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dc.contributor.advisorSerrepe Ranno, Miriam Marcela
dc.contributor.authorChavez Bazan, Hugo Alberto
dc.contributor.authorSilva Lopez, Aniano Raul
dc.date.accessioned2024-02-21T21:39:32Z
dc.date.available2024-02-21T21:39:32Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/133836
dc.description.abstractLa optimización de la eficiencia energética en subestaciones de Media Tensión dentro de entornos hospitalarios es un aspecto crítico para garantizar un suministro eléctrico confiable y sostenible. Este estudio se enfoca en la recopilación exhaustiva de datos históricos de consumo, patrones de demanda y condiciones operativas en subestaciones hospitalarias. Se identifican las causas subyacentes de la ineficiencia energética y se implementan modelos predictivos basados en la regresión lineal múltiple para predecir y optimizar el consumo energético. La validación del modelo se realiza mediante la comparación de datos reales con predicciones, utilizando métricas clave como el Error Absoluto Medio (MAE), Error Cuadrático Medio (MSE) y el coeficiente de determinación (R-cuadrado). Los resultados muestran una mínima discrepancia entre las predicciones y los datos reales, validando la efectividad del modelo en la simulación de escenarios energéticos. Se destaca la necesidad de estrategias de mantenimiento preventivo y ajustes menores para abordar las divergencias observadas. Para mejorar la eficiencia energética, se propone la adopción de tecnologías modernas, equipos más eficientes, sistemas de monitoreo continuo y la consideración de fuentes de energía renovable. Estas medidas buscan optimizar el rendimiento operativo, reducir costos a largo plazo y garantizar un suministro eléctrico confiable en entornos hospitalarios. A pesar de la alta precisión del modelo, se subraya la oportunidad de realizar ajustes puntuales y emplear técnicas más avanzadas de análisis de datos para mejorar aún más su capacidad predictiva. La implementación de estrategias de mejora continua y la adaptación del modelo a cambios en el entorno hospitalario se perfilan como aspectos cruciales para mantener su relevancia y precisión a largo plazo.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectEficiencia energéticaes_PE
dc.subjectSubestaciones hospitalariases_PE
dc.subjectTecnologías eficienteses_PE
dc.titleModelo de regresión lineal múltiple para mejorar la eficiencia energética para una subestación eléctrica de media tensiónes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Mecánica Eléctricaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Mecánico Electricistaes_PE
dc.description.sedeTrujilloes_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería Mecánica Eléctricaes_PE
dc.description.lineadeinvestigacionModelamiento y Simulación de Sistemas Electromecánicoses_PE
renati.advisor.dni06437594
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9342-1717es_PE
renati.author.dni70585620
renati.author.dni06143929
renati.discipline713076es_PE
renati.jurorLuján López, Jorge Eduardo
renati.jurorPelaez Chavez, Victor Hugo
renati.jurorSerrepe Ranno, Miriam Marcela
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligBiotecnologíaes_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsAcción por el climaes_PE


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