Analysis of the energy service in non-interconnected zones of Colombia using business intelligence

Este trabajo tiene como objetivo evaluar la prestación de los servicios energéticos en las zonas no interconectadas (ZNI) entre 2018 y 2019 utilizando datos abiertos del gobierno colombiano y metodología de inteligencia de negocios. El análisis se aborda desde el ETL (Extract, Transform, Load). Se e...

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Autores:: Colmenares Quintero, Ramón Fernando
Maestre-Góngora, Gina Paola
Pacheco-Moreno, Lina Judith
Rojas, Natalia
Stansfield, Kim
Colmenares-Quintero, Juan Carlos

Tipo de recurso:: Article of investigation

Fecha de publicación:: 2021

Institución:: Universidad Cooperativa de Colombia

Repositorio:: Repositorio UCC

Idioma:

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description	Este trabajo tiene como objetivo evaluar la prestación de los servicios energéticos en las zonas no interconectadas (ZNI) entre 2018 y 2019 utilizando datos abiertos del gobierno colombiano y metodología de inteligencia de negocios. El análisis se aborda desde el ETL (Extract, Transform, Load). Se enfoca en las variables obtenidas del Centro Nacional de Monitoreo (CNM) sobre el monitoreo de la operación de estas zonas donde existe un Sistema de Telemetría que proporciona información mensual sobre variables de localización, variables de energía como potencia máxima de energía activa y reactiva, potencia máxima por día, y horas de prestación del servicio. Se concluye que en los años, 2018-2019 la energía el consumo en NIZ se ha mantenido estable con una variación del 0,19%. Por otro lado, los NIZ incluyen el 56% de los estados de Colombia, y el consumo de energía se concentra en 6 de los 93 municipios con el 80% del consumo nacional. Los retos en estas zonas se asocian no sólo con la calidad y la prestación de los servicios energéticos, sino también con los retos ambientales que hacen que la mayoría de estas zonas obtengan su abastecimiento de energía a partir de combustibles fósiles, siendo áreas protegidas como las reservas ecológicas, la biosfera o la selva.
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Se enfoca en las variables obtenidas del Centro Nacional de Monitoreo (CNM) sobre el monitoreo de la operación de estas zonas donde existe un Sistema de Telemetría que proporciona información mensual sobre variables de localización, variables de energía como potencia máxima de energía activa y reactiva, potencia máxima por día, y horas de prestación del servicio. Se concluye que en los años, 2018-2019 la energía el consumo en NIZ se ha mantenido estable con una variación del 0,19%. Por otro lado, los NIZ incluyen el 56% de los estados de Colombia, y el consumo de energía se concentra en 6 de los 93 municipios con el 80% del consumo nacional. Los retos en estas zonas se asocian no sólo con la calidad y la prestación de los servicios energéticos, sino también con los retos ambientales que hacen que la mayoría de estas zonas obtengan su abastecimiento de energía a partir de combustibles fósiles, siendo áreas protegidas como las reservas ecológicas, la biosfera o la selva.This work aims to evaluate the provision of energy services in non-interconnected zones (NIZ) between 2018 and 2019 using open data from the Colombian government and business intelligence methodology. The analysis is approached from the ETL (Extract, Transform, Load). It focuses on the variables obtained from the National Monitoring Centre (CNM) on monitoring the operation of these zones where there is a Telemetry System that provides monthly information on location variables, energy variables such as active and reactive energy maximum power, maximum power per day, and hours of service delivery. We concluded that in the years, 2018-2019 energy consumption in NIZ has remained stable with a variation of 0.19%. On the other hand, the NIZ include 56% of Colombia's states, and the energy consumption is concentrated in 6 of the 93 municipalities with 80% of national consumption. The challenges in these areas are associated not only with the quality and provision of energy services but also with the environmental challenges that mean that most of these areas obtain their energy supply from fossil fuels, being protected areas such as ecological reserves, the biosphere or the jungle.https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000192503https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001087002https://orcid.org/0000-0003-1166-1982https://orcid.org/0000-0002-2880-9245https://orcid.org/0000-0003-3701-6340https://scienti.minciencias.gov.co/gruplac/jsp/visualiza/visualizagr.jsp?nro=00000000005961ramon.colmenaresq@campusucc.edu.cogina.maestre@campusucc.edu.colina.pachecomor@campusucc.edu.conatalia.rojas@aquatera.uk.cok.stansfield@warwick.ac.ukjcarloscolmenares@ichf.edu.plhttps://scholar.google.com/citations?user=9HLAZYUAAAAJ&hl=eshttps://scholar.google.com/citations?user=-EfDLGsAAAAJ&hl=enhttps://scholar.google.pl/citations?user=9spgFMUAAAAJ&hl=pl1 - 21 p.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería Mecánica, Medellín y EnvigadoIngeniería mecanicaMedellínInteligencia de negociosEnergía activaConsumo de energíaZonas sin red eléctricaAnálisis de datos energéticosObjetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)Business IntelligenceActive EnergyEnergy ConsumptionOff-Grid ZonesEnergy Data AnalysisSustainable Development Goals (SDG)Analysis of the energy service in non-interconnected zones of Colombia using business intelligenceArtículos Científicoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAtribucióninfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbCogent EngineeringAli, S. M., Gupta, N., Nayak, G. K., & Lenka, R. K. (2016). Big data visualization: Tools and challenges. Proceedings of the 2016 2nd International Conference on Contemporary Computing and Informatics, IC3I 2016, 656–660. https://doi.org/10.1109/IC3I.2016.7918044Argotte, L., Mejía-Lavalle, M., & Sosa, R. (2009, December 9). Business intelligence and energy markets: A survey. 2009 15th International Conference on Intelligent System Applications to Power Systems, ISAP ’09. https://doi.org/10.1109/ISAP.2009.5352918Attard, J., Orlandi, F., Scerri, S., & Auer, S. (2015). A Systematic Review of Open Government Data Initiatives. Government Information Quarterly, 32. https://doi.org/10.1016/j.giq.2015.07.006Balachandran, B. M., & Prasad, S. (2017). Challenges and Benefits of Deploying Big Data Analytics in the Cloud for Business Intelligence. Procedia Computer Science, 112, 1112–1122. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.08.138Becerra, L. (2019). 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Analysis of the energy service in non-interconnected zones of Colombia using business intelligence

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