Análisis de datos energéticos (MIE)

El análisis de datos energéticos es clave para medir y optimizar el consumo de energía, siendo fundamental para entender tendencias y detectar áreas críticas en la reducción del uso energético. Esto es especialmente relevante en el contexto de transición hacia sistemas energéticos de bajas emisiones y en el compromiso adoptado por el Estado con las metas de descarbonización.

En este curso, los y las estudiantes abordarán técnicas de visualización, lectura y calificación de datos, con un enfoque práctico en su aplicación al sector energético de Chile y América Latina. Se trabajará con bases de datos públicas, documentadas en función del avance de las energías renovables intermitentes.

La metodología de aprendizaje incluye cátedras y ejercicios prácticos de análisis de datos, apoyadas de cápsulas, análisis de casos, lecturas y desarrollo de quiz.

El curso se dictará en formato semipresencial. La sesión inicial se desarrollará de manera presencial, mientras que las sesiones restantes se llevarán a cabo en modalidad remota, a través de una combinación de clases sincrónicas en línea (streaming) y cápsulas asincrónicas previamente elaboradas.

Licenciados en Ciencias de la Ingeniería, Ingenieros Civiles, Ingenieros Mecánicos, Ingenieros Electricistas, Ingenieros Químicos, Ingenieros Hidráulicos, Ingenieros Energéticos, Ingenieros Industriales, Ingenieros Ambientales, Ingenieros Politécnicos, Ingenieros Aeronáuticos, Ingenieros Navales, Ingenieros en Transporte y otras profesiones afines.

Aplicar herramientas de ciencia de datos en el sector energético, comprendiendo el valor de las bases de datos, las tendencias tecnológicas y las metodologías de procesamiento, exploración y predicción para la toma de decisiones estratégicas.

Grado Académico de Licenciado o Título Profesional Universitario equivalente.
Dos años de experiencia laboral.

Al final del curso podrás:
– Analizar la importancia del uso de bases de datos en el sector energético, su situación actual y las tendencias tecnológicas.
– Experimentar con el uso de softwares para el procesamiento, exploración, manipulación y análisis de datos en casos reales del sector energético.
– Interpretar la lectura de bases de datos energéticas, considerando su estructura, fuentes y normativas asociadas a la gestión de datos.
– Aplicar procesos de ciencia de datos a sistemas energéticos para la predicción y comunicación de resultados.
– Valorar los principios de exploración de grandes volúmenes de datos en el sector energético.
– Debatir el estado del arte en el pronóstico de datos basado en energías renovables.

Contenidos:
1. Introducción a bases de datos en la gestión energética.
1.1. Introducción a la programación para el análisis de datos.
1.2. Manipulación y limpieza de datos energéticos.
2. Herramientas para el análisis de datos energéticos.
2.1. Estrategias para manejar datos incompletos en el sector energético.
2.2. Técnicas para la visualización efectiva de datos energéticos.
3. Lectura y análisis de bases de datos del sector energético.
3.1. Aprendizaje a partir de datos: conceptos clave.
3.2. Manejo de datos para la evaluación de proyectos de energías renovables variables.
3.3. Uso creativo de datos para la innovación en el sector energético.
4. Modelos de aprendizaje en la gestión de datos energéticos.
4.1. Modelos lineales en el análisis de datos energéticos.
4.2. Evaluación de errores en modelos predictivos.
4.3. Regresión, una forma de aprendizaje supervisado.
5. Exploración y cálculo de métricas en el análisis de datos energéticos.
5.1. Estimación de métricas para caracterizar carga, precio y generación histórica de energías renovables.
5.2. Evaluación de parámetros y modelos en sistemas energéticos.
6. Pronóstico de datos basado en energías renovables.
6.1. Pronósticos a corto plazo de carga, precio y generación de energías renovables.
6.2. Herramientas y técnicas para el pronóstico de datos energéticos.