Pronóstico de potencia eólica // Progen

“La IA ofrece varias herramientas de aprendizaje de valores futuros dados valores en el pasado. El método utilizado en nuestro proyecto consistió en el aprendizaje de modelos probabilistas, involucrando variables meteorológicas en el parque eólico del INEEL en Juchitán Oaxaca. Primero, logramos una RB [red bayesiana] para pronosticar la velocidad de viento usando variables meteorológicas del lugar. Después, integramos información de variables meteorológicas en diferentes lugares y en diferentes tiempos. Generamos modelos probabilistas espaciotemporales y logramos el pronóstico de velocidad de viento a 5 horas y después a 24 horas. […] En suma, nuestro proyecto apoyado por fondo SENER Sustentabilidad nos pronostica potencia eólica disponible para 24 horas adelante.” (Ibargüengoytia González, 2022)

País

México

Entidad pública

Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL)

Ubicación en la estructura del Estado

Ejecutivo

Nivel

Nacional

Clasificación COFOG

Asuntos Económicos

Palabra clave

Sistema de predicción

Usa datos personales

No

Estado conocido del proyecto

No determinado

Potencial aporte a ODS

7

Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)

Análisis, monitoreo e investigación de política pública

Tipo de interacción (sí, no)

G2C

No

G2B

No

G2G

Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)

1. Reconocimiento

2. Detección de eventos

3. Predicción

4. Personalización

No

5. Soporte de interacción

No

6. Optimización orientada a objetivos

No

7. Razonamiento con estructura de conocimiento

¿Sistema previamente registrado en un repositorio anterior? (sí, no)

Nombre del repositorio

Algoritmos CIDE del Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE)

Fuentes primarias y secundarias del repositorio

Ibargüengoytia González, P. H. (2022, enero 31). Aplicaciones de Inteligencia Artificial en el sector energético. Academia de Ciencias de Morelos. https://acmor.org/publicaciones/aplicaciones-de-inteligencia-artificial-en-el-sector-energ-tico
Rentería, C. & Ordelin, J. L. (2025). Repositorio de aplicaciones de IA en el sector público mexicano. (Versión 1.0). [Data set]. Disponible en https://osf.io/cu6w3/

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Repositorio

Sistemas de IA en América Latina y el Caribe

Tipo de interacción

Clasificación OCDE por tipo de tarea