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    Proceso de análisis de datos para predecir consumo horario eléctrico en tres transformadores en Salento Quindío: enfoque para decisiones en tiempo real

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    laraigozap.pdf (2.303Mb)
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    Date
    2024-12-16
    Author
    Albis Ramos, Paulo Cesar
    Raigoza Palacio, Leidy Andrea
    Villanueva Torres, Jeidy Alexandra
    Advisor
    Gaitan Ospina, Rafael

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Proceso de análisis de datos para predecir consumo horario eléctrico en tres transformadores en Salento Quindío: enfoque para decisiones en tiempo real AU - Albis Ramos, Paulo Cesar AU - Raigoza Palacio, Leidy Andrea AU - Villanueva Torres, Jeidy Alexandra Y1 - 2024-12-16 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/66986 AB - La Resolución 40072 de 2018 del Ministerio de Minas y Energía de Colombia establece directrices para implementar la Infraestructura de Medición Avanzada (AMI), cuyo propósito es mejorar la gestión energética, reducir pérdidas técnicas y no técnicas, y garantizar un servicio eléctrico más eficiente. En este contexto, el trabajo se enfoca en analizar datos obtenidos de medidores inteligentes para predecir el consumo horario de energía en transformadores de Salento, Quindío. La metodología CRISP-DM guía este análisis, desde la preparación de los datos hasta la creación y evaluación de modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático, lo que mejora la precisión de las predicciones y la toma de decisiones. Este enfoque integra análisis en tiempo real con redes inteligentes, optimizando la gestión del recurso eléctrico, apoyando la sostenibilidad y cumpliendo con los estándares técnicos y regulatorios. Así, se mejora la eficiencia y la calidad del servicio energético en Colombia. ER - @misc{10596_66986, author = {Albis Ramos Paulo Cesar and Raigoza Palacio Leidy Andrea and Villanueva Torres Jeidy Alexandra}, title = {Proceso de análisis de datos para predecir consumo horario eléctrico en tres transformadores en Salento Quindío: enfoque para decisiones en tiempo real}, year = {2024-12-16}, abstract = {La Resolución 40072 de 2018 del Ministerio de Minas y Energía de Colombia establece directrices para implementar la Infraestructura de Medición Avanzada (AMI), cuyo propósito es mejorar la gestión energética, reducir pérdidas técnicas y no técnicas, y garantizar un servicio eléctrico más eficiente. En este contexto, el trabajo se enfoca en analizar datos obtenidos de medidores inteligentes para predecir el consumo horario de energía en transformadores de Salento, Quindío. La metodología CRISP-DM guía este análisis, desde la preparación de los datos hasta la creación y evaluación de modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático, lo que mejora la precisión de las predicciones y la toma de decisiones. Este enfoque integra análisis en tiempo real con redes inteligentes, optimizando la gestión del recurso eléctrico, apoyando la sostenibilidad y cumpliendo con los estándares técnicos y regulatorios. Así, se mejora la eficiencia y la calidad del servicio energético en Colombia.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/66986} }RT Generic T1 Proceso de análisis de datos para predecir consumo horario eléctrico en tres transformadores en Salento Quindío: enfoque para decisiones en tiempo real A1 Albis Ramos, Paulo Cesar A1 Raigoza Palacio, Leidy Andrea A1 Villanueva Torres, Jeidy Alexandra YR 2024-12-16 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/66986 AB La Resolución 40072 de 2018 del Ministerio de Minas y Energía de Colombia establece directrices para implementar la Infraestructura de Medición Avanzada (AMI), cuyo propósito es mejorar la gestión energética, reducir pérdidas técnicas y no técnicas, y garantizar un servicio eléctrico más eficiente. En este contexto, el trabajo se enfoca en analizar datos obtenidos de medidores inteligentes para predecir el consumo horario de energía en transformadores de Salento, Quindío. La metodología CRISP-DM guía este análisis, desde la preparación de los datos hasta la creación y evaluación de modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático, lo que mejora la precisión de las predicciones y la toma de decisiones. Este enfoque integra análisis en tiempo real con redes inteligentes, optimizando la gestión del recurso eléctrico, apoyando la sostenibilidad y cumpliendo con los estándares técnicos y regulatorios. Así, se mejora la eficiencia y la calidad del servicio energético en Colombia. OL Spanish (121)
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    Análisis Google Scholar
    Datos Google Scholar
    Energía Google Scholar
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    La Resolución 40072 de 2018 del Ministerio de Minas y Energía de Colombia establece directrices para implementar la Infraestructura de Medición Avanzada (AMI), cuyo propósito es mejorar la gestión energética, reducir pérdidas técnicas y no técnicas, y garantizar un servicio eléctrico más eficiente. En este contexto, el trabajo se enfoca en analizar datos obtenidos de medidores inteligentes para predecir el consumo horario de energía en transformadores de Salento, Quindío. La metodología CRISP-DM guía este análisis, desde la preparación de los datos hasta la creación y evaluación de modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático, lo que mejora la precisión de las predicciones y la toma de decisiones. Este enfoque integra análisis en tiempo real con redes inteligentes, optimizando la gestión del recurso eléctrico, apoyando la sostenibilidad y cumpliendo con los estándares técnicos y regulatorios. Así, se mejora la eficiencia y la calidad del servicio energético en Colombia.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Investigación
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/66986
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [249]
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