Predicción de demanda eléctrica en Agentina mediante técnicas de ciencia de datos

Medina, Emanuel Damián

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2771

Registro completo de metadatos

Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.rights.license	Licencia Creative Commons Atribución-Sin Derivados 4.0 Internacional (CC BY-ND 4.0)	spa
dc.contributor	Ynsfran, Blanca Patricia	spa
dc.creator	Medina, Emanuel Damián	spa
dc.date	2025	spa
dc.date.accessioned	2026-05-04T12:30:19Z	-
dc.date.available	2026-05-04T12:30:19Z	-
dc.identifier	https://ror.org/01bmj8t37	spa
dc.identifier.citation	Medina, E. D. (2025). Predicción de demanda eléctrica en Agentina mediante técnicas de ciencia de datos [Trabajo integrador final de Especialización en Ciencia de Datos de la Universidad Nacional de La Matanza]. Repositorio Digital UNLaM.	spa
dc.identifier.uri	http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2771	spa
dc.description	La planificación de la demanda eléctrica es una de las tareas más críticas para un funcionamiento eficiente y sostenible de la matriz energética nacional. Factores climáticos y estructurales inciden significativamente sobre el consumo eléctrico, disponer de modelos predictivos que integren múltiples fuentes de información resulta indispensable para poder tener herramientas de soporte para todo lo relacionado a la gestión de la energía eléctrica. Este trabajo propone un enfoque basado en técnicas de ciencia de datos para predecir la demanda eléctrica horaria a nivel nacional, incorporando variables climáticas, energéticas (saldo de intercambio energético con países limítrofes) y variables temporales. Se emplearán distintos modelos de Deep Learning que serán evaluados con distintas métricas. Los resultados obtenidos buscarán demostrar cual es el mejor método para anticipar los picos de consumo en determinados horarios, con determinadas condiciones climáticas y/o tipo de día, lo cual va a contribuir en una mejora en la toma de decisiones al momento de la planificación operativa y estratégica tanto del sistema eléctrico SADI, como así también de las redes de transmisión y distribución de las distintas regiones del país.	spa
dc.description	Fil: Medina, Emanuel Damián. Universidad Nacional de La Matanza; Argenitna.	spa
dc.format	application/pdf	spa
dc.format.extent	31 p.	spa
dc.language	spa	spa
dc.publisher	Universidad Nacional de La Matanza	spa
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights	https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/	spa
dc.subject	ANALISIS DE DATOS	spa
dc.subject	MODELADO DE DATOS	spa
dc.subject	DISTRIBUCION DE ENERGIA ELECTRICA	spa
dc.subject	POLITICA ENERGETICA	spa
dc.title	Predicción de demanda eléctrica en Agentina mediante técnicas de ciencia de datos	spa
dc.type	info:eu-repo/semantics/masterThesis	spa
dc.type	info:ar-repo/semantics/tesis de maestría	spa
dc.type	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion	spa
Aparece en las colecciones:	Especialización en Ciencia de Datos

Ficheros en este ítem:

Fichero	Descripción	Tamaño	Formato
E-CD Medina, Emanuel Damián - trabajo final integrador de la Especialización en Ciencia de Datos.pdf		1.08 MB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

Mostrar el registro sencillo del ítem