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...
- 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
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International