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Professor Advisordc.contributor.advisorCastillo Arce, Fernando
Authordc.contributor.authorPérez Barros, Rodrigo Alfredo 
Associate professordc.contributor.otherRivera Serrano, Francisco
Associate professordc.contributor.otherLara Córdova, Andrés
Admission datedc.date.accessioned2021-08-20T23:39:27Z
Available datedc.date.available2021-08-20T23:39:27Z
Publication datedc.date.issued2021
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/181365
General notedc.descriptionMemoria para optar al título de Ingeniero Civil Eléctricoes_ES
Abstractdc.description.abstractLa 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.es_ES
Patrocinadordc.description.sponsorshipFORCASTes_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Keywordsdc.subjectAnálisis de redes eléctricas
Keywordsdc.subjectComputadores - Procesamiento de imagen
Keywordsdc.subjectAprendizaje de máquina
Keywordsdc.subjectAprendizaje profundo
Títulodc.titlePlataforma de visualización de infraestructura eléctrica urbana mediante inteligencia artificiales_ES
Document typedc.typeTesis
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Eléctricaes_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES


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