dor_id: 4134867
506.#.#.a: Público
590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Contaduría y Administración", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares
510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Scientific Electronic Library Online (SciELO); SCOPUS, SCImago Journal Rank (SJR)
561.#.#.u: https://www.fca.unam.mx/
561.#.#.a: no
650.#.4.x: Ciencias Sociales y Económicas
336.#.#.b: article
336.#.#.3: Artículo de Investigación
336.#.#.a: Artículo
351.#.#.6: http://www.cya.unam.mx/index.php/cya/index
351.#.#.b: Contaduría y Administración
351.#.#.a: Artículos
harvesting_group: RevistasUNAM
270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx
590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)
270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
590.#.#.b: Concentrador
883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/
883.#.#.a: Revistas UNAM
590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural
883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/
883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial
850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México
856.4.0.u: http://www.cya.unam.mx/index.php/cya/article/view/3356/1913
100.1.#.a: Peujio Jiotsop Foze, Wellcome; Hernandez Del Valle, Adrián
524.#.#.a: Peujio Jiotsop Foze, Wellcome, et al. (2023). Hours Ahead Automed Long Short-term Memory (lstm) Electricity Load Forecasting At Substation Level: Newcastle Substation. Contaduría y Administración; Vol. 68, Núm. 1; e370. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4134867
720.#.#.a: Escuela Superior de Economía, CONACYT
245.1.0.a: Hours Ahead Automed Long Short-term Memory (lstm) Electricity Load Forecasting At Substation Level: Newcastle Substation
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
561.1.#.a: Facultad de Contaduría y Administración, UNAM
264.#.0.c: 2023
264.#.1.c: 2022-10-12
653.#.#.a: Economics, Econometrics, Forecasting.; deep learning; forecasting; electric load; LSTM; substation
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico revista_cya@fca.unam.mx
884.#.#.k: http://www.cya.unam.mx/index.php/cya/article/view/3356
001.#.#.#: 032.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/3356
041.#.7.h: spa
520.3.#.a: Nowadays, electrical energy is of vital importance in our lives, every country needs this resource to develop its economy, factories, businesses, and homes are the basis of the economic structure of a country. In the city of Newcastle as in other cities are in constant development growing day by day in terms of industries, homes and businesses, these elements are the ones that consume all the electricity produced in Newcastle. Although Australia has strategically located substations that serve the function of supplying all existing loads with quality power, from time to time the load will exceed the capacity of these substations and will not be able to supply the loads that will arise in the future as the city grows. To find a solution to this problem, we use a deep learning model to improve accuracy. In this paper, a Long Short-Term Memory recurrent neural network (LSTM) is tested on a publicly available 30-minute dataset containing measured real power data for individual zone substations in the Ausgrid supply area data. The performance of the model is comprehensively compared with 4 different configurations of the LSTM. The proposed LSTM approach with 2 hidden layers and 50 neurons outperforms the other configurations with a mean absolute error (MAE) of 0.0050 in the short-term load forecasting task for substations.
773.1.#.t: Contaduría y Administración; Vol. 68, Núm. 1; e370
773.1.#.o: http://www.cya.unam.mx/index.php/cya/index
022.#.#.a: ISSN electrónico: 2448-8410; ISSN impreso: 0186-1042
310.#.#.a: Trimestral
264.#.1.b: Facultad de Contaduría y Administración, UNAM
doi: https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2023.3356
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No entro en nada
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