Análisis y Caracterización de la Calidad de Energía utilizando Minería de Datos - Alex Mullo; José Reinoso; Marlon Chamba; Carlos Lozada (Revista Técnica Energía)
El presente trabajo aborda la problemática de la calidad de energía en redes de distribución eléctrica, enfocándose en la identificación y evaluación de distorsiones armónicas, las cuales pueden afectar el funcionamiento de equipos y el cumplimiento normativo. Para ello, se implementó una metodología que combina el análisis univariante a fin de verificar el cumplimiento con las normas IEEE 519-2022 y ARCONEL 009/2024, junto con técnicas de minería de datos como el Análisis de Componentes Principales (PCA) y el algoritmo de clústeres K-Means, que permiten clasificar los armónicos según su comportamiento en el sistema eléctrico. La metodología fue validada a través del análisis del histórico de armónicos de una industria cementera, cuya red de distribución opera a 22 kV. Los resultados permitieron identificar periodos críticos en los que se superan los límites normativos, principalmente por el funcionamiento de variadores de frecuencia, inversores y rectificadores asociados a procesos industriales como extracción de materia prima, molienda, precalentamiento, calcinación, ensacado y despacho. El modelo desarrollado demostró ser eficaz para procesar grandes volúmenes de datos, detectar las principales fuentes de distorsión armónica y segmentar el comportamiento por horario y día, lo que facilita la implementación de estrategias de mitigación y su adaptación a diferentes entornos industriales.