Modelo predictivo de la demanda de gas natural en Norte de Santander, utilizando técnicas de Machine Learning.
Según datos registrados por los agentes del mercado de gas natural en la declaración de producción que realizaron en 2023, se observa que el potencial de producción se reducirá en los siguientes años para Colombia, esto genera impacto en el costo energéticos y el impacto medioambiental. Esta investi...
- Autores:
-
Palacios Alvarado, Wlamyr
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/resource_type/c_baaf
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
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Luis Emilio Vera Duarte |
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Según datos registrados por los agentes del mercado de gas natural en la declaración de producción que realizaron en 2023, se observa que el potencial de producción se reducirá en los siguientes años para Colombia, esto genera impacto en el costo energéticos y el impacto medioambiental. Esta investigación presenta una revisión exhaustiva de las técnicas de aprendizaje automático (ML) para pronosticar series temporales de consumo de gas natural utilizando datos reales. Los datos serán proporcionados por la empresa comercializadora de gas natural y se utilizarán para evaluar la eficacia y efectividad de las técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. Se utilizarán conocidas técnicas de inteligencia artificial para analizar el consumo de gas natural en escenarios individuales y conjuntos. Así mismo, se presentará una revisión y análisis en profundidad del 'modelo híbrido' que combina técnicas de previsión y optimización. La comparación exhaustiva demuestra que el modelo híbrido es más preciso que los modelos individuales y de conjunto. Se considera que tanto la precisión de la predicción como la idoneidad para el uso de estos modelos ayudan a los usuarios a planificar la gestión energética. Siendo así, el presente proyecto se orienta a proponer un modelo predictivo para la demanda de gas natural, lo que podría permitir tomar mejores medidas de planeación de la gestión energética, establecer políticas de consumo, y gestionar los costos de sostenibilidad, ya que el costo energético tiene un impacto directo economía local, regional y nacional, se espera brindar resultados que permitan aportar a las decisiones gerenciales relacionadas con la transición energética. También, académicamente, se busca generar una propuesta que aborde esta línea de conocimiento tradicional empleando nuevas técnicas como el Machine Learning. |
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Así mismo, se presentará una revisión y análisis en profundidad del 'modelo híbrido' que combina técnicas de previsión y optimización. La comparación exhaustiva demuestra que el modelo híbrido es más preciso que los modelos individuales y de conjunto. Se considera que tanto la precisión de la predicción como la idoneidad para el uso de estos modelos ayudan a los usuarios a planificar la gestión energética. Siendo así, el presente proyecto se orienta a proponer un modelo predictivo para la demanda de gas natural, lo que podría permitir tomar mejores medidas de planeación de la gestión energética, establecer políticas de consumo, y gestionar los costos de sostenibilidad, ya que el costo energético tiene un impacto directo economía local, regional y nacional, se espera brindar resultados que permitan aportar a las decisiones gerenciales relacionadas con la transición energética. También, académicamente, se busca generar una propuesta que aborde esta línea de conocimiento tradicional empleando nuevas técnicas como el Machine Learning.Fondo de Investigaciones Universitarias - FINU - UFPSMediante la resolución 125 de 24 de mayo de 2011 se reglamenta los criterios y procedimientos para la financiación de los proyectos de investigación a través del fondo de investigaciones universitarias - finu – ufpsTipo de investigación. El tipo de investigación que se utilizará para el desarrollo de este proyecto se enmarca en la investigación descriptiva y evaluativa, según (Hernández Sampieri, Fernández Collado, & Baptista Lucio, 2010) Los estudios descriptivos buscan especificar las propiedades importantes de personas, grupos, comunidades o cualquier otro fenómeno que sea sometido a análisis. Miden o evalúan diversos aspectos, dimensiones o componentes del fenómeno o fenómenos a investigar. Desde el punto de vista científico, describir es medir. Esto es, en un estudio descriptivo se selecciona una serie de cuestiones y se mide cada una de ellas independientemente, para así lograr explicar lo que se investiga. Por otra parte, la investigación evaluativa obtiene de manera reflexiva y sistemática información sobre un programa o proyecto, sobre su funcionamiento y sobre sus efectos y consecuencias, con el fin de construir nueva información y evidencia, para los actores del programa educativo, acerca de cómo se está desarrollando el proyecto, a que resultados se han logrado (Mejía - Castillo, 2017). En