A Machine Learning driven Energy Management System for tropical household prosumer nodes

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dc.contributor.advisorMejía Gutiérrez, Ricardo
dc.contributor.authorGiraldo Pérez, Juan Pablo
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeDoctor in Engineeringspa
dc.creator.emailjpgiraldo95@hotmail.com
dc.date.accessioned2025-02-11T19:26:40Z
dc.date.available2025-02-11T19:26:40Z
dc.date.issued2024
dc.formatapplication/pdfeng
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/35101
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias Aplicadas e Ingenieríaspa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programDoctorado en Ingenieríaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.rights.localAcceso cerrado
dc.subjectGestión de la energía
dc.subjectAprendizaje por refuerzo
dc.subjectProsumidor
dc.subjectVehículo eléctrico
dc.subjectDegradación de batería
dc.subject.keywordEnergy Management
dc.subject.keywordReinforcement Learning
dc.subject.keywordProsumerElectric Vehicle
dc.subject.keywordBattery Degradation
dc.subject.lembENERGÍA ELÉCTRICA
dc.subject.lembAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
dc.subject.lembINDUSTRIA ENERGÉTICA
dc.subject.lembUTILIZACIÓN DE LA ENERGÍA
dc.titleA Machine Learning driven Energy Management System for tropical household prosumer nodes
dc.typedoctoralThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis Doctoralspa
dc.type.spaMonografía

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