Pronóstico de disponibilidad de los recursos de generación de la central TermoGuajira a partir de modelos de aprendizaje automático
dc.contributor.advisor | Arango Londoño, David | |
dc.contributor.author | Martínez Miranda, Keyner | |
dc.date.accessioned | 2024-07-30T16:25:13Z | |
dc.date.available | 2024-07-30T16:25:13Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.description.abstract | El Centro Nacional de Despacho (CND) ha identi ficado restricciones eléctricas en la subárea GCM del sistema eléctrico colombiano, lo cual ha llevado a declarar un estado de emergencia desde abril de 2022. En el estado actual del sistema eléctrico, la disponibilidad de los recursos de generación internos en esta subárea es crucial para garantizar la seguridad y confiabilidad del sistema eléctrico, ya que su ausencia puede desencadenar eventos no deseados y afectar a los usuarios finales. Por lo tanto, el objetivo de este proyecto es desarrollar un modelo a través de técnicas de aprendizaje automático, con el fin de implementar medidas preventivas y estrategias de contingencia que minimicen el riesgo de indisponibilidades no programadas y aseguren el suministro eléctrico confiable. El proyecto seguirá pasos metodológicos, como el análisis exploratorio de datos, el desarrollo del modelo de machine learning y la validación de las predicciones generadas | |
dc.description.abstracteng | The National Dispatch Center (CND) has identified electrical restrictions in the GCM subarea of the Colombian electrical system, which has led to declaring a state of emergency from April 2022. In the current state of the system electricity, the availability of internal generation resources in this subarea is crucial to guarantee the safety and reliability of the electrical system, since its absence can trigger unwanted events and affect end users. Therefore, the objective ofThis project is to develop a model through machine learning techniques, with thein order to implement preventive measures and contingency strategies that minimize the risk of unscheduled unavailability and ensure reliable electricity supply. The project will follow methodological steps, such as exploratory data analysis, model development of machine learning and the validation of the generated predictions | |
dc.format.extent | 75 p. | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.identifier.uri | https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/3646 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana Cali | |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería y Ciencias | |
dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Ciencia de datos | |
dc.subject | Machine Learning | |
dc.subject | Sistema Eléctrico Colombiano | |
dc.subject | plantas de generación eléctrica y disponibilidad comercial. | |
dc.subject | Data Science | |
dc.subject | Electrical System Colombian | |
dc.subject | electricity generation plants and commercial availability. | |
dc.thesis.discipline | Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas. Contaduría | |
dc.thesis.grantor | Pontificia Universidad Javeriana Cali | |
dc.thesis.level | Maestría | |
dc.title | Pronóstico de disponibilidad de los recursos de generación de la central TermoGuajira a partir de modelos de aprendizaje automático | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría | |
dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/TM |
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