Predicción de la radiación solar mediante modelos de forecasting estadísticos tradicionales y de machine learning con datos históricos de la planta solar del edificio Santo Domingo de la Universidad de los Andes

Este proyecto se desarrolla en busca de la implementación de métodos de forecasting de la radiación solar sobre el edificio Santo Domingo de la Universidad de los Andes basado en datos históricos registrados por la planta solar de este edificio. Por ello, se usaron métodos de estadísticos como la Me...

Full description

Autores:
Rojas Sánchez, Diego Alejandro
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/68323
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/68323
Palabra clave:
Machine learning
Redes neuronales
Forecasting
ARIMA
ARCH
Suavización exponencial
Radiación solar
Históricos
Ingeniería
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
id UNIANDES2_72b8027f716579c1896c40c6b8a872f8
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/68323
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Predicción de la radiación solar mediante modelos de forecasting estadísticos tradicionales y de machine learning con datos históricos de la planta solar del edificio Santo Domingo de la Universidad de los Andes
title Predicción de la radiación solar mediante modelos de forecasting estadísticos tradicionales y de machine learning con datos históricos de la planta solar del edificio Santo Domingo de la Universidad de los Andes
spellingShingle Predicción de la radiación solar mediante modelos de forecasting estadísticos tradicionales y de machine learning con datos históricos de la planta solar del edificio Santo Domingo de la Universidad de los Andes
Machine learning
Redes neuronales
Forecasting
ARIMA
ARCH
Suavización exponencial
Radiación solar
Históricos
Ingeniería
title_short Predicción de la radiación solar mediante modelos de forecasting estadísticos tradicionales y de machine learning con datos históricos de la planta solar del edificio Santo Domingo de la Universidad de los Andes
title_full Predicción de la radiación solar mediante modelos de forecasting estadísticos tradicionales y de machine learning con datos históricos de la planta solar del edificio Santo Domingo de la Universidad de los Andes
title_fullStr Predicción de la radiación solar mediante modelos de forecasting estadísticos tradicionales y de machine learning con datos históricos de la planta solar del edificio Santo Domingo de la Universidad de los Andes
title_full_unstemmed Predicción de la radiación solar mediante modelos de forecasting estadísticos tradicionales y de machine learning con datos históricos de la planta solar del edificio Santo Domingo de la Universidad de los Andes
title_sort Predicción de la radiación solar mediante modelos de forecasting estadísticos tradicionales y de machine learning con datos históricos de la planta solar del edificio Santo Domingo de la Universidad de los Andes
dc.creator.fl_str_mv Rojas Sánchez, Diego Alejandro
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv González Mancera, Andrés Leónardo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Rojas Sánchez, Diego Alejandro
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Machine learning
Redes neuronales
Forecasting
ARIMA
ARCH
Suavización exponencial
Radiación solar
Históricos
topic Machine learning
Redes neuronales
Forecasting
ARIMA
ARCH
Suavización exponencial
Radiación solar
Históricos
Ingeniería
dc.subject.themes.es_CO.fl_str_mv Ingeniería
description Este proyecto se desarrolla en busca de la implementación de métodos de forecasting de la radiación solar sobre el edificio Santo Domingo de la Universidad de los Andes basado en datos históricos registrados por la planta solar de este edificio. Por ello, se usaron métodos de estadísticos como la Media móvil integrada autorregresiva (ARIMA), la Suavización exponencial y el modelo heteroscedástico condicional autorregresivo (ARCH). Así mismo, se usaron modelos de machine learning para el forecasting de la radiación solar a partir de redes neuronales artificiales. De esta manera, generar una comparación de la calidad de cada uno de los modelos y observar sus posibles aplicaciones en el campo de la predicción meteorológica.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-07-11T19:13:19Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-07-11T19:13:19Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2023-05-24
dc.type.es_CO.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.es_CO.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.none.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/68323
dc.identifier.instname.es_CO.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.es_CO.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.es_CO.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
url http://hdl.handle.net/1992/68323
identifier_str_mv instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.es_CO.fl_str_mv Naciones Unidas, «Energías renovables: energías para un futuro más seguro,» [En línea]. Available: https://www.un.org/es/climatechange/raising-ambition/renewable-energy#:~:text=Los%20combustibles%20f%C3%B3siles%20dan%20cuenta,de%20fuentes%20de%20energ%C3%ADa%20renovables.. [Último acceso: 22 05 2023].
