Modelo de Machine Learning para identificar el perfil de demanda de consumo en medidores de empresas distribuidoras de Energía Eléctrica - Arcaya Huacasi, Milagros (2025)
En la actualidad, las empresas distribuidoras de energía eléctrica enfrentan el desafío de gestionar eficientemente la demanda de energía, lo cual es crucial para la optimización de recursos, la reducción de costos y la mejora de la sostenibilidad ambiental. Este trabajo presenta el desarrollo y aplicación de diferentes modelos estadísticos y de machine learning para identificar con precisión el perfil de demanda de consumo en medidores de empresas distribuidoras de energía eléctrica en la región de Puno. Se investigaron y compararon diferentes algoritmos, incluyendo redes neuronales para determinar el más adecuado basado en su precisión y capacidad de generalización. Los datos utilizados comprendieron registros históricos de consumo, información geográfica, y datos demográficos de los consumidores. El modelo más eficaz demostró ser capaz de predecir la demanda de energía con una alta precisión, facilitando así una mejor planificación y gestión de los recursos energéticos. Este estudio no solo aporta a la literatura existente en el campo del machine learning y su aplicación en la gestión de la energía, sino que también ofrece herramientas prácticas para las empresas distribuidoras para mejorar la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente de los diferentes niveles económicos, como de aquellos cuya clasificación es del sector urbano y rural cuya demanda es creciente cada periodo y las empresas distribuidoras deben determinar el perfil de demanda de consumo .