Aplicación de herramientas de machine LEARNING para la predicción de interrupciones en sistemas de distribución eléctrica en El Salvador

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dc.contributor.advisorMeléndez Valle, Werner David
dc.contributor.authorMorales Orellana, César Alberto
dc.contributor.authorMunto Uceda, Eduardo Enrique
dc.contributor.othermo17008@ues.edu.sv
dc.contributor.othermu19003@ues.edu.sv
dc.date.accessioned2025-11-10T17:05:01Z
dc.date.available2025-11-10T17:05:01Z
dc.date.issued2025-10
dc.description.abstractEsta tesis desarrolla un modelo para la predicción de fallas en transformadores de distribución, utilizando información de calidad de servicio regulada por la SIGET. El trabajo se centra en la zona central del país, donde las condiciones ambientales y operativas influyen directamente en el deterioro de los equipos. El análisis histórico evidencia un aumento de fallas por degradación y envejecimiento, y una reducción de eventos por causas externas, lo que resalta la importancia de los factores internos en el desempeño de los transformadores. Con base en datos operativos y de protecciones, se aplicaron técnicas de aprendizaje automático que combinan modelos supervisados y no supervisados para estimar la probabilidad de falla y detectar comportamientos anómalos. Los resultados obtenidos permiten priorizar el mantenimiento preventivo y optimizar la gestión de activos eléctricos, contribuyendo a mejorar la confiabilidad y continuidad del servicio eléctrico.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14492/32423
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad de El Salvador, Facultad de Ingeniería y Arquitectura
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectInterrupciones
dc.subjectSistemas de Distribucion
dc.subjectTransformadores
dc.titleAplicación de herramientas de machine LEARNING para la predicción de interrupciones en sistemas de distribución eléctrica en El Salvador
dc.typeThesis

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Documento de tesis - Aplicaciones ML deteccion Interrupciones.pdf
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