Desarrollo de un modelo basado en inteligencia artificial para la implementación de un proyecto de energía solar que supla los requerimientos energéticos de la compañía Servicios Petroleros Olimpia SA de CV
El siguiente trabajo se planteó para atender el problema encontrado en la compañía Servicios Petroleros Olimpia SA de CV, donde las afectaciones con el suministro de energía eléctrica se mantienen de forma periódica, problemas asociados a fallas por la infraestructura eléctrica, vandalismo a la mism...
- Autores:
-
Lizcano Villamizar, Andrés Fernando
- Tipo de recurso:
- Masters Thesis
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
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- Palabra clave:
- Artificial inteligence
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Computadores neurales
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El siguiente trabajo se planteó para atender el problema encontrado en la compañía Servicios Petroleros Olimpia SA de CV, donde las afectaciones con el suministro de energía eléctrica se mantienen de forma periódica, problemas asociados a fallas por la infraestructura eléctrica, vandalismo a la misma; dada la ubicación y la falta de mantenimiento de las redes eléctricas, provocando así tiempos perdidos, cese de actividades por no contar con energía eléctrica y daños en equipos y componentes de las oficinas y base operativa por las caídas de tensión; dado esto, el objetivo general de este estudio, consiste en: “desarrollar un modelo que incorpore el concepto de inteligencia artificial como herramienta que permita levantar de manera predictiva información requerida para la viabilidad en el desarrollo del proyecto de energía solar”. Para ello, como método para el desarrollo de este proyecto, se hace utilización de métodos de inteligencia artificial como lo son modelos supervisados, la cual obtuvo como resultado, la predicción de los puntos de eficiencia máxima del modelo del sistema solar y estableció la discusión con la mesa directiva y principales patrocinadores de este proyecto y la viabilidad de implementación de este. |
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Bucaramanga, Colombia.http://hdl.handle.net/11634/44458reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEl siguiente trabajo se planteó para atender el problema encontrado en la compañía Servicios Petroleros Olimpia SA de CV, donde las afectaciones con el suministro de energía eléctrica se mantienen de forma periódica, problemas asociados a fallas por la infraestructura eléctrica, vandalismo a la misma; dada la ubicación y la falta de mantenimiento de las redes eléctricas, provocando así tiempos perdidos, cese de actividades por no contar con energía eléctrica y daños en equipos y componentes de las oficinas y base operativa por las caídas de tensión; dado esto, el objetivo general de este estudio, consiste en: “desarrollar un modelo que incorpore el concepto de inteligencia artificial como herramienta que permita levantar de manera predictiva información requerida para la viabilidad en el desarrollo del proyecto de energía solar”. Para ello, como método para el desarrollo de este proyecto, se hace utilización de métodos de inteligencia artificial como lo son modelos supervisados, la cual obtuvo como resultado, la predicción de los puntos de eficiencia máxima del modelo del sistema solar y estableció la discusión con la mesa directiva y principales patrocinadores de este proyecto y la viabilidad de implementación de este.The following work was proposed to address the problem found in the company Servicios Petroleros Olimpia SA de CV, where the affectations with the supply of electrical energy are maintained periodically, problems associated with failures in the electrical infrastructure, vandalism to it; given the location and lack of maintenance of the electrical networks, thus causing lost time, cessation of activities due to the lack of electrical energy and damage to equipment and components of the offices and operating base due to voltage drops; Given this, the general objective of this study consists of: "developing a model that incorporates the concept of artificial intelligence as a tool that allows predictively gathering information required for the viability in the development of the solar energy project." For this, as a method for the development of this project, artificial intelligence methods are used, such as supervised models, which obtained as a result, the prediction of the maximum efficiency points of the solar system model and established the discussion with the board of directors and main sponsors of this project and the viability of its implementation.Magister