Analítica avanzada para la gestión de activos en el sector energético: evaluación y validación de soluciones analíticas de mantenimiento en Colbún S.A.

Abstract

En este trabajo se evalúa la aplicabilidad y escalabilidad de un enfoque predictivo interno, previamente implementado en activos de generación hidráulica, hacia un entorno de generación térmica, utilizando como caso de estudio la Central Nehuenco I de Colbún S.A. En particular, el trabajo se orienta a analizar la capacidad de modelación y predicción de variables críticas asociadas a fenómenos de degradación y falla, mediante el uso de datos históricos provenientes de sistemas de adquisición industrial y su procesamiento en una arquitectura analítica basada en Databricks. Con el propósito de asegurar trazabilidad y reproducibilidad, la investigación se estructura bajo el marco metodológico CRISP-DM, abarcando las etapas de comprensión del negocio, entendimiento de los datos, preparación, modelado y evaluación. El proceso incorpora una clasificación jerárquica de señales por macrosistema, sistema y subsistema, junto con un análisis de redundancia orientado a identificar sensores con comportamiento altamente correlacionado. Para este fin, se emplean métricas de asociación tales como la correlación de Pearson para determinar redundancia y un coeficiente de correlación global para seleccionar señales representativas dentro de cada grupo, reduciendo dimensionalidad y favoreciendo la interpretabilidad. Posteriormente, se construyen modelos predictivos basados en Random Forest, considerando configuraciones que comparan escenarios con señales redundantes y no redundantes, tanto a nivel de grupo como a nivel de sistema y macrosistema. La validación se desarrolla mediante backtesting, definiendo ventanas temporales de entrenamiento y predicción que permiten simular el desempeño del enfoque en condiciones operacionales comparables a un despliegue real. Los resultados evidencian que(...).