Modelo predictivo de interrupciones del servicio de energía eléctrica domiciliaria de Bogotá usando análisis de datos
La distribución de Energía Eléctrica en la ciudad de Bogotá es fundamental para el crecimiento de la economía local, los usuarios perciben la calidad como la mínima posibilidad de interrupciones y su duración, así como recibir unos parámetros eléctricos aceptables. Para garantizar esta disponibilida...
- Autores:
-
Lopera Hernández, Juan Felipe
Ruiz Pacheco, Carlos Duván
Centeno Torres, Juan Francisco
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad EAN
- Repositorio:
- Biblioteca Digital Minerva - Repositorio EAN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10882/9526
- Palabra clave:
- Minería de datos
Base de datos
Predicción de eventos
Análisis de datos
Fallas eléctricas
Distribución de energía eléctrica
Calidad de los servicios
Minería de datos
Análisis de información
Procesamiento electrónico de datos
Distribución de energía eléctrica – Procesamiento de datos
Data mining
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Electrical failures
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Quality of the services
- Rights
- License
- Abierto (Texto Completo)
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La distribución de Energía Eléctrica en la ciudad de Bogotá es fundamental para el crecimiento de la economía local, los usuarios perciben la calidad como la mínima posibilidad de interrupciones y su duración, así como recibir unos parámetros eléctricos aceptables. Para garantizar esta disponibilidad permanente del servicio y minimizar las afectaciones al usuario evitando sanciones y multas considerables, el operador del servicio dispone un presupuesto para el mantenimiento de sus activos, que para el año 2018 estuvo cercano a los 246.000 millones de pesos. Sin embargo, a pesar de ser una cifra importante, no fue posible evitar fallas ni cortes, súbitos. Por otro lado, tenemos una entidad estatal con tecnología de vanguardia que captura y almacena datos de clima en más de cincuenta estaciones de toma de información hidro climatológica en la ciudad. En la presente investigación mediante el uso de KDD y la minería de datos, se logra concluir cómo con la información actual existente por parte del operador del sistema de distribución de energía en Bogotá y la información capturada y almacenada por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) se relacionan, permitiendo establecer un modelo que ayuda a mejorar los indicadores de calidad, en la prestación del servicio. |
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Por otro lado, tenemos una entidad estatal con tecnología de vanguardia que captura y almacena datos de clima en más de cincuenta estaciones de toma de información hidro climatológica en la ciudad. En la presente investigación mediante el uso de KDD y la minería de datos, se logra concluir cómo con la información actual existente por parte del operador del sistema de distribución de energía en Bogotá y la información capturada y almacenada por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) se relacionan, permitiendo establecer un modelo que ayuda a mejorar los indicadores de calidad, en la prestación del servicio.The distribution of Electric Power in the city of Bogotá is fundamental to guarantee the growth and development of the different sectors of the local economy. The quality in the provision of the service, in the majority of users, is perceived as the minimum possibility of interruptions and its duration, as well as receiving acceptable electrical parameters. To guarantee this permanent availability of the service and to minimize the effects on the user, avoiding penalties considerable, the operator of the energy distribution service in the capital has a budget for the maintenance of its assets, which by the year 2018 was close to 246,000 millions of pesos. However, despite being an important amount of money, it was not possible to avoid failures or sudden cuts. In many cases the interventions were corrective and the service was interrupted unexpectedly for users. On the other hand, we have a state entity with state-of-the-art technology that captures and stores climate data in more than fifty hydro climatological information stations in the city. In the present investigation through the use of KDD and data mining, it is possible to conclude how with the current information on the part of the operator of the energy distribution system in Bogotá and the information captured and stored by the Institute of Hydrology, Meteorology and Environmental Studies (IDEAM) are related, allowing to establish a model that helps improve quality indicators, in the provision of the service, when the operator moves forward with programmed actions to future failures, in this way resources can be distributed in a more efficient manner, achieving significant savings in the budget and increasing user satisfaction.Especialista en Gerencia de Proyectospdf36 páginasRecurso electrónicoapplication/pdfinstname:Universidad EanBDM-PGPIreponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minervarepourl:https://repository.ean.edu.co/http://hdl.handle.net/10882/9526spaUniversidad EANFacultad de IngenieríaEspecialización en Gerencia de ProyectosAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Minería de datosBase de datosPredicción de eventosAnálisis de datosFallas eléctricasDistribución de energía eléctricaCalidad de los serviciosMinería de datosAnálisis de informaciónProcesamiento electrónico de datosDistribución de energía eléctrica – Procesamiento de datosData miningDatabaseEvent predictionAnalysis of dataElectrical failuresElectric power distributionQuality of the servicesModelo predictivo de interrupciones del servicio de energía eléctrica domiciliaria de Bogotá usando análisis de datosPredictive model of electric outages in Bogota using data analysisBachelor Thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTesis de especializaciónORIGINALCentenoJuan2019.pdfCentenoJuan2019.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf797661https://ean.repositoriodigital.com/bitstreams/ec3c3aee-b7d6-4b67-ba01-f6b6331a79b7/download81ec87cadea6dc184dcc201b1a5aad57MD51CentenoJuan2019_Anexo.pdfCentenoJuan2019_Anexo.pdfAutorización Publicaciónapplication/pdf32665https://ean.repositoriodigital.com/bitstreams/4255069b-4df8-4498-9067-c21a833e8d8d/downloadfdee30f5a6a4f8905ea54c0c93407aa0MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81900https://ean.repositoriodigital.com/bitstreams/78b38b5a-ef0d-418c-b5a1-7acdb2fbbe86/download99d5693c99f8f416a90497701dc1bdefMD53THUMBNAILCentenoJuan2019.pdf.jpgCentenoJuan2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6439https://ean.repositoriodigital.com/bitstreams/d48de695-b710-4ad3-8f1d-7ca93dad0254/downloadc4a70b3c75c9b348071f6126f67b9647MD54CentenoJuan2019_Anexo.pdf.jpgCentenoJuan2019_Anexo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10922https://ean.repositoriodigital.com/bitstreams/b8aa2f64-04c5-4156-9452-43b8bc6c5851/download42d10b0c0103bdf97cd2617c2338a462MD5510882/9526oai:ean.repositoriodigital.com:10882/95262021-09-13 10:41:50.526https://ean.repositoriodigital.comBiblioteca Digital Minerva EANsoporte@infotegra.com |