Desarrollo de Plataforma de Monitoreo para activos críticos del sector Eléctrico en transformadores

RESUMEN : En este documento se describe el desarrollo del diseño de una plataforma de monitoreo para activos eléctricos en la nube con la ayuda de varios softwares de programación, como lo son Python, Google Colab y con la ayuda de bases de datos como SQL y software open source para la visualización de información en tiempo real llamado Grafana. El objetivo de este proyecto es unificar varias formas de medir el índice de salud de un transformador y sus matrices de riesgo, mediante triángulos de Duval, estado de gases, Árboles de decisión, series de tiempo y otros algoritmos de Machine Learning (ML). La idea de la plataforma de monitoreo no solamente es medir el índice de salud de un transformador, sino también aplicar ciencia de datos al consumo histórico eléctrico de los centros comerciales, que son clientes de la empresa donde se realizan las prácticas. En resumen, este trabajo unifica todos estos servicios en una plataforma en la nube.

• Autores: López Cardona, Juan Esteban
• 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:10495/33229
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/33229
• Palabra clave: Algoritmo; Algorithms; Aprendizaje automático (inteligencia artificial); Machine learning; Sector eléctrico; Análisis de series de tiempo; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/