Ulteriori informazioni
Questo lavoro esplora l'uso delle reti neurali per prevedere la domanda e la produzione di elettricità e per ottimizzare la distribuzione di energia a Goma. L'obiettivo è sviluppare RNA in grado di prevedere la produzione delle centrali elettriche di RUZIZI, MATEBE, RWANGUBA, NURU e NELSAP e progettare un modello che ottimizzi la distribuzione dell'energia. Dopo una revisione della letteratura e la raccolta di dati locali e online (Kaggle), è stato addestrato un modello ANN. I risultati mostrano una previsione della domanda con un errore dell'1,43% e un'ottimizzazione della distribuzione con un'accuratezza del 90%. Lo studio rivela che NURU e MATEBE sono fondamentali nei periodi di picco, nonostante siano costosi e generino perdite elevate. Questo approccio migliora significativamente la gestione delle risorse rispetto ai metodi convenzionali.
Info autore
KAMBALE PAWASE Gershome è assistente, ricercatore e responsabile del laboratorio di ricerca scientifica e tecnologica presso l'UCS-Goma/DRC. Ha conseguito un master in ingegneria elettrica, con specializzazione in elettroingegneria, presso l'Università Cattolica Sapientia di Goma (RDC).
