Determinación de la eficiencia de un generador eléctrico utilizando un algoritmo genético con aprendizaje profundo - Oblitas Llanos, Geiner (2025)
La presente investigación contribuye al ODS 7 (Energía Asequible y no Contaminante) y tuvo como objetivo principal analizar el impacto de un modelo predictivo basado en redes neuronales optimizadas y un plan de mantenimiento en la eficiencia y rendimiento de generadores eléctricos, se destacó que la reducción de emisiones de CO₂ contribuye de manera directa al cumplimiento del ODS 7, al promover un uso más limpio y eficiente de la energía, reduciendo el impacto ambiental y fomentando prácticas sostenibles en el ámbito energético. El estudio fue de tipo aplicado, con un diseño preexperimental y alcance explicativo. La población estudiada estuvo constituida por un grupo de generadores eléctricos, cuyos indicadores de desempeño se recolectaron durante un periodo de seis meses, considerando variables como la disponibilidad, confiabilidad, consumo de combustible y emisiones de CO2. Como resultados, se identificó una tendencia decreciente en la eficiencia del generador, pasando del 29.85% en enero al 28.74% en junio. Además, la implementación del modelo predictivo permitió predecir la eficiencia con alta precisión, lo que facilitó la toma de decisiones informadas en las estrategias de mantenimiento. El análisis económico de la propuesta confirmó su viabilidad, con un VAN de S/ 17,676.42, una TIR del 28.65% y un ROI del 100%, destacando un tiempo de retorno de tres años. Se concluyó que el modelo predictivo y el plan de mantenimiento propuesto contribuyen de manera significativa a mejorar la eficiencia energética y la sostenibilidad operativa de los generadores eléctricos, alineándose con los objetivos del ODS 7 para fomentar el uso eficiente de la energía y reducir el impacto ambiental.