Pronosticar el consumo específico de combustible a corto plazo brinda la posibilidad de establecer un plan para el ahorro del mismo a los técnicos y operarios que trabajan en un emplazamiento. En el trabajo se presenta un instrumento computacional que permite pronosticar el consumo de combustible de los grupos motogeneradores, a partir de las condiciones del combustible diesel y de la generación prevista. Se desarrolla una red neuronal de tres capas con entrenamiento supervisado tipo Back propagation, y estructura de 5 neuronas en la capa de entrada, 20 en la intermedia y 1 en la salida. Los resultados del entrenamiento y prueba arrojaron que la red propuesta tiene un error medio de generalización de 3,64 %.

ABSTRACT

A short- term prediction of specific fuel consumption offers technicians, and operators working at the diesel generating stations, the possibility of establishing a saving plan. This paper presents a computational tool, which permits forecasting the fuel consumption of generator sets, starting from diesel fuel conditions and the expected generation. This artificial neural network is obtained by means of a three-layer neural network with Back propagation supervised training, and structure of 5 neurons in the input layer, 20 in the middle and 1 in the output one. The training and test results showed that the proposed network has a generalization average error of 3.64%.