Plataforma de visualización de infraestructura eléctrica urbana mediante inteligencia artificial
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Castillo Arce, Fernando
Author
dc.contributor.author
Pérez Barros, Rodrigo Alfredo
Associate professor
dc.contributor.other
Rivera Serrano, Francisco
Associate professor
dc.contributor.other
Lara Córdova, Andrés
Admission date
dc.date.accessioned
2021-08-20T23:39:27Z
Available date
dc.date.available
2021-08-20T23:39:27Z
Publication date
dc.date.issued
2021
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/181365
General note
dc.description
Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Eléctrico
es_ES
Abstract
dc.description.abstract
La infraestructura de la red eléctrica de distribución, dada su extensión y complejidad, es
propensa a fallas generando interrupciones en el suministro eléctrico a sus clientes. Procesos
de mantención preventiva se hacen necesarios de aplicar. Por otro lado, junto al plan estatal
de llevar a la ciudad de Santiago a ser una SmartCity, se tiene una gran oportunidad de
solucionar la problemática presente mediante tecnologías emergentes. Se propone la creación
de un Sistema de Información Geográfica (SIG), donde el objetivo inicial, y que valida la
solución, es el desarrollo de un modelo computacional que detecte eventos anómalos en la
red eléctrica de distribución de forma automática. Mediante técnicas de procesamiento de
imágenes y deep learning, se desarrolla una serie de módulos que conforman el modelo computacional.
Los resultados, en términos de métricas, que entrega en detectar eventos de postes
y catenarias son: Precision de 0.9286 y 0.954, Recall de 0.9785 y 0.8857, y F1 de 0.9529 y
0.9186, respectivamente. Se logra entonces desarrollar un modelo computacional que toma
en cuenta las características de la infraestructura eléctrica chilena y permite obtener alertas
preventivas de mantenciones, lo que genera a su vez un avance para el plan estatal de llevar
a la capital a ser una SmartCity.