UPME, «Balance energético colombiano,» UPME, [En línea]. Available: https://www1.upme.gov.co/DemandayEficiencia/Paginas/BECO.aspx.
Solar Forecast Arbiter, «Solar Forecast Arbiter, A paradigm shift in forecast evaluation,» [En línea]. Available: https://forecastarbiter.epri.com/. [Último acceso: 22 05 2023].
T. T. e. I. Chernyakhovskiy, «PRONÓSTICO DE GENERACIÓN DE ENERGÍA EÓLICA Y SOLAR: MEJORANDO LA OPERACIÓN DEL SISTEMA,» Laboratorio Nacional de Energía Renovable, Estados Unidos, 2016.
UPME, «Proyecciones de demanda,» UPME, [En línea]. Available: https://www1.upme.gov.co/DemandayEficiencia/Paginas/Proyecciones-de-demanda.aspx. [Último acceso: 22 05 2023].
H. Maïmouna Diagne, D. Mathieu , P. Lauret, J. Boland y N. Schmutz, «Review of solar irradiance forecasting methods and a proposition for small-scale insular grids,» HAL open science, Australia, 2013.
«ARIMA Model - Complete Guide to Time Series Forecasting in Python,» Machine Learning Plus, [En línea]. Available: https://www.machinelearningplus.com/time-series/arima-model-time-series-forecasting-python/. [Último acceso: 22 05 2023].
N. Hoang, «ARIMA Autoregressive Integrated Moving Average model family,» Nhu Hoang, 26 01 2020. [En línea]. Available: https://geniusnhu.netlify.app/project/2020-01-26-arima-autoregressive-intergreated-moving-average/. [Último acceso: 22 05 2023].
V. Kotu, «Media móvil integrada autorregresiva, ARIMA es una de las técnicas de pronóstico más utilizadas en las empresas en la actualidad.,» Science direct, 2019. [En línea]. Available: https://www.sciencedirect.com/topics/mathematics/autoregressive-integrated-moving-average.
J. Bean, «How to leverage the exponential smoothing formula for forecasting,» Zendesk Blog, 16 05 2022. [En línea]. Available: https://www.zendesk.com/blog/leverage-exponential-smoothing-formula-forecasting/.
A. Novales, «Modelos ARCH univariantes y multivariantes,» Universidad Complutense de Madrid, 2013. [En línea]. Available: https://www.ucm.es/data/cont/media/www/pag-41460/Arch.pdf.
National geographic, «Breve historia visual de la inteligencia artificial,» National geographic, 2020. [En línea]. Available: https://www.nationalgeographic.com.es/ciencia/breve-historia-visual-inteligencia-artificial_14419.
C. E. Muñoz Domínguez y H. R. Casallas Ávila , «Diseño de una máquina para la clasificación de tomate chonto Lycopersicum esculentum mill,» Universidad de La Salle, Bogotá, 2020.
V. Rodríguez, «Conceptos básicos sobre redes neuronales,» 30 10 2018. [En línea]. Available: https://vincentblog.xyz/posts/conceptos-basicos-sobre-redes-neuronales.
IBM, «IBM Documentation,» IBM - Deutschland | IBM, s.f.. [En línea]. Available: https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=nodes-neural-networks.
E. Freire y S. Silva, «Redes neuronales,» Medium, 14 11 2019. [En línea]. Available: https://bootcampai.medium.com/redes-neuronales-13349dd1a5bb#:~:text=Funciones%20de%20activaci%C3%B3n,que%20permitir%C3%A1%2.
D. Calvo, «Función de activación - Redes neuronales,» 7 12 2018. [En línea]. Available: https://www.diegocalvo.es/funcion-de-activacion-redes-neuronales/.
I. Gavilán, «Catálogo de componentes de redes neuronales (III): funciones de pérdida,» [En línea]. Available: https://ignaciogavilan.com/catalogo-de-componentes-de-redes-neuronales-iii-funciones-de-perdida/.
P. G. Juan Camilo , «Clasificación de la madurez del aguacate Hass para su cosecha,» UNIVERSIDAD DE LOS ANDES, Bogotá, Colombia, 2022.
