[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125393-es":3,"doc-seo-125393-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"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},125393,962085564381,"Clementine","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8",41,"Investigación e Informes","Optimización subrogada de una planta solar térmica integrada a procesos industriales mediante herramientas de machine learning","Aprovechando el potencial solar de Chile, el trabajo desarrolla y aplica un modelo basado en algoritmos de Machine Learning para optimizar el diseño de una planta solar térmica integrada a procesos industriales, considerando su viabilidad tecno-económica. La metodología combina calibración de hiperparámetros, selección de preprocesamiento con menor error y simulaciones de validación. Se entrenan redes neuronales y árboles de decisión con dos datasets y se optimiza con algoritmos genéticos y NSGA-II. Los resultados destacan Standard Scaler y bajos errores, habilitando optimización multiobjetivo con alta precisión.","UNIVERSIDAD DE CHILE  \nFACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA MECÁNICA  \nOPTIMIZACIÓN SUBROGADA DE UNA PLANTA SOLAR TÉRMICA INTEGRADA A PROCESOS INDUSTRIALES MEDIANTE HERRAMIENTAS  \nDE MACHINE LEARNING  \nMEMORIA PARA OPTAR AL TÍTULO DE INGENIERA CIVIL MECÁNICA  \nANA VALENTINA PUENTES ALARCÓN  \nPROFESOR GUÍA:  \nFRANK DINTER  \nMIEMBROS DE LA COMISIÓN:  \nFRANCISCO FUENTES HERLITZ  \nVIVIANA MERUANE NARANJO  \nSANTIAGO DE CHILE  \nRESUMEN DE LA MEMORIA PARA OPTARAL TÍTULO DE INGENIERA CIVIL MECÁNICA POR: ANA VALENTINA PUENTES ALARCÓN  \nFECHA: 2023  \nPROF. GUÍA: FRANK DINTER  \nOPTIMIZACIÓN SUBROGADA DE UNA PLANTA SOLAR TÉRMICA INTEGRADA A PROCESOS INDUSTRIALES MEDIANTE HERRAMIENTAS DE MACHINE LEARNING  \nConsiderando el gran recurso solar que posee Chile, la generación de energía térmica mediante energía solar es una propuesta con gran potencial, pero es necesario que estas seanatractivas en un nivel tecno-económico. Una forma de lograr esto es mediante el uso de algoritmos computacionales, así el objetivo general del presente trabajo corresponde a desarrollary aplicar un modelo basado en algoritmos de Machine Learning para optimizar el diseño de una planta solar térmica integradas a procesos industriales.  \nLa metodología sería diseñar los modelos de Machine Learning mediante herramientas decalibración (tuner) de hiperparámetros, identificar que tipo de preprocesamiento tiene menor error para ser utilizados en la optimización, diseñar los algoritmos de optimización para finalmente realizar nuevas simulaciones para la validación de resultados.  \nPara esto se utilizaron Redes Neuronales y Árboles de Decisión entrenados con dos datasets diferentes, uno uniforme con datos equiespaciados, y el otro con datos al azar, dentrode respectivos rangos. También se utilizaron preprocesamientos diferentes para analizar cual permite un mejor aprendizaje de los modelos. Se realizaron optimizaciones correspondientes mediante Algoritmos Genéticos y su variación NSGA-II. Todos los modelos fueron desarrollados en el lenguaje de programación Python utilizando las librerías TensorFlow, Scikit-Learn, PyGad y Pymoo principalmente.  \nLos resultados obtenidos corresponden a que el mejor tipo de preprocesamiento para todos los modelos correspondió a Standard Scaler, donde se obtuvieron los menores errores de predicción; para el caso de Redes Neuronales entrenados con el primer dataset mencionado un 0 . 12 % . También que para este caso Redes Neuronales tuvo un mejor desempeñode Árboles de Decisión, y que los modelos entrenados con el dataset uniforme era capaz de entregar mejores resultados con una gran capacidad de predicción e interpolación de los datos.  \nAsí, en el trabajo se concluye que la optimización multiobjetivo con el modelo de Redes Neuronales entrenados con un dataset uniforme entrega resultados con muy bajo error porcentual, bajo el 2 %, en comparación a los nuevamente simulados. También se concluye que los modelos de Machine Learning utilizados en la optimización deben tener un muy bajo error, para evitar problemas en la optimización y que los resultados no sean concluyentes.  \nPara mi familia  \nLos amo  \nAgradecimientos  \nEn primer lugar, quiero agradecer a mi familia por acompañarme en todo momento, yestar juntos en las buenas, malas y mas o menos. Gracias a todos por ser una familia tan unida, con tanto amor para entregar y repartir, por enseñarme tantas cosas lindas de la vida, y regalarme tantas memorias felices. En particular a mi mamá, Paulina, por acompañarme con tanto amor y cariño en este proceso y en toda mi vida, por enseñarme y guiarme encada situación, gracias por siempre confiar en mi. A mis tías y tíos, que me entregan cariño, ayuda y apoyo, gracias por estar siempre presentes. A mi hermano y primos que son como mis hermanos, los adoro.  \nA Pamela, Daniela, Josefa, Sofía, Francisca, Romina, Consuelo, Franco, Matías, Luís, Cristóbal y José . 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