Modelo de minería de datos predictiva para el pronóstico de indicadores de calidad de suministro Saidi y Saifi
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2017COAR
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Resumen
Los indicadores de calidad de suministro de energía eléctrica son claves para CODENSA S.A. El modelo predictivo desarrollado permite pronosticar su comportamiento, a través de la segmentación de los indicadores de acuerdo con la clasificación de las incidencias en con y sin aviso y en los niveles de tensión en los cuales se presenta. Esta segmentación permite estimar el valor de los indicadores, mediante la suma de sus componentes. Para la implementación de los modelos se selecciona el algoritmo naive, por medio de la descomposición de tendencia y estacionalidad STL, obteniendo una confianza total del modelo superior al 80%.
Abstract
The quality indicators of the electnc power reliabilitv are key for CODENSA S A. The model developed allow forecasting their behavior. across of the sphtting of incidents aceording to the classification in with and without notice and in the level of voltages in which it occurs. This segmentation allows predict the valué of the indicators across the sum of their compo- nents. For the ímplementation of the models the naive algonthm was selected. using STL in order to decompose trend and stabilitv. obtaining a whoíe confidence of the model over to 80%.
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