Fayrix, «Selección de métricas para los modelos de aprendizaje automático,» Fayrix | Offshore Custom Software Development Services, s.f.. [En línea]. Available: https://fayrix.com/machine-learning-metrics_es. [Último acceso: 23 05 2023].
M. Paulescu, E. Paulescu, P. Gravila y V. Badescu, Weather modeling and forecasting of PV systems operation, New York: Springer, 2013.
J. A. A. TOSCANO, PREDICCIÓN DE LA ENERGÍA GENERADA POR UN PANEL SOLAR BASADO EN SU TEMPERATURA Y RADIACIÓN, Bogotá: Universidad de los Andes, 2019.
P. Kumari y D. Toshniwal, «Deep learning models for solar irradiance forecasting: A comprehensive review,» Journal of Cleaner Production, vol. 1, nº 128566, p. 26, 2021.
J. M. R. Rodríguez, «Modelo para predicción de potencia de paneles fotovoltaicos utilizando técnicas de clasificación no supervisada y redes neuronales artificiales.,» Universidad del Norte, Barranquilla, 2020.
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv 34
dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_CO.fl_str_mv Universidad de los Andes
dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv Ingeniería Mecánica
dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv Departamento de Ingeniería Mecánica
institution Universidad de los Andes
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3d83a2e1-eef4-46b3-8740-666d62573e22/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4959ff2e-6146-44db-a9ab-ebb07cad9a4e/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/770ffb19-053a-4927-8234-0c0fcd8ede76/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/c71e6126-fd2b-41cf-a524-966671edd015/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/569a1750-7a29-4657-86ad-91093ba0babc/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1eb71676-93e1-463e-a13e-0b2f3497ff2d/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1639cd7a-3f1d-40c4-8c72-40a7ac5a21b0/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/facae5ce-0337-4d23-b099-fa21d577c75e/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 28a413751e36d3f090924ec7a5b398d8
08b106dfeb12472e88207a069e15ba30
01e9a0df98e1a5dfebe63b9ac128cb57
fa6d00bdb0ce8f455eddf20689ac7cf3
5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6
cff237abe88134a75013f2bec4e7f959
a0011619d5dcf9d0fdcfa8db1e9eedd9
f7d494f61e544413a13e6ba1da2089cd
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1812134050778841088
spelling Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autoreshttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2González Mancera, Andrés Leónardovirtual::15799-1Rojas Sánchez, Diego Alejandro95f88174-b6bf-495e-8e58-3c9699e0e0996002023-07-11T19:13:19Z2023-07-11T19:13:19Z2023-05-24http://hdl.handle.net/1992/68323instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/Este proyecto se desarrolla en busca de la implementación de métodos de forecasting de la radiación solar sobre el edificio Santo Domingo de la Universidad de los Andes basado en datos históricos registrados por la planta solar de este edificio. Por ello, se usaron métodos de estadísticos como la Media móvil integrada autorregresiva (ARIMA), la Suavización exponencial y el modelo heteroscedástico condicional autorregresivo (ARCH). Así mismo, se usaron modelos de machine learning para el forecasting de la radiación solar a partir de redes neuronales artificiales. De esta manera, generar una comparación de la calidad de cada uno de los modelos y observar sus posibles