Thesis Clasificación de escenarios de operación de la red eléctrica
Date
2022-12
Authors
Benavente Silva, José Miguel de Jesús
Gutiérrez Gaete, Angel Antonio
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Abstract
Los estados de la red eléctrica son datos constantemente analizados por parte de las
empresas proveedoras de este tipo de servicio debido a que entrega relevante información
que permite realizar tomas de decisiones logísticas mas precavidas. La empresa Chilquinta
Energía S.A participó en el programa de Memorias Multidisciplinarias de la Universidad
Técnica Federico Santa María para cambiar sus procesos de limpieza y clasificación
manual de los datos. Estos procedimientos exponen un problema en los procesos de
clasificación de los distintos estados de la red eléctrica de Valparaíso, ya que podrían
encaminar a una mala resolución con consecuencias monetarias y sociales debido a que
afectan la determinación de inversiones económicas por parte de la empresa a sectores
mas vulnerables en cuanto disponibilidad y confiabilidad del servicio eléctrico.
El objetivo de esta memoria es lograr la automatización de este proceso con el fin de
mejorar los tiempos trabajo y la toma de decisiones. Para ello, se propone una solución
mediante el uso de inteligencia artificial, a través de redes neuronales capaces de extraer
información y producir conclusiones a partir de los datos. El propósito es lograr un
reconocimiento automático del estado de la red a través del aprendizaje de máquinas.
A partir de los resultados de los experimentos, se concluye que la información del
conjunto de datos usado para el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial
supervisados, no es confiable debido al voluble proceso de notificación de la existencia de
una falla en la red eléctrica. Consecuentemente, se presenta un documento a la empresa
Chilquinta Energía S.A, con una serie de recomendaciones que tienen como objetivo
mejorar el flujo del registro de datos, para generar a futuro un mejor conjunto de datos
que permita llegar a la solución automatizada de la clasificación de los estados de al red
a través de la inteligencia artificial.
Description
Keywords
LONG-SHORT-TERM-MEMORY , CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK , MACHINE LEARNING , ARTIFICIAL INTELLIGENCE , ELECTRIC POWER DISTRIBUTION SYSTEM
