Predicción de variables en estaciones meteorológicas para hallar el flujo del aire en la Universidad Industrial de Santander

Carrillo Pico, Ingrid Tatiana

Predicción de variables en estaciones meteorológicas para hallar el flujo del aire en la Universidad Industrial de Santander

dc.contributor.advisor	Fuentes Diaz, David Alfredo
dc.contributor.advisor	Carlos Daniel Barrera Diaz
dc.contributor.author	Carrillo Pico, Ingrid Tatiana
dc.contributor.evaluator	Jaramillo Ibarra, Julian Ernesto
dc.contributor.evaluator	Amaris Castilla, Carlos Fidel
dc.date.accessioned	2023-08-16T14:22:08Z
dc.date.available	2023-08-16T14:22:08Z
dc.date.created	2023-08-15
dc.date.issued	2023-08-15
dc.description.abstract	Este proyecto de investigación tiene como objetivo determinar los perfiles de velocidad y dirección del viento en la Universidad Industrial De Santander, para lograrlo, se analizaron las variables de velocidad de viento, temperatura y dirección del viento registradas por las estaciones meteorológicas de la EIM Y E3T durante los periodos 2016,2017 y 2018. Se emplearon diversas técnicas, como de Box-Jenkis (ARIMA), SARIMA, redes neuronales backpropagation y el método de Rugosidad, con apoyo de softwares como R Studio, Simbrain y Matlab. 1Se identificó que las series de tiempo presentaban patrones de estacionalidad cada 24 rezagos, por lo tanto, se empleó el modelo Sarima, los modelos de predicción se evaluaron utilizando el coeficiente de determinación 𝑅2 presentando el mejor ajuste de predicción para la variable de la temperatura, sin embargo, en cuanto a la velocidad del viento, se observaron discrepancias en los pronósticos respecto a los datos reales, lo que indica que ningún modelo logró capturar de manera precisa las variaciones de la velocidad del viento y para la dirección del viento se determinó que no se puede predecirse debido a su comportamiento aleatorio. Como resultado, se determinaron los perfiles de velocidad del viento en la zona de estudio los cuales oscilaron entre 1 m/s y 1,6 m/s.
dc.description.abstractenglish	This research project aims to determine the wind speed and direction profiles at the Industrial University of Santander. To achieve this, the variables of wind speed, temperature, and wind direction recorded by the meteorological stations EIM and E3T during the periods of 2016, 2017, and 2018 were analyzed. Various techniques were employed, such as Box-Jenkins (ARIMA), SARIMA, backpropagation neural networks, and the Roughness method, with the support of software tools like R Studio, Simbrain, and Matlab. It was identified that the time series exhibited seasonal patterns every 24 lags, therefore the Sarima model was employed. The prediction models were evaluated using the coefficient of determination R^2, which presented the best fit for temperature prediction. However, discrepancies were observed in wind speed forecasts compared to the actual data, indicating that no model was able to accurately capture the variations in wind speed. Regarding wind direction, it was determined that it cannot be predicted due to its random behavior. As a result, wind speed profiles in the study area were determined to range between 1 m/s and 1.6 m/s.2
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero Mecánico
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14881
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería Mecánica
dc.publisher.school	Escuela de Ingeniería Mecánica
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Prediccion
dc.subject	Estación meteorológica
dc.subject	Velocidad
dc.subject	Temperatura
dc.subject	Dirección
dc.subject.keyword	Prediction
dc.subject.keyword	weather station
dc.subject.keyword	speed
dc.subject.keyword	temperature
dc.subject.keyword	direction
dc.title	Predicción de variables en estaciones meteorológicas para hallar el flujo del aire en la Universidad Industrial de Santander
dc.title.english	Forecasting of local and seasonal wind conditions using the arima model at the Industrial University of Santander
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado