Tutor 1
Salazar Cáceres, José Fabián
Resumen
Las energías renovables han desencadenado un cambio significativo en Colombia, trascendiendo su impacto ambiental y abarcando aspectos económicos, políticos y sociales. Colombia cuenta con una amplia riqueza en recursos naturales, entre los cuales se destacan la biomasa, la energía híbrida, eólica y solar como fuentes renovables a nivel nacional. Sin embargo, al centrarnos en dos fuentes específicas, la híbrida y la solar, observamos una mayor capacidad de generación. Las regiones del país disponen de diversas fuentes renovables, y en el presente proyecto de grado nos centraremos principalmente en la energía solar. El país disfruta de una exposición solar destacada a lo largo del año, lo que lo convierte en un escenario ideal para la generación de energía solar. Este hecho es particularmente importante en zonas rurales y alejadas de la red nacional, como Chiscas, un municipio con una baja densidad poblacional que se considera una zona no interconectada (ZNI). Esta situación ha llevado a las comunidades vulnerables a buscar soluciones energéticas para satisfacer sus necesidades básicas.
Palabras clave
Machine learning, Impacto ambiental, Programación matemática, Radiación solar, Energías renovables, Cambio climático
Tipo de documento
Trabajo de grado - Pregrado
Licencia Creative Commons
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Fecha de elaboración
2023
Programa académico
Ingeniería Eléctrica
Facultad
Facultad de Ingeniería
Citación recomendada
Morantes Arévalo, D. C. (2023). Estudio de técnicas de machine learning para la predicción de recurso solar en el municipio de Chiscas, Boyacá. Retrieved from https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_electrica/658
Publisher
Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Eléctrica