EVALUACIÓN DE LOS FACTORES DE BENEFICIO DE LOS RECONECTADORES VINCULADOS A LOS CIRCUITOS DEL SISTEMA DE DISTRIBUCIÓN LOCAL DE LA ELECTRIFICADORA DE SANTANDER S.A. E.S.P.

Toloza Rodriguez, Cesar Orlando

EVALUACIÓN DE LOS FACTORES DE BENEFICIO DE LOS RECONECTADORES VINCULADOS A LOS CIRCUITOS DEL SISTEMA DE DISTRIBUCIÓN LOCAL DE LA ELECTRIFICADORA DE SANTANDER S.A. E.S.P.

dc.contributor.advisor	Serna Suárez, Iván David
dc.contributor.advisor	Macias Pinto, Sergio Andrés
dc.contributor.author	Toloza Rodriguez, Cesar Orlando
dc.contributor.evaluator	Jiménez Manjarrés, Yulieth
dc.contributor.evaluator	Duarte Gualdrón, Cesar Antonio
dc.date.accessioned	2024-08-27T13:05:33Z
dc.date.available	2024-08-27T13:05:33Z
dc.date.created	2024-08-23
dc.date.embargoEnd	2034-08-23
dc.date.issued	2024-08-23
dc.description.abstract	El análisis de datos actualmente ha tomado gran importancia debido a su capacidad para transformar grandes volúmenes de datos en información filtrada acorde a las necesidades de las empresas. Esto les permite tomar decisiones informadas, identificando tendencias para mejorar la eficiencia operativa. Entre la gran disponibilidad de lenguajes de programación, Scala toma un papel relevante en este ámbito. Scala es un lenguaje de programación que combina características de programación orientada a objetos y funcional. Este lenguaje destaca por su uso en el análisis de datos y Big Data, principalmente debido a su integración con Apache Spark, una herramienta eficaz para procesamiento y análisis a gran escala. Entre las ventajas, Scala ofrece una sintaxis concisa y de alto rendimiento. Estas características permiten desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos eficientes y con adaptabilidad a futuras mejoras. Con base en estas características se seleccionó este lenguaje de programación para realizar el análisis de los indicadores de la calidad del servicio de la Electrificadora de Santander S.A. E.S.P. (ESSA) asociados a los reconectadores instalados en sus redes. De esta manera, los profesionales encargados del análisis de los indicadores pueden aprovechar el programa para generar documentos de los análisis que puedan ser usados en herramientas de sistemas de información geográfica y ver los datos de manera georreferenciada. Con base en lo anterior, se espera que este aplicativo contribuya a la mejora de la eficiencia del trabajo por parte de los profesionales del equipo de Operación y Calidad, para la toma de decisiones que conlleven al mejoramiento y confiabilidad del servicio de energía eléctrica en el área de influencia de ESSA.
dc.description.abstractenglish	Data análisis has currently gained great importance due to its ability to transform large volumes of data into filtered information according to the needs of companies. This enables them to make informed decisions, identifying trends to improve operational efficiency. Among the wide availability of programming languages, Scala plays a significant role in this field. Scala is a programming language that combines features of object-oriented and functional programming. This language stands out for its use in data análisis and Big Data, mainly due to its integration with Apache Spark, an effective tool for large-scale processing and analysis. Among its advantages, Scala offers concise syntax and high performance. These features allow the development of efficient data processing applications with adaptability for future improvements. Based on these characteritics, this programming language was selected to perform the análisis of service quality indicators for Electrificadora de Santander S.A. E.S.P. (ESSA) associated with the reclosers installed in its networks. In this way, professionals responsable for analyzing the indicators can utilize the tool to generate documents of the analyses that can be used in geographic information systems tolos and view the information in a georeferenced manner. Based on the above, it is expected that this application will contribute to improving the efficiency of the work of the Operation and Quality team professionals, enabling decision making that leads to the improvement and reliability of the electric power service in ESSA’s área of influence.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero Electricista
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/20.500.14071/43911
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería Eléctrica
dc.publisher.school	Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
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dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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dc.title	EVALUACIÓN DE LOS FACTORES DE BENEFICIO DE LOS RECONECTADORES VINCULADOS A LOS CIRCUITOS DEL SISTEMA DE DISTRIBUCIÓN LOCAL DE LA ELECTRIFICADORA DE SANTANDER S.A. E.S.P.
dc.title.english	EVALUATION OF THE BENEFIT FACTORS OF RECLOSERS LINKED TO THE CIRCUITS OF THE LOCAL DISTRIBUTION SYSTEM OF ELECTRIFICADORA DE SANTANDER S.A. E.S.P.
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