Optimización de la Confiabilidad en Sistemas de Distribución Eléctrica Mediante Técnicas de Inteligencia Artificial

Este proyecto de investigación aborda la mejora crítica de la confiabilidad en sistemas de distribución eléctrica mediante la integración de técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial (IA). El problema central radica en la creciente complejidad de las redes eléctricas, la necesidad de minimizar interrupciones y la dificultad de gestionar eficientemente fallas y la integración de energías renovables con métodos tradicionales. La solución propuesta consiste en desarrollar un marco integral de IA que incluya el análisis detallado de datos históricos, la implementación de modelos predictivos basados en aprendizaje automático para la detección temprana de fallas, y el desarrollo de algoritmos de optimización para mejorar las estrategias de mantenimiento preventivo y correctivo. Además, se diseñarán sistemas de gestión dinámica impulsados por IA para adaptarse a los cambios operativos en tiempo real. Se espera que este enfoque proactivo supere las limitaciones de las metodologías convencionales, resultando en una mejora sustancial de la confiabilidad operativa, la eficiencia y la reducción de costos para el sector eléctrico. Los resultados esperados incluyen la publicación de un artículo científico indexado y el desarrollo de herramientas tecnológicas avanzadas aplicables a la infraestructura eléctrica.<br/><br/><b>Objetivo</b>: <br/>El objetivo general de este proyecto de investigación es desarrollar un marco integral basado en inteligencia artificial para mejorar la confiabilidad en sistemas de distribución eléctrica. El enfoque se centrará en la aplicación estratégica de algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de optimización y análisis predictivo para prever y gestionar proactivamente eventos de falla, optimizar el mantenimiento y adaptarse dinámicamente a las variaciones de la red.<br/><br/><b>Líneas de investigación</b>: <br/>Confiabilidad y calidad de la energía eléctrica