en Dirección y Gestión de Proyectoshttp://www.ustabuca.edu.co/ustabmanga/presentacionMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásMaestría Dirección y Gestión de ProyectosFacultad de Ingeniería de TelecomunicacionesDesarrollo de un modelo basado en inteligencia artificial para la implementación de un proyecto de energía solar que supla los requerimientos energéticos de la compañía Servicios Petroleros Olimpia SA de CVArtificial inteligenceSolar energyPrediction modelComputadores neuralesSistemas de control adaptablesTeoría de las máquinasTécnicas de predicciónInteligencia artificialEnergía solarModelos de predicciónTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2CRAI-USTA BucaramangaBreiman, L. (Agosto de 1996). Predictores de embolsado. https://link.springer.com/article/10.1007/BF00058655CRAI USTA Bucaramanga. (2020). Informe de recursos y servicios bibliográficos. Bucaramanga: Universidad Santo Tomás.Heras, E. (2018). Modelo integral para la predicción de la potencia generada por equipos fotovoltaicos de gran escala. Morelia, Mich: Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo. Obtenido de http://bibliotecavirtual.dgb.umich.mx:8083/xmlui/bitstream/handle/DGB_UMICH/317/FIM-D-2018-1823.pdf?sequence=1&isAllowed=yKhillar, S. (Octubre de 2019). http://www.differencebetween.net/technology/difference-between-bagging-and-random-forest/. Obtenido de http://www.differencebetween.net/technology/difference-between-bagging-and-random-forest/Kudo, M., Takeuchi, A., Endo, H., Nozaki, Y., & Sumita, J. (2009). Pronóstico de generación de energía eléctrica en un sistema de energía fotovoltaica para una red de energía. Wiley InterScience, 167(4), 16–23. Obtenido de https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/eej.20755MathWorks. (2022). Aprendizaje profundo y aprendizaje automático tradicional: elegir el enfoque correcto. Obtenido de https://explore.mathworks.com/machine-learning-vs-deep-learningMax, K., & Johnson, K. (2016). Applied Predictive Modeling. Springer, 1.Nextop. (20 de Abril de 2017). Qué es una PMO – Definición y funciones de la Oficina de Dirección de Proyectos. https://nextop.es/que-es-una-pmo/Ochoa, H., & Ramírez, F. (2020). Herramienta para el diseño de sistemas solares fotovoltaicos basada en redes neuronales artificiales (RNA) para determinar la configuración, dimensionamiento, selección de equipos y arreglos fotovoltaicos en Colombia. Bucaramanga: Universidad Autónoma. https://repository.unab.edu.co/bitstream/handle/20.500.12749/11930/2020_Tesis_Harold_Ochoa.pdf?sequence=1&isAllowed=yRomero, J. (2020). Modelo para predicción de potencia de paneles fotovoltaicos utilizando técnicas de clasificación no supervisada y redes neuronales artificiales. Barranquilla: Universidad del Norte. https://manglar.uninorte.edu.co/handle/10584/9049#page=1Samuel, A. (1959). Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers. Revista IBM, 210 - 229. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5392560ORIGINAL2022AndrésLizcano.pdf2022AndrésLizcano.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf3557194https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/44458/5/2022Andr%c3%a9sLizcano.pdf2ca7e2b7ebbe36410cb6359a381759caMD55open access2022AndrésLizcano1.pdf2022AndrésLizcano1.pdfAprobación de facultadapplication/pdf229168https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/44458/2/2022Andr%c3%a9sLizcano1.pdf0231b183c7cd4279938565b7638057e9MD52metadata only access2022AndrésLizcano2.pdf2022AndrésLizcano2.pdfAcuerdo de publicación.application/pdf89351https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/44458/6/2022Andr%c3%a9sLizcano2.pdf3097f256eb60b0fc40804a4c1a18d36fMD56metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/44458/7/license.txtaedeaf396fcd827b537c73d23464fc27MD57open accessTHUMBNAIL2022AndrésLizcano.pdf.jpg2022AndrésLizcano.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5561https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/44458/8/2022Andr%c3%a9sLizcano.pdf.jpg151b11fb0844471b32491d48f17b9969MD58open access2022AndrésLizcano1.pdf.jpg2022AndrésLizcano1.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9876https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/44458/9/2022Andr%c3%a9sLizcano1.pdf.jpg8bceaee52269915dd2bdad6671a4b3f2MD59open access2022AndrésLizcano2.pdf.jpg2022AndrésLizcano2.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8054https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/44458/10/2022Andr%c3%a9sLizcano2.pdf.jpg3e268671793c85af52f1449eb5af7d78MD510open access11634/44458oai:repository.usta.edu.co:11634/444582022-10-14 03:04:01.292open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |