Identificación de variables críticas en la reducción de gases de efecto invernadero en proyectos de energías renovables mediante machine learning
DOI:
https://doi.org/10.37511/apuntesci.v4n1a3Palabras clave:
energías renovables; reducción de GEI; aprendizaje automático; proyectos energéticos; sostenibilidadResumen
El mundo avanza hacia una transición energética que busca no solo
diversificar las fuentes de generación, sino también maximizar los beneficios ambientales, económicos y sociales de los proyectos energéticos.
En este contexto, los proyectos de energías renovables representan una
alternativa estratégica para la reducción de gases de efecto invernadero
(GEI) y la creación de valor en distintas regiones. Sin embargo, la evaluación integral de estos proyectos suele verse limitada por la falta de
estudios que combinen datos técnicos, económicos y sociales con técnicas de análisis avanzado. En este trabajo, se llevó a cabo un análisis
detallado de un conjunto de datos de proyectos de energías renovables
mediante herramientas de aprendizaje automático, en particular modelos de árbol de decisión, para identificar las variables más relevantes en
la reducción de GEI. Asimismo, se derivaron indicadores de eficiencia
ambiental (GEI por MW instalado y por inversión), y