1. Repositorio Digital USFQ
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  4. Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGrijalva, Felipe, dir.-
dc.contributor.authorPerez Vilañez, Alex Javier-
dc.date.accessioned2025-10-15T18:58:47Z-
dc.date.available2025-10-15T18:58:47Z-
dc.date.issued2024-12-19-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero en Ciencias de la Computación), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingeniería; Quito, Ecuador, 2024es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14669-
dc.descriptionThe transition to renewable energy sources has significantly increased due to concerns about sustainability and climate change. However, modern energy systems are vulnerable to cyber-attacks, such as False Data Injection Attacks (FDIA), which can alter generation and demand patterns, affecting system stability...es_ES
dc.description.abstractLa transición hacia fuentes de energía renovable ha aumentado significativamente debido a la preocupación por la sostenibilidad y el cambio climático. Sin embargo, los sistemas energéticos modernos son vulnerables a ataques cibernéticos, como los ataques de inyección de datos falsos (FDIA), que pueden alterar los patrones de generación y demanda, afectando la estabilidad del sistema...es_ES
dc.format.extent49 h.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectSistemas electrónicos de seguridad - Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.subject.otherComputaciónes_ES
dc.titleAnálisis Espectral y Aplicación de Aprendizaje Automático para la Predicción y Detección de Anomalías en Sistemas Energéticoses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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