Plataforma cognitiva para la predicción de demanda energética

RESUMEN : Cuando una empresa suple la necesidad energética de un sector pueden ocurrir dos casos críticos que entran en manos de la Comisión de Regulación de Energía y Gas(CREG) de Colombia: el primero es que haya un déficit, provocando el sometimiento a cortes de energía voluntarios, y el segundo, puede haber una sobreproducción, provocando una multa a la empresa por parte de la CREG. Ambas situaciones son igual de malas, ya sea para los clientes por las consecuencias de un corte de energía o para la empresa por la pérdida monetaria. Para prevenir cualquiera de las dos problemáticas anteriormente mencionadas, Guane Enterprises, una empresa que proporciona soluciones basadas en machine learning, propone desarrollar un aplicativo que sirve para predecir la demanda energética. En este proyecto se plasma la planeación, organización y desarrollo de la aplicación compuesto por una serie de sprints donde se deja constancia de las tareas realizadas durante cada uno como la construcción de una API con servicios que cumplan los requerimientos necesarios y que pueden ser consumidos por cada interfaz de usuario para que finalmente lleguen al cliente.

• Autores: Torres González, Daniel
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/28979
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/28979
• Palabra clave: Informática; Computer science; Sector energético; Power sector; Ciencia de la información; Information science; Consumo de energía; Energy consumption; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept450
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2