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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGonzález Rodríguez, Mario Salvador-
dc.creatorAraque Araque, Nicolás Felipe-
dc.creatorMancheno Domínguez, Paola María-
dc.date.accessioned2023-07-26T18:43:48Z-
dc.date.available2023-07-26T18:43:48Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationAraque, N.; Mancheno, P. (2023). Análisis técnico de la capacidad de producción de energía eléctrica neta en Ecuador para satisfacer la demanda del sector productivo en un periodo de 10 años (Tesis de maestría). Universidad de las Américas, Quito.es_ES
dc.identifier.otherUDLA-EC-TMINCD-2023-01-
dc.identifier.urihttp://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/15008-
dc.descriptionThe aim of this project was to predict the volume of energy production and its efficiency in the supply. Firstly, key factors contributing to improving the effectiveness of the electricity service were described, such as the implementation of efficient technologies and the optimization of energy distribution. Next, the performance of the Random Forest model was compared with other supervised learning models, demonstrating its effectiveness in prediction with a high coefficient of determination and low mean absolute error. In addition, electricity producing and distributing companies in Ecuador were identified, along with their current production capacity. This provided a clear understanding of the key players in the electricity sector. Furthermore, available energy generation technologies in the market were evaluated, considering their potential application in the Ecuadorian context. Finally, the most viable and sustainable options to increase net electricity production capacity in Ecuador were selected. The importance of using renewable technologies, improving energy efficiency, and diversifying energy sources was highlighted. The findings presented in this project are valuable for strategic decision making in optimizing energy generation and distribution in Ecuador, ultimately enhancing the efficiency and competitiveness of the electricity sector.es_ES
dc.description.abstractEl presente proyecto tuvo como objetivo predecir el volumen de energía producida y la eficiencia en su suministro. En primer lugar, se describieron los factores clave que contribuyen a mejorar la eficacia del servicio eléctrico, como la implementación de tecnologías eficientes y la optimización de la distribución de energía. A continuación, se comparó el rendimiento del modelo Random Forest con otros modelos de aprendizaje supervisado, demostrando su efectividad en la predicción con un alto coeficiente de determinación y un bajo error medio absoluto. Además, se identificaron las empresas productoras y distribuidoras de energía eléctrica en el Ecuador, así como su capacidad actual de producción. Esto proporcionó una visión clara de los actores clave en el sector eléctrico. Asimismo, se evaluaron las tecnologías de generación de energía disponibles en el mercado y su potencial de aplicación en el contexto ecuatoriano. Finalmente, se seleccionaron las opciones más viables y sostenibles para aumentar la capacidad de producción de energía eléctrica neta en el Ecuador. Se destacó la importancia de utilizar tecnologías renovables, mejorar la eficiencia energética y diversificar las fuentes de energía. Los hallazgos presentados en el presente proyecto son valiosos para la toma de decisiones estratégicas en la optimización de la generación y distribución de energía en Ecuador, mejorando la eficiencia y competitividad del sector eléctrico.es_ES
dc.format.extent84 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuito: Universidad de las Américas, 2023es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectPRODUCCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICAes_ES
dc.subjectVOLUMEN DE ENERGÍAes_ES
dc.subjectDISTRIBUCIÓN DE ENERGÍAes_ES
dc.subjectSERVICIO ELÉCTRICOes_ES
dc.titleAnálisis técnico de la capacidad de producción de energía eléctrica neta en Ecuador para satisfacer la demanda del sector productivo en un periodo de 10 añoses_ES
dc.typemasterThesises_ES
Aparece en las colecciones: Maestría Integral Negociación Ciencia de Datos

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