Aprendizaje automático para sistemas de energía inteligente.

El objetivo principal es identificar métodos factibles de aprendizaje automático que podrían mejorar potencialmente prácticas de mantenimiento, donde los datos conducirán a decisiones predictivas exitosas consistentes con actualizaciones.

Estandarización. En este sentido, se esperan los siguientes resultados:

 Desarrollar una prueba de concepto basada en IEE 3007 y métodos de aprendizaje automático para expandir prácticas de mantenimiento de sistemas de energía industriales y comerciales.

 Proporcionar una taxonomía útil donde la nueva generación de ingenieros pueda visualizar rápidamente.

Técnicas para aprovechar gran volumen de datos en instalaciones eléctricas.

 Diseñar e implementar una interfaz multipropósito basada en la nube, que permita la evaluación de diferentes escenarios relacionados con el mantenimiento predictivo y proactivo para un caso de estudio (IEEE 3007 - Tablero 480 V)

 Impulsar los esfuerzos interdisciplinarios con la participación temprana de los estudiantes en aspectos técnicos, prácticos y conceptos fundamentales que han estado en la prioridad de alcance de muchos comités de IAS.

(2) Actas ICPRE 2022

(3) Procedimientos IEEE 2022

(1) Procedimientos IEEE 2023

(1) Artículo de revista – 2023