aplicaciones en el campo de la predicción meteorológica.Ingeniero MecánicoPregrado34application/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería MecánicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería MecánicaPredicción de la radiación solar mediante modelos de forecasting estadísticos tradicionales y de machine learning con datos históricos de la planta solar del edificio Santo Domingo de la Universidad de los AndesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMachine learningRedes neuronalesForecastingARIMAARCHSuavización exponencialRadiación solarHistóricosIngenieríaNaciones Unidas, «Energías renovables: energías para un futuro más seguro,» [En línea]. Available: https://www.un.org/es/climatechange/raising-ambition/renewable-energy#:~:text=Los%20combustibles%20f%C3%B3siles%20dan%20cuenta,de%20fuentes%20de%20energ%C3%ADa%20renovables.. [Último acceso: 22 05 2023].UPME, «Balance energético colombiano,» UPME, [En línea]. Available: https://www1.upme.gov.co/DemandayEficiencia/Paginas/BECO.aspx.Solar Forecast Arbiter, «Solar Forecast Arbiter, A paradigm shift in forecast evaluation,» [En línea]. Available: https://forecastarbiter.epri.com/. [Último acceso: 22 05 2023].T. T. e. I. Chernyakhovskiy, «PRONÓSTICO DE GENERACIÓN DE ENERGÍA EÓLICA Y SOLAR: MEJORANDO LA OPERACIÓN DEL SISTEMA,» Laboratorio Nacional de Energía Renovable, Estados Unidos, 2016.UPME, «Proyecciones de demanda,» UPME, [En línea]. Available: https://www1.upme.gov.co/DemandayEficiencia/Paginas/Proyecciones-de-demanda.aspx. [Último acceso: 22 05 2023].H. Maïmouna Diagne, D. Mathieu , P. Lauret, J. Boland y N. Schmutz, «Review of solar irradiance forecasting methods and a proposition for small-scale insular grids,» HAL open science, Australia, 2013.«ARIMA Model - Complete Guide to Time Series Forecasting in Python,» Machine Learning Plus, [En línea]. Available: https://www.machinelearningplus.com/time-series/arima-model-time-series-forecasting-python/. [Último acceso: 22 05 2023].N. Hoang, «ARIMA Autoregressive Integrated Moving Average model family,» Nhu Hoang, 26 01 2020. [En línea]. Available: https://geniusnhu.netlify.app/project/2020-01-26-arima-autoregressive-intergreated-moving-average/. [Último acceso: 22 05 2023].V. Kotu, «Media móvil integrada autorregresiva, ARIMA es una de las técnicas de pronóstico más utilizadas en las empresas en la actualidad.,» Science direct, 2019. [En línea]. Available: https://www.sciencedirect.com/topics/mathematics/autoregressive-integrated-moving-average.J. Bean, «How to leverage the exponential smoothing formula for forecasting,» Zendesk Blog, 16 05 2022. [En línea]. Available: https://www.zendesk.com/blog/leverage-exponential-smoothing-formula-forecasting/.A. Novales, «Modelos ARCH univariantes y multivariantes,» Universidad Complutense de Madrid, 2013. [En línea]. Available: https://www.ucm.es/data/cont/media/www/pag-41460/Arch.pdf.National geographic, «Breve historia visual de la inteligencia artificial,» National geographic, 2020. [En línea]. Available: https://www.nationalgeographic.com.es/ciencia/breve-historia-visual-inteligencia-artificial_14419.C. E. Muñoz Domínguez y H. R. Casallas Ávila , «Diseño de una máquina para la clasificación de tomate chonto Lycopersicum esculentum mill,» Universidad de La Salle, Bogotá, 2020.V. Rodríguez, «Conceptos básicos sobre redes neuronales,» 30 10 2018. [En línea]. Available: https://vincentblog.xyz/posts/conceptos-basicos-sobre-redes-neuronales.IBM, «IBM