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Trabajo fin de máster

Implementación de un algoritmo inteligente para la detección de nuevos elementos en la red eléctrica

tipo de documento semantico ckh_publication

Ficheros

Resumen Trabajo Fin de Máster
TFM - Jimenez Berazaluce Gonzalo.pdf
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Resumen Autorización
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Fecha de publicación 00/00/2022
Director/Coordinador
Peco González, Jesús Pascual

Resumen

Idioma es-ES
Resumen

El proyecto ha consistido en crear un algoritmo inteligente que es capaz de detectar altas y bajas de elementos de inventario de la red eléctrica a través de sus medidas, mejorando así el manejo del inventario. El resultado de este proyecto ha sido ayudar con el reporte anual que las empresas distribuidoras deben realizar anualmente y mejorar la rentabilidad de esta. Los resultados del algoritmo han mostrado una precisión de un 95% de detección con la muestra del año 2020 y para este año 2021 ha detectado entre altas y bajas, 150 candidatos, lo cual impacta en las cuentas de Iberdrola mejorando los ingresos de I-DE en aproximadamente 300.000€ anuales, que a lo largo de toda la vida útil son 11 M€. Además, estos resultados han sido para este año únicamente, lo cual implica que potencialmente podrían reportar otros 11M€ el año siguiente y así sucesivamente. Otro beneficio de este algoritmo es la reducción del tiempo a la hora de ir buscando elemento a elemento en aquellas subestaciones que han tenido cambios, mejorando así la robustez de todos los sistemas, la integridad de los mismos y la confianza en ellos. La principal conclusión que se saca de este proyecto es que la automatización de procesos es clave para el desarrollo de una empresa, para reducir el número de tareas repetitivas y mejorar la calidad del trabajo de los empleados. Con este proyecto se ha demostrado como con un algoritmo inteligente se pueden obtener excelentes resultados para mejorar la confianza en los sistemas digitales, validando mejor los elementos que se entregan en las circulares a la CNMC y que tienen que pasar una auditoría. Con este proyecto, además, se puede demostrar el correcto funcionamiento de un elemento cuando se da de alta en la red eléctrica.

Idioma en-GB
Resumen

The project has consisted of creating an intelligent algorithm that is capable of detecting new and retired inventory elements of the electrical network through its measurements, thus improving inventory management. The result of this project has been to help with the annual report that distribution companies must make every year and to improve their profitability.
The results of the algorithm have shown an accuracy of 95% of detection with the 2020 sample and for this year 2021 it has detected 150 candidates, which impacts Iberdrola's accounts, improving I-DE's income by approximately €300,000 per year, which over the entire useful life is €11M. Furthermore, these results have been for this year only, which implies that they could potentially yield another €11M the following year and so on. Another benefit of this algorithm is the reduction of the time to search element by element in those substations that have had changes, thus improving the robustness of all the systems, their integrity and confidence in them.

The main conclusion drawn from this project is that process automation is key to the development of a company, to reduce the number of repetitive tasks and improve the quality of work of employees. With this project it has been demonstrated how with an intelligent algorithm can be obtained excellent results to improve confidence in digital systems, better validating the elements that are delivered in the circulars to the CNMC and have to pass an audit. With this project, in addition, it is possible to demonstrate the correct operation of an element when it is registered in the electrical network.

Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)

Palabras clave

Tipo de archivo application/pdf
Idioma en-GB
Tipo de acceso info:eu-repo/semantics/closedAccess
Licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
Fecha de modificacion 09/09/2022
Fecha de disponibilidad 26/08/2022
fecha de alta 26/08/2022

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