Generación sintética de datos faltantes en parámetros de diseño en celdas solares de tercera generación utilizando inteligencia artificial.
Las celdas solares de perovskita han avanzado considerablemente en poco tiempo, alcanzando una eficiencia de aproximadamente 22% en menos de 15 años. Estos avances, impulsados por hallazgos empíricos de celdas experimentales, han llevado a un incremento en los costos y la mano de obra para su desarr...
- Autores:
-
Castañeda Pico, Carlos Oswaldo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/9690
- Acceso en línea:
- https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/9690
- Palabra clave:
- Celdas solares
Perovskita
Machine Learning
Imputación de datos
Análisis de datos
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- closedAccess
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- Derechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2024
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Las celdas solares de perovskita han avanzado considerablemente en poco tiempo, alcanzando una eficiencia de aproximadamente 22% en menos de 15 años. Estos avances, impulsados por hallazgos empíricos de celdas experimentales, han llevado a un incremento en los costos y la mano de obra para su desarrollo. Aprovechando estos hallazgos experimentales, es posible realizar predicciones más precisas mediante algoritmos de regresión y machine learning. No obstante, una dificultad importante es la pérdida de información en las bases de datos, ya sea por falta de datos proporcionados o por pérdida durante el proceso de minería de datos. Este estudio explora algoritmos de machine learning para realizar imputaciones múltiples en variables categóricas y numéricas de parámetros de fabricación de celdas de perovskita, con el objetivo de obtener una base de datos completa y robusta. La metodología incluye la selección de variables, ingeniería de características, selección y evaluación de modelos. Los resultados indican que los modelos de imputación mantienen la distribución de los datos sin desviaciones significativas en densidad, media y mediana, con una precisión en variables categóricas superior al 90% y errores absolutos porcentuales medios (MAPE) inferiores al 10% en variables numéricas. |
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No obstante, una dificultad importante es la pérdida de información en las bases de datos, ya sea por falta de datos proporcionados o por pérdida durante el proceso de minería de datos. Este estudio explora algoritmos de machine learning para realizar imputaciones múltiples en variables categóricas y numéricas de parámetros de fabricación de celdas de perovskita, con el objetivo de obtener una base de datos completa y robusta. La metodología incluye la selección de variables, ingeniería de características, selección y evaluación de modelos. Los resultados indican que los modelos de imputación mantienen la distribución de los datos sin desviaciones significativas en densidad, media y mediana, con una precisión en variables categóricas superior al 90% y errores absolutos porcentuales medios (MAPE) inferiores al 10% en variables numéricas.Introducción ................................................................................................................................ 16 1. Descripción del proyecto .................................................................................................... 18 1.1 Planteamiento del problema .............................................................................. 18 1.2 Justificación del problema ................................................................................ 20 Beneficios Tecnológicos ............................................................................. 20 Beneficios Económicos .............................................................................. 21 Beneficios Sociales ..................................................................................... 21 1.3 Alcances ............................................................................................................ 21 1.4 Limitaciones y Delimitación ............................................................................. 22 Limitaciones ............................................................................................... 22 Delimitaciones ............................................................................................ 22 2. Objetivos ............................................................................................................................. 23 2.1 Objetivo General ............................................................................................... 23 2.2 Objetivos Específicos ........................................................................................ 23 3. Marco Referencial .............................................................................................................. 24 3.1 Antecedentes ..................................................................................................... 24 Antecedentes internacionales ..................................................................... 24 Antecedentes nacionales ............................................................................. 26 3.2 Marco Teórico ................................................................................................... 26 Mecanismos de datos faltantes ................................................................... 27 Métodos de imputación .............................................................................. 29 Aprendizaje automático (Machine learning) .............................................. 30 R Studio ........................................................................................................ 30 Python ......................................................................................................... 31 Error Porcentual Absoluto Medio ............................................................... 31 Accuracy ..................................................................................................... 