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https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9884| Title: | Sistema de modelado basado en inteligencia artificial de los factores determinantes en la generación e intercambio energético del Sistema Nacional Interconectado del Ecuador |
| Authors: | Toapanta Paredes, Roberto Santiago Herrera Andrade, Ricardo Andrés Piza Reasco, Robert Antonio Chiliquinga Jiménez, Gabriela Estefania (tutor) Navas Castellanos, Andrés Roberto (tutor) |
| Keywords: | SISTEMAS INTERCONECTADOS;APRENDIZAJE AUTOMÁTICO;ALGORITMOS DE AGLOMERACIÓN;POTENCIACIÓN DEL GRADIENTE |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | QUITO/UIDE/2026 |
| Citation: | Toapanta Paredes, Roberto Santiago; Herrera Andrade, Ricardo Andrés; Piza Reasco, Robert Antonio. (2026). Sistema de modelado basado en inteligencia artificial de los factores determinantes en la generación e intercambio energético del Sistema Nacional Interconectado del Ecuador. Maestría en inteligencia artificial aplicada. UIDE. Quito. 89 p. |
| Abstract: | El Sistema Nacional Interconectado (SNI) de Ecuador enfrenta episodios recurrentes de crisis de seguridad energética, vulnerable ante fenómenos climáticos y cambios en los ciclos de precipitación. Ahora bien, se construyó un dataset con datos diarios para 2009-2025 incluyendo variables energéticas y climáticas provenientes de fuentes públicas. Los modelos predictivos tradicionales no explican adecuadamente la interrelación entre la demanda, la disponibilidad hídrica y la capacidad térmica. Por ello el presente trabajo propone un enfoque analítico alternativo mediante modelado basado en aprendizaje automático con el fin de conocer la sensibilidad del SNI a los factores determinantes y convertir datos históricos en conocimiento estratégico. Así la investigación se enmarca en un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental de tipo ex post facto y un alcance exploratorio-explicativo, pues se trabaja sobre series históricas secundarias sin intervención directa sobre el sistema eléctrico...Ecuador's National Interconnected System (SNI) faces recurrent episodes of energy security crisis, being vulnerable to climate phenomena and shifts in precipitation cycles. A daily dataset for 2009–2025 was built, incorporating energy and climate variables from public sources. Traditional predictive models do not adequately explain the interrelationship between demand, water availability and thermal capacity. Therefore, this work proposes an alternative analytical approach using machine learning-based modeling to understand the sensitivity of the National Interconnected System (SNI) to determining factors and transform historical data into strategic knowledge. Thus, the research is framed within a quantitative approach, with a non-experimental, ex post facto design and an exploratory-explanatory scope, as it works with secondary historical series without direct intervention in the electrical system... |
| URI: | https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9884 |
| Appears in Collections: | Tesis - Maestría - Inteligencia Artificial Aplicada |
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