Thesis
Metodología basada en machine learning para estimar el potencial de producción de hidrógeno verde en base eólica en Chile

dc.contributor.correferenteDemarco Bull, Rodrigo Andrés
dc.contributor.departmentDepartamento de Industrias
dc.contributor.guiaVerdugo, Ignacio
dc.coverage.spatialCampus Casa Central Valparaíso
dc.creatorBaltolu Sepúlveda, Javiera Francesca
dc.date.accessioned2025-06-04T13:44:56Z
dc.date.available2025-06-04T13:44:56Z
dc.date.issued2024-11
dc.description.abstractEl hidrógeno verde es clave para la transición energética global y la mitigación del cambio climático. Este estudio analiza su relevancia para la sostenibilidad energética de Chile, un campo poco desarrollado en comparación con su energía eólica, convirtiendo esta investigación en un aporte al conocimiento actual. El objetivo principal es evaluar el potencial de Chile como productor de hidrógeno verde utilizando energía eólica, identificando las mejores áreas geográficas para parques eólicos y analizando la viabilidad económica de esta producción en distintas regiones del país. Mediante un modelo basado en datos geoespaciales y climáticos, que considera variables como la velocidad del viento, se compararon tres tipos de electrolizadores (AWE, PEM, SOEC) para determinar el más eficiente y de menor costo. Además, se proyecta el Costo Nivelado de Energía (LCOE) y el Costo Nivelado de Hidrógeno (LCOH) hasta 2045. Los resultados indican que Chile, especialmente la región de Magallanes, tiene un gran potencial para producir hidrógeno verde, con electrolizadores AWE siendo los más viables en términos de costos. Así, Chile podría convertirse en un actor relevante en el mercado mundial de hidrógeno verde, impulsando la sostenibilidad energética y la independencia de los combustibles fósiles.es
dc.description.abstract Green hydrogen is key to the global energy transition and climate change mitigation. This study analyzes its relevance for Chile’s energy sustainability, a field that is underdeveloped compared to its wind energy, making this research a contribution to current knowledge. The main objective is to evaluate the potential of Chile as a producer of green hydrogen using wind energy, identifying the best geographical areas for wind farms and analyzing the economic feasibility of this production in different regions of the country. Using a model based on geospatial and climatic data, which considers variables such as wind speed, three types of electrolyzers (AWE, PEM, SOEC) were compared to determine the most efficient and lowest cost. In addition, the Levelized Cost of Energy (LCOE) and the Levelized Cost of Hydrogen (LCOH) are projected until 2045. The results indicate that Chile, especially the Magallanes region, has great potential to produce green hydrogen, with AWE electrolyzers being the most viable in terms of cost. Thus, Chile could become a relevant player in the global green hydrogen market, boosting energy sustainability and independence from fossil fuels.en
dc.description.programIngeniería Civil Industrial
dc.format.extent140 páginas
dc.identifier.barcode3560900287864
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/75129
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Técnica Federico Santa María
dc.subjectHidrógeno verde
dc.subjectSostenibilidad energética
dc.subjectAerogeneradores
dc.subjectFuentes renovables
dc.titleMetodología basada en machine learning para estimar el potencial de producción de hidrógeno verde en base eólica en Chile
dspace.entity.typeTesis

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