Análisis de técnicas en ciencia de datos aplicadas a la matriz energética renovable en Colombia

Abstract

El presente trabajo aborda el análisis de técnicas en ciencia de datos aplicadas a la generación, transporte y distribución de energía eléctrica proveniente de fuentes renovables, como la solar y la eólica, en el contexto de la transición energética en Colombia. Este proceso busca diversificar la matriz energética nacional, reduciendo la dependencia de combustibles fósiles y promoviendo fuentes no convencionales de energía renovable (FNCER). La implementación de modelos predictivos y algoritmos de inteligencia artificial permiten la predicción precisa de condiciones meteorológicas y la adaptación dinámica a las variaciones de la demanda energética, facilitando la integración de las FNCER al sistema interconectado nacional. De igual manera, la aplicación de técnicas de ciencia de datos contribuye a la planificación proactiva del mantenimiento de infraestructuras energéticas renovables, mejorando su eficiencia operativa y disponibilidad. De esta manera, se avanza hacia la construcción de un sistema energético más confiable, resiliente y sostenible a largo plazo, alineado con las metas nacionales de desarrollo sostenible y compromiso climático.