postulable después de la fecha límite
No