31 Perovskita ................................................................................................... 32 Celdas solares ............................................................................................. 32 3.3 Marco Legal ...................................................................................................... 33 4. Diseño Metodológico ......................................................................................................... 34 4.1 Identificar las características y propiedades técnicas de las celdas solares de tercera generación y las técnicas de imputación de datos, para obtener conjuntos de datos representativos. ...................................................................................................... 34 Actividad 1 (A1), Recolección de información parámetros técnicos: ........ 34 Actividad 2 (A2), Técnicas de visualización de datos:............................... 34 ... Actividad 3 (A3), Definir estrategias empleadas para estimar información que falta en los datos: ......................................................................................... 35 4.2 Codificar algoritmos basados en aprendizaje automático para el enriquecimiento de datos incompletos de parámetros de diseño de celdas solares de tercera generación basadas en las técnicas de imputación identificadas. ....................... 35 Actividad 4 (A4), Codificación de las técnicas en R: ................................. 35 Actividad 5 (A5), Codificación de las técnicas en Python: ........................ 36 4.3 Enriquecer los datos con los algoritmos de aprendizaje automático y las técnicas de enriquecimiento de datos identificadas. ....................................................... 36 Actividad 6 (A6). Evaluar los datos estimados e imputarlos, con base en modelos de R: ..................................................................................................... 36 Actividad 7 (A7). Evaluar los datos estimados e imputarlos, con base en modelos de Python: ............................................................................................ 36 4.4 Evaluar las técnicas identificadas, considerando factores del comportamiento de los datos obtenidos. .................................................................................................... 37 Actividad 8 (A8), Emplear enfoques de visualización de datos para analizar su comportamiento: ............................................................................................ 37 5. Resultados ........................................................................................................................... 38 5.1 Caracterización de datos para celdas solares de perovskitas y tratamiento para imputación……………………………………………………………………………...38 Tratamiento del conjunto de datos: ............................................................ 41 Visualizaciones univariantes ...................................................................... 43 Algoritmos basados en aprendizaje automático para el enriquecimiento de datos incompletos. .............................................................................................. 54 5.2 Codificación de algoritmos ............................................................................... 57 Algoritmos codificados en R Studio ........................................................... 60 Algoritmos codificados en Python ............................................................. 65 5.3 Validación y pruebas de rendimiento para el enriquecimiento del conjunto de datos………… ................................................................................................................ 68 Evaluación de modelos en R ...................................................................... 69 Evaluación de modelos en Python .............................................................. 73 5.4 Evaluación de distribución de datos ................................................................. 76 6. Conclusión .......................................................................................................................... 84 7. Recomendaciones ............................................................................................................... 86 8. Trabajos futuros .................................................................................................................. 87 9. Reconocimientos ................................................................................................................ 88 Referencias ................................................................................................................................. 89 Anexos ........................................................................................................................................ 92PregradoIngeniero(a) Electrónico(a)92 páginas. ilustraciones. 2.192 KBapplication/pdfspaUniversidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería ElectrónicaDerechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/closedAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_14cbhttps://catalogobiblioteca.ufps.edu.co/cgi-bin/koha/opac-retrieve-file.pl?id=0eb31bde9bfd2b0974ef4b729bbadb58Generación sintética de datos faltantes en parámetros de diseño en celdas solares de tercera generación utilizando inteligencia artificial.Trabajo 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_970fb48d4fbd8a85Celdas solaresPerovskitaMachine LearningImputación de datosAnálisis de datosPublication0c6e8ff3-f75a-40f3-9fbc-409a3304b9f4virtual::2322-10c6e8ff3-f75a-40f3-9fbc-409a3304b9f4virtual::2322-1abc338a1-9e1e-4237-9af0-e45fafc42f7dvirtual::1827-1abc338a1-9e1e-4237-9af0-e45fafc42f7dvirtual::1827-1ORIGINALTG1161628.pdfTG1161628.pdfProyecto de Pregradoapplication/pdf278110https://repositorio.ufps.edu.co/bitstreams/e5f9a8dd-84ee-4327-9d95-373bacb116f6/download51d2909cd705d0d3dd4c502a24f8c080MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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