Implementation of ananomaly detection system for gas consumption in industrial clients through data analytics

El sector del gas natural desempeña un papel fundamental a nivel mundial en la actual transición energética, sirviendo como puente clave entre los combustibles fósiles tradicionales y las fuentes de energía renovables. En este trabajo, presentamos una metodología para detectar anomalías en el consum...

Full description

Autores:
Luna Velasco, María Camila
Benavides Sanclemente, María Alejandra
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/76232
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/1992/76232
Palabra clave:
Deep Learning
Neural Networks
Time series analysis
Wavelet Transform
Anomaly detection
Natural gas consumption
Convolutional Neural Networks (CNN)
Long Short-Term Memory (LSTM)
Aprendizaje profundo
Redes neuronales
Análisis de series temporales
Transformada wavelet
Detección de anomalías
Consumo de gas natural
Redes neuronales convolucionales
Memoria a largo y corto plazo
Ingeniería
Rights
openAccess
License
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