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dc.contributor.advisorGaitan Ospina, Rafael
dc.coverage.spatialccav_-_dosquebradas
dc.creatorAlbis Ramos, Paulo Cesar
dc.creatorRaigoza Palacio, Leidy Andrea
dc.creatorVillanueva Torres, Jeidy Alexandra
dc.date.accessioned2025-02-18T21:44:16Z
dc.date.available2025-02-18T21:44:16Z
dc.date.created2024-12-16
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/66986
dc.description.abstractLa 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.
dc.formatpdf
dc.titleProceso de análisis de datos para predecir consumo horario eléctrico en tres transformadores en Salento Quindío: enfoque para decisiones en tiempo real
dc.typeProyecto aplicado
dc.subject.keywordsMedidores Inteligentes
dc.subject.keywordsInfraestructura de Medición Avanzada (AMI)
dc.subject.keywordsDemanda de Energía
dc.subject.keywordsPredicción
dc.subject.keywordsEficiencia Energética
dc.subject.keywordsDecisiones
dc.subject.keywordsAnálisis
dc.subject.keywordsDatos
dc.subject.keywordsEnergía
dc.subject.keywordsModelos
dc.description.abstractenglishResolution 40072 of 2018 of the Colombian Ministry of Mines and Energy establishes guidelines to implement the Advanced Metering Infrastructure (AMI), whose purpose is to improve energy management, reduce technical and non-technical losses, and guarantee a more efficient electric service. In this context, the work focuses on analyzing data obtained from smart meters to predict hourly energy consumption in transformers in Salento, Quindío. The CRISP-DM methodology guides this analysis, from data preparation to the creation and evaluation of predictive models using machine learning techniques, which improves prediction accuracy and decision making. This approach integrates real-time analytics with smart grids, optimizing electricity resource management, supporting sustainability and complying with technical and regulatory standards. This improves the efficiency and quality of energy service in Colombia.
dc.subject.categoryInvestigación


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