Modelos de Deep Learning para Sistemas de Energía Renovable: Predicción de Generación y Mantenimiento Preventivo y Predictivo
2021–2023 · PYC20 RE 078 US
- Título del proyecto: Modelos de Deep Learning para Sistemas de Energía Renovable: Predicción de Generación y Mantenimiento Preventivo y Predictivo
- Entidad Financiadora: Junta de Andalucía PYC20 RE 078 USE
- Entidades participantes: Universidad de Sevilla
- Duración: 27/12/2021 – 30/04/2023
- Investigador principal: José C. Riquelme
- Financiación: 126.700 euros
Información del proyecto
- Referencia: PYC20 RE 078 US
- Tipo: Transferencia de Conocimiento
- Programa financiador: PAIDI: Actividades de Transferencia de Conocimiento
- Entidad financiadora: Junta de Andalucía (Consejería de Economía, Conocimiento, Empresas y Universidad)
- Ámbito: Autonómico
- Convocatoria competitiva: Sí
- Fecha de inicio: 27/12/2021
- Fecha de fin: 30/04/2023
Participación de Minerva
- Manuel Carranza García — Investigador/a
- David Gutiérrez Avilés — Investigador/a
- José María Luna Romera — Investigador/a
- María del Mar Martínez Ballesteros — Investigador/a
- Isabel de los Ángeles Nepomuceno Chamorro — Investigador/a
- José Cristóbal Riquelme Santos — Responsable
- Cristina Rubio Escudero — Investigador/a
- José Enrique Sánchez López — Contratado
- Belén Vega Márquez — Investigador/a
Consultar la ficha oficial del proyecto en PRISMA (Universidad de Sevilla).
Información contrastada con PRISMA el 8 de octubre de 2026.