[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-121151-es":3,"doc-seo-121151-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},121151,2336474466412,"Ezra","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_155a257f0dc6eb9ab79c44ca47cae57d",41,"Investigación e Informes","Aplicación de metodologías de machine learning en la industria de la energía offshore - Trabajo Final de Máster","La industria de la energía offshore ha crecido de forma acelerada y genera grandes volúmenes de datos operativos. En este contexto, el machine learning se propone como una herramienta para responder a retos del sector, mejorando predicciones y optimizando procesos con mayor eficiencia. El proyecto revisa los avances del machine learning en el ámbito de la ingeniería naval y oceánica, con énfasis en la energía eólica offshore, e implementa un modelo predictivo para estimar la producción de un aerogenerador marino ubicado en la costa española.","Aplicación de metodologías de machine learning en la industriade la energía o✛shore  \nTrabajo Final de Máster  \nFacultat de Nàutica de Barcelona Universitat Politècnica de Catalunya  \nTrabajo realizado por: Inés Castillo Aponte  \nDirigido por: Julián Sánchez Sánchez  \nMáster Universitario en Ingeniería Naval y Oceánica Barcelona, 30 de septiembre de 2024  \nDepartamento de Ciencia e Ingeniería Náutica  \nResumen  \nLa industria de la energía o✛shore ha experimentado un crecimiento signi-✜cativo en los últimos años, caracterizándose por la gran cantidad de datos que se generan en sus operaciones. En este contexto, el machine learning se presenta como una herramienta clave para abordar diferentes desafíos de laindustria, permitiendo mejorar las predicciones y optimizar diferentes procesos.  \nEste proyecto ofrece una revisión de los avances en esta disciplina dentrode la ingeniería naval y oceánica, con un enfoque particular en la energíaeólica o✛shore. Además, incluye el desarrollo de un modelo predictivo que utiliza técnicas de machine learning para estimar la producción de energíade un aerogenerador marino ubicado en la costa española, demostrando el potencial de estas metodologías en un entorno práctico y real.  \nPalabras clave: energía eólica o✛shore, machine learning, inteligenciaarti✜cial, big data  \nAbstract  \nThe o✛shore energy industry has experienced signi✜cant growth in recent years, characterised by the vast amount of data generated in its operations. In this context, machine learning stands out as a crucial tool for addressing the industry✬s various challenges, allowing for improved predictions and moree✣cient process optimisation.  \nThis project provides a review of the developments in this discipline within the ✜eld of naval and ocean engineering, with a particular focus ono✛shore energy. It also includes the development of a predictive model that applies machine learning to estimate the energy output of an o✛shore wind turbine located o✛ the Spanish coast, showcasing the potential of these techniques in a real and practical environment.  \nKeywords: o✛shore wind energy, machine learning, arti✜cial intelligence, big data  \n❮ndice general  \n❮ndice de tablas v  \n❮ndice de ✜guras vii  \n1. Introducción 1  \n1.1. Motivación ............................. 1  \n1.2. Objetivos ............................. 2  \n1.3. Metodología ............................ 3  \n1.4. Material y métodos ........................ 3  \n2. Marco teórico 5  \n2.1. Fundamentos del machine learning ............... 5  \n2.2. Estado del arte .......................... 9  \n3. Diseño del modelo predictivo: potencia activa de un aerogenerador marino 17  \n3.1. Recopilación y análisis de los datos ............... 17  \n3.1.1. Generación de datos sintéticos .............. 19  \n3.1.2. Análisis de datos ..................... 25  \n3.2. Ingeniería de características ................... 33  \n3.3. Entrenamiento, evaluación y validación de los modelos .... 36  \n3.3.1. Regresión lineal ...................... 38  \n3.3.2. ➪rbol de decisión ..................... 39  \n3.3.3. Random Forest ...................... 42  \n3.3.4. Gradient Boosting y XGBoost .............. 44  \n3.3.5. LightGBM ......................... 48  \n3.3.6. K Nearest Neighbor .................... 50  \n3.3.7. Comparación de los modelos ............... 51  \n4. Conclusiones 53  \n4.1. Futuras investigaciones ...................... 55  \nBibliogra✜a 55  \nA. Código Python 63  \nA.1 . Importación e instalación de librerías .............. 63  \nA.2 . Carga de datos y generación de datos sintéticos de la potencia activa ............................... 64  \nA.2.1 . Visualización de los datos ................ 66  \nA.3 . Análisis exploratorio de datos .................. 66  \nA.4 . Ingeniería de características ................... 68  \nA.5 . Limpieza de datos ......................... 69  \nA.6 . Selección de algoritmos y entrenamiento del modelo ...... 71  \nA.6.1 . 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