este sentido (Uribe, Zapata, & Gómez, 1996) describen que en síntesis el propósito de este tipo de metodología de investigación es proporcionar información útil para tomar decisiones con respecto a un programa, ya sean estas de planeación como resultado de la evaluación de contexto; de estructuración como resultado de la evaluación de insumos; de implementación como resultado de la evaluación de proceso o de reciclaje como resultado de la evaluación de producto.Producción, cadena de suministro y simulación48 Páginasapplication/pdfspaUniversidad Francisco de Paula SantanderSan José de CúcutaDerechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santanderhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2file:///C:/Users/ufps/Downloads/FINU%20WPA%20-%202023.pdfModelo predictivo de la demanda de gas natural en Norte de Santander, utilizando técnicas de Machine Learning.Propuesta de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_baafhttp://purl.org/coar/resource_type/c_93fcTextinfo:eu-repo/semantics/reporthttps://purl.org/redcol/resource_type/PIDinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ColombiaGarcía de la Chica Herrera, Á. (2023). Análisis del consumo de la energía de un edificio mediante técnicas predictivas de Deep Learning.Ramírez-Gómez, C. A., Saavedra-Montes, A. J., & Ramos-Paja, C. A. (2013). Modelado y Estimación de Parámetros de un Sistema de Generación Eólico de Baja Potencia. TecnoLógicas, 209-221.Chou, J. S., & Tran, D. S. (2018). Forecasting energy consumption time series using machine learning techniques based on usage patterns of residential householders. Energy, 165, 709-726.Vandeput, N. (2021). Data Science for Supply Chain Forecasting. Berlin: Walter de Gruyter GmbH.Obando Paredes, E. D. (2018). Modelo de pronóstico de radiación solar basado en Machine Learning (Doctoral dissertation)Marco Carpena, A. (2017). Modelización y predicción de gas natural producida en un aerogenerador utilizando modelos estocásticos temporales a partir de series de viento (Doctoral dissertation, Universitat Politècnica de València).Aguiar, L. M. (2016). Modelo predictivo de radiación solar mediante técnicas de machine learning: aplicación a la isla de Gran Canaria (Doctoral dissertation, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria).Bustinza Barrial, A. A., Bautista Abanto, A. M., Alva Alfaro, D. A., Villena Sotomayor, G. M., & Trujillo Sabrera, J. M. (2022). Predicción de los valores de la demanda máxima de gas natural empleando técnicas de machine learning para la empresa Nexa Resources–CajamarquillaChou, J. S., & Tran, D. S. (2018). Forecasting energy consumption time series using machine learning techniques based on usage patterns of residential householders. Energy, 165, 709-726.Ruiz Suárez, Y. (2022). Aplicación de técnicas de Machine Learning para la detección de patrones de consumo energético.UPME. 2022. Proyección de la demanda de gas natural y potencia máxima en Colombia.Rubio Cienfuegos, J. M. (2022). Uso de series difusas para el desarrollo de modelos predictivos de la demanda de gas natural.De Almeida Lucas, E. (2019). Pronóstico de energía eólica para horizontes temporales de corto plazo en base a modelo numérico de mesoescala y redes neuronales artificiales.Alfonso Ortiz, J. E., & Bogoya Mora, D. J. Predicción del recurso solar diario mediante técnicas de machine learning para la proyección de generación de gas natural. Luján Paredes, M. J. Diseño de un sistema de control predictivo con restricciones del proceso de calentamiento de gas de una estación de regulación y medición de gas natural (ERM).Paredes, M. J. L. (2023). Diseño de un Sistema de Control Predictivo con Restricciones del Proceso de Calentamiento de Gas de una Estación de Regulación y Medición de Gas Natural (ERM) (Master's thesis, Pontificia Universidad Catolica del Peru (Peru)).Renovables, E., & Ambiente, M. PROCEDIMIENTO PARA DISCRIMINAR CONSUMO DE GAS NATURAL SEGÚN USOS EN VIVIENDAS UNIFAMILIARES.Villegas, L., & Pérez, R. Inteligencia Artificial para Toma de Decisiones en el Mantenimiento Predictivo a equipos Turbocompresores en la Industria Petrolera.25.000.000032-2025Modelo predictivo de la demanda de gas natural en Norte de Santander, utilizando técnicas de Machine Learning.56.680.000032-2025Universidad Francisco de Paula SantanderPublicationORIGINALFINU WPA - 2023.pdfFINU WPA - 2023.pdfProyecto FINUapplication/pdf933471https://repositorio.ufps.edu.co/bitstreams/416c96b1-ec3d-4a98-b3f8-6e0b8039b65c/downloadbb8182223e222d172234b6284b22a9b7MD51trueLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://repositorio.ufps.edu.co/bitstreams/2ec76f6f-2b1e-4664-8f23-ed0d85f42a70/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52falseAnonymousREADTEXTFINU WPA - 2023.pdf.txtFINU WPA - 2023.pdf.txtExtracted texttext/plain111664https://repositorio.ufps.edu.co/bitstreams/7e92199f-6ea9-4a3c-b2d7-7f4d11e8c479/downloadc252e9e0f44bf599941430770c0cba02MD53falseTHUMBNAILFINU WPA - 2023.pdf.jpgFINU WPA - 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