Documentation,» IBM - Deutschland | IBM, s.f.. [En línea]. Available: https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=nodes-neural-networks.E. Freire y S. Silva, «Redes neuronales,» Medium, 14 11 2019. [En línea]. Available: https://bootcampai.medium.com/redes-neuronales-13349dd1a5bb#:~:text=Funciones%20de%20activaci%C3%B3n,que%20permitir%C3%A1%2.D. Calvo, «Función de activación - Redes neuronales,» 7 12 2018. [En línea]. Available: https://www.diegocalvo.es/funcion-de-activacion-redes-neuronales/.I. Gavilán, «Catálogo de componentes de redes neuronales (III): funciones de pérdida,» [En línea]. Available: https://ignaciogavilan.com/catalogo-de-componentes-de-redes-neuronales-iii-funciones-de-perdida/.P. G. Juan Camilo , «Clasificación de la madurez del aguacate Hass para su cosecha,» UNIVERSIDAD DE LOS ANDES, Bogotá, Colombia, 2022.Fayrix, «Selección de métricas para los modelos de aprendizaje automático,» Fayrix | Offshore Custom Software Development Services, s.f.. [En línea]. Available: https://fayrix.com/machine-learning-metrics_es. [Último acceso: 23 05 2023].M. Paulescu, E. Paulescu, P. Gravila y V. Badescu, Weather modeling and forecasting of PV systems operation, New York: Springer, 2013.J. A. A. TOSCANO, PREDICCIÓN DE LA ENERGÍA GENERADA POR UN PANEL SOLAR BASADO EN SU TEMPERATURA Y RADIACIÓN, Bogotá: Universidad de los Andes, 2019.P. Kumari y D. Toshniwal, «Deep learning models for solar irradiance forecasting: A comprehensive review,» Journal of Cleaner Production, vol. 1, nº 128566, p. 26, 2021.J. M. R. Rodríguez, «Modelo para predicción de potencia de paneles fotovoltaicos utilizando técnicas de clasificación no supervisada y redes neuronales artificiales.,» Universidad del Norte, Barranquilla, 2020.201812307Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=6mPjKkQAAAAJvirtual::15799-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000215880virtual::15799-1dfb722df-f96b-4bfa-bfd9-49a4fc1b6a32virtual::15799-1dfb722df-f96b-4bfa-bfd9-49a4fc1b6a32virtual::15799-1TEXTDocumento_Proyecto_Individual_Diego_Rojas.pdf.txtDocumento_Proyecto_Individual_Diego_Rojas.pdf.txtExtracted texttext/plain90133https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3d83a2e1-eef4-46b3-8740-666d62573e22/download28a413751e36d3f090924ec7a5b398d8MD56Autorizacion_y_entrega_de_tesis_IMEC.pdf.txtAutorizacion_y_entrega_de_tesis_IMEC.pdf.txtExtracted texttext/plain1161https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4959ff2e-6146-44db-a9ab-ebb07cad9a4e/download08b106dfeb12472e88207a069e15ba30MD58ORIGINALDocumento_Proyecto_Individual_Diego_Rojas.pdfDocumento_Proyecto_Individual_Diego_Rojas.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1115682https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/770ffb19-053a-4927-8234-0c0fcd8ede76/download01e9a0df98e1a5dfebe63b9ac128cb57MD53Autorizacion_y_entrega_de_tesis_IMEC.pdfAutorizacion_y_entrega_de_tesis_IMEC.pdfHIDEapplication/pdf273803https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/c71e6126-fd2b-41cf-a524-966671edd015/downloadfa6d00bdb0ce8f455eddf20689ac7cf3MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81810https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/569a1750-7a29-4657-86ad-91093ba0babc/download5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6MD51THUMBNAILDocumento_Proyecto_Individual_Diego_Rojas.pdf.jpgDocumento_Proyecto_Individual_Diego_Rojas.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9126https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1eb71676-93e1-463e-a13e-0b2f3497ff2d/downloadcff237abe88134a75013f2bec4e7f959MD57Autorizacion_y_entrega_de_tesis_IMEC.pdf.jpgAutorizacion_y_entrega_de_tesis_IMEC.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg15682https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1639cd7a-3f1d-40c4-8c72-40a7ac5a21b0/downloada0011619d5dcf9d0fdcfa8db1e9eedd9MD59CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8799https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/facae5ce-0337-4d23-b099-fa21d577c75e/downloadf7d494f61e544413a13e6ba1da2089cdMD551992/68323oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/683232024-03-13 15:33:22.845http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.coWW8sIGVuIG1pIGNhbGlkYWQgZGUgYXV0b3IgZGVsIHRyYWJham8gZGUgdGVzaXMsIG1vbm9ncmFmw61hIG8gdHJhYmFqbyBkZSBncmFkbywgaGFnbyBlbnRyZWdhIGRlbCBlamVtcGxhciByZXNwZWN0aXZvIHkgZGUgc3VzIGFuZXhvcyBkZSBzZXIgZWwgY2FzbywgZW4gZm9ybWF0byBkaWdpdGFsIHkvbyBlbGVjdHLDs25pY28geSBhdXRvcml6byBhIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIGRlIGxvcyBBbmRlcyBwYXJhIHF1ZSByZWFsaWNlIGxhIHB1YmxpY2FjacOzbiBlbiBlbCBTaXN0ZW1hIGRlIEJpYmxpb3RlY2FzIG8gZW4gY3VhbHF1aWVyIG90cm8gc2lzdGVtYSBvIGJhc2UgZGUgZGF0b3MgcHJvcGlvIG8gYWplbm8gYSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCB5IHBhcmEgcXVlIGVuIGxvcyB0w6lybWlub3MgZXN0YWJsZWNpZG9zIGVuIGxhIExleSAyMyBkZSAxOTgyLCBMZXkgNDQgZGUgMTk5MywgRGVjaXNpw7NuIEFuZGluYSAzNTEgZGUgMTk5MywgRGVjcmV0byA0NjAgZGUgMTk5NSB5IGRlbcOhcyBub3JtYXMgZ2VuZXJhbGVzIHNvYnJlIGxhIG1hdGVyaWEsIHV0aWxpY2UgZW4gdG9kYXMgc3VzIGZvcm1hcywgbG9zIGRlcmVjaG9zIHBhdHJpbW9uaWFsZXMgZGUgcmVwcm9kdWNjacOzbiwgY29tdW5pY2FjacOzbiBww7pibGljYSwgdHJhbnNmb3JtYWNpw7NuIHkgZGlzdHJpYnVjacOzbiAoYWxxdWlsZXIsIHByw6lzdGFtbyBww7pibGljbyBlIGltcG9ydGFjacOzbikgcXVlIG1lIGNvcnJlc3BvbmRlbiBjb21vIGNyZWFkb3IgZGUgbGEgb2JyYSBvYmpldG8gZGVsIHByZXNlbnRlIGRvY3VtZW50by4gIAoKCkxhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24gc2UgZW1pdGUgZW4gY2FsaWRhZCBkZSBhdXRvciBkZSBsYSBvYnJhIG9iamV0byBkZWwgcHJlc2VudGUgZG9jdW1lbnRvIHkgbm8gY29ycmVzcG9uZGUgYSBjZXNpw7NuIGRlIGRlcmVjaG9zLCBzaW5vIGEgbGEgYXV0b3JpemFjacOzbiBkZSB1c28gYWNhZMOpbWljbyBkZSBjb25mb3JtaWRhZCBjb24gbG8gYW50ZXJpb3JtZW50ZSBzZcOxYWxhZG8uIExhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24gc2UgaGFjZSBleHRlbnNpdmEgbm8gc29sbyBhIGxhcyBmYWN1bHRhZGVzIHkgZGVyZWNob3MgZGUgdXNvIHNvYnJlIGxhIG9icmEgZW4gZm9ybWF0byBvIHNvcG9ydGUgbWF0ZXJpYWwsIHNpbm8gdGFtYmnDqW4gcGFyYSBmb3JtYXRvIGVsZWN0csOzbmljbywgeSBlbiBnZW5lcmFsIHBhcmEgY3VhbHF1aWVyIGZvcm1hdG8gY29ub2NpZG8gbyBwb3IgY29ub2Nlci4gCgoKRWwgYXV0b3IsIG1hbmlmaWVzdGEgcXVlIGxhIG9icmEgb2JqZXRvIGRlIGxhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24gZXMgb3JpZ2luYWwgeSBsYSByZWFsaXrDsyBzaW4gdmlvbGFyIG8gdXN1cnBhciBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBkZSB0ZXJjZXJvcywgcG9yIGxvIHRhbnRvLCBsYSBvYnJhIGVzIGRlIHN1IGV4Y2x1c2l2YSBhdXRvcsOtYSB5IHRpZW5lIGxhIHRpdHVsYXJpZGFkIHNvYnJlIGxhIG1pc21hLiAKCgpFbiBjYXNvIGRlIHByZXNlbnRhcnNlIGN1YWxxdWllciByZWNsYW1hY2nDs24gbyBhY2Npw7NuIHBvciBwYXJ0ZSBkZSB1biB0ZXJjZXJvIGVuIGN1YW50byBhIGxvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBzb2JyZSBsYSBvYnJhIGVuIGN1ZXN0acOzbiwgZWwgYXV0b3IgYXN1bWlyw6EgdG9kYSBsYSByZXNwb25zYWJpbGlkYWQsIHkgc2FsZHLDoSBkZSBkZWZlbnNhIGRlIGxvcyBkZXJlY2hvcyBhcXXDrSBhdXRvcml6YWRvcywgcGFyYSB0b2RvcyBsb3MgZWZlY3RvcyBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBhY3TDumEgY29tbyB1biB0ZXJjZXJvIGRlIGJ1ZW5hIGZlLiAKCg==