Análisis del recurso eólico en la ciudad de Cúcuta mediante ciencia de los datos e inteligencia artificial
En la actualidad el uso de energías renovables es cada vez más utilizadas en el mundo, debido a que no afectan negativamente al medio ambiente, la energía del viento es de las más utilizadas también es conocida como Recurso Eólico. El presente proyecto tuvo como objetivo la predicción del Recurso Eó...
- Autores:
-
Di Candia Jaimes, Gian Franco
Calderon Angarita, Brayan Orlando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/6756
- Palabra clave:
- Inteligencia artificial
Redes
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Recurso eólico
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En la actualidad el uso de energías renovables es cada vez más utilizadas en el mundo, debido a que no afectan negativamente al medio ambiente, la energía del viento es de las más utilizadas también es conocida como Recurso Eólico. El presente proyecto tuvo como objetivo la predicción del Recurso Eólico disponible promedio y total en la ciudad de Cúcuta, con la utilización de las dos variables más influyentes velocidad del viento y temperatura. Para la construcción del modelo se utilizó el enfoque de Aprendizaje Automático en conjunto con la técnica de Redes Neuronales Artificiales. La métrica de éxito utilizada para evaluar al modelo fue el Error Absoluto Medio (MAE). El cual para la etapa de entrenamiento con un rango de 1 año tuvo un valor de 1.6 el cual representa el 1.7% del valor promedio de las predicciones. Para la etapa de evaluación del modelo se alimentó el algoritmo con datos tomados experimentalmente en las zonas de Ceiba, Torcoroma y Belén. Para evaluar predicciones en cada una de estas zonas con un rango de 10 minutos se obtuvo un MAE de 0.02, 0.03 y 0.06 respectivamente. |
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Para la construcción del modelo se utilizó el enfoque de Aprendizaje Automático en conjunto con la técnica de Redes Neuronales Artificiales. La métrica de éxito utilizada para evaluar al modelo fue el Error Absoluto Medio (MAE). El cual para la etapa de entrenamiento con un rango de 1 año tuvo un valor de 1.6 el cual representa el 1.7% del valor promedio de las predicciones. Para la etapa de evaluación del modelo se alimentó el algoritmo con datos tomados experimentalmente en las zonas de Ceiba, Torcoroma y Belén. Para evaluar predicciones en cada una de estas zonas con un rango de 10 minutos se obtuvo un MAE de 0.02, 0.03 y 0.06 respectivamente.1. Introducción 2. Descripción del problema 2.1. Planteamiento del problema 3. Justificación 3.1. Beneficios 3.1.1. Beneficios Ambientales 3.1.2. Beneficios Sociales 3.1.3. Beneficios Institucionales 3.1.4. Beneficios Económicos 4. Alcance 5. Limitaciones y delimitaciones 5.1. Limitaciones 5.2. Delimitaciones 5.2.1. Espacio geográfico y tiempo 5.2.2. Variables 5.2.3. Profundidad del tema 6. Objetivos 6.1. General 6.2. Específicos 16 17 17 19 19 20 20 20 21 22 23 23 23 23 24 24 25 25 25 7. Marco referencial 26 7.1. Antecedentes 7.2. Marco Teórico 7.2.1. Recurso Eólico 7.2.2. Variación de la velocidad media a largo plazo con la altura 7.2.3. Variación de la velocidad del viento estacionario con la altura 7.2.4. Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático 7.2.5. Aprendizaje Profundo 7.2.6. Ciencia de los Datos 7.2.7. Redes Neuronales Artificiales 7.2.8. Perceptrón simple 7.2.9. Perceptrón multicapa 7.2.10. Retropropagación 7.2.11. Validación K-Fold 7.2.12. Python 7.2.13. Anemómetro de álabe 7.3. Marco Legal 8. Diseño metodológico 8.1. Objetivo 1. Recopilar información sobre Recurso Eólico e Inteligencia Artificial 26 29 29 31 31 31 33 33 34 35 36 37 38 38 38 39 42 42 8.2. Objetivo 2. Seleccionar la tecnología y herramienta de software para la Inteligencia Artificial 42 8.3. Objetivo 3. Creación del modelo de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial 43 8.4. Objetivo 4. Evaluar los resultados para determinar las zonas estratégicas donde se pueda aprovechar el recurso eólico en la ciudad de Cúcuta 9. Resultados 9.1. Estado del arte sobre Recurso Eólico e Inteligencia Artificial 9.1.1. Bases de datos para el Recurso Eólico 9.1.2. Selección del gestor de referencia 9.2. Selección de técnicas y herramientas de software 9.2.1. Técnicas de Inteligencia Artificial 9.2.2. Selección del lenguaje de programación 9.2.3. Software y entornos virtuales 9.3. Creación del modelo de Ciencia de los Datos 9.3.1. Colección de datos 9.3.2. Preprocesamiento de los datos 9.3.3. Exploración de los datos 9.3.4. Entrenamiento del modelo 9.3.5. Parámetros 9.3.6. Evaluación del modelo 9.3.7. Uso del modelo 44 45 45 46 46 50 51 56 59 60 61 63 65 68 68 70 71 9.3.8. Pruebas de funcionamiento sobre datos experimentales 71 9.3.9. Presentación de resultados mediante interfaz gráfica 9.4. Selección de zona para mejor aprovechamiento del Recurso Eólico 9.4.1. Análisis del perfil vertical del viento 9.4.2. Análisis del Recurso Eólico disponible promedio y total 10. Conclusiones 11. Recomendaciones Referencias Anexos 85 86 86 87 92 94 96 101PregradoIngeniero(a) Electrónico(a)162 páginas. ilustraciones, (Trabajo completo) 3.85 MBapplication/pdfspaUniversidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería Electrónicahttps://catalogobiblioteca.ufps.edu.co/descargas/tesis/1161162_1161520.pdfAnálisis del recurso eólico en la ciudad de Cúcuta mediante ciencia de los datos e inteligencia artificialTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Inteligencia artificialRedesEnergias renovablesRecurso eólicoAprendizaje automáticoRedes neuronales artificialesMétrica de éxitoError absoluto medioAguilar, R.M., Torres, J.M., Martín, C.A. (2019). Aprendizaje Automático en la Identificación de Sistemas. Un Caso de Estudio en la Predicción de la Generación Eléctrica de un Parque Eólico. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial, 16(1). DOI: https://doi.org/10.4995/riai.2018.9421Badii, M.H., Guillen, A., Abreu, J.L. (2016). Energías Renovables y Conservación de Energía. Daena: Internacional Journal of Good Conscience, 11(1)141-155. ISSN 1870557XBolaños-Logroño, P. F., Yaulema-Castañeda, J. L., Gavilánez-Álvarez, O. D., & AyavacaVallejo, B. L. (2020). Redes neuronales en la predicción de la velocidad del viento. Polo del Conocimiento, 5(5). DOI: http://dx.doi.org/10.23857/pc.v5i5.1398. Recuperado de: https://redib.org/Record/oai_articulo2661736-redes-neuronales-en-lapredicci%C3%B3n-de-la-velocidad-del-vientoChercca Ramírez, J. A. (2014). Aprovechamiento del recurso eólico y solar en la generación de energía eléctrica y la reducción de emisiones de CO2 en el poblado rural La gramita de Casma. 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ISSN 1136-8586, Nº 22, 2004, págs. 34-40Schallenberg-Rodríguez, J.C., Piernavieja-Izquierdo, G., Hernández-Rodríguez, C. Unamunzaga-Falcón, P., García-Déniz, R., Días-Torres, M., Cabrera-Pérez, D., MartelRodríguez, G., Pardilla-Fariña, J., Subiela-Ortin, V. (2008). Energías renovables y eficiencia energética. España, Instituto Tecnológico de Canarias, S.A., pp 19-20. Recuperado de: http://up-rid2.up.ac.pa:8080/xmlui/handle/123456789/1459Vidal-Holguín, C.J., Bravo-Bastidas, J.J., Cajiao-Gómez, E., Meza-Herrera, P.P., ArangoSanclemente, S. Franco-Leyton, D., Calderón Sotero, J.H. (2012). Guía metodológica para la priorización de proyectos: Un enfoque aplicado a la infraestructura, la logística y la conectividad. Cali, Sello Editorial Javeriano-Pontificia Universidad Javeriana. ISBN: 9588347653, 9789588347653.Villarrubia López, M. (2011). Ingeniería de la Energía Eólica. España: Marcombo, pp 97100. ISBN: 9788426715807ORIGINAL1161162_1161520.pdf1161162_1161520.pdfProyecto de gradoapplication/pdf4037739https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/6756/1/1161162_1161520.pdf47d3696bc6e6ac8ff47d75d5ed8b1fe6MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/6756/2/license.txt2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52open accessTEXT1161162_1161520.pdf.txt1161162_1161520.pdf.txtExtracted texttext/plain190675https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/6756/3/1161162_1161520.pdf.txta1260a9382ee76226f75b5591ca9888eMD53open accessTHUMBNAIL1161162_1161520.pdf.jpg1161162_1161520.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14072https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/6756/4/1161162_1161520.pdf.jpgb2de08d4f3d96a5b5e1b6ce222921542MD54open accessufps/6756oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/67562024-03-22 03:01:03.886open accessRepositorio Universidad Francisco de Paula 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