Pabón, María ConstanzaRodríguez Amaya, AdriánPérez Aponte, David Andrés2023-11-302023-11-302023https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/791Las indisponibilidades no planeadas en la generación eléctrica representan multas para las empresas generadoras de energía, por parte del administrador del mercado mayorista; el modelo propuesto permitirá identificar, predecir fallas en generadoras de centrales hidroeléctricas, y ayudar a los ingenieros de operación a programar mantenimientos proactivos. En el presente trabajo se analizaron las variables involucradas en un conjunto de datos descargados del SCADA de la operación de las unidades de generación, seleccionando los atributos más relevantes para la construcción de un modelo que identificó posibles fallas en los generadores eléctricos de una central hidroeléctrica, este conocimiento se aplicó en el contexto local para beneficio de la industria con el fin de reducir el impacto económico causado por las fallas, mediante el uso de la ciencia de datos.86 p.PDFspainfo:eu-repo/semantics/openAccessAprendizaje automáticoCentrales hidroeléctricasGeneradores eléctricosGeneración de energíaMantenimiento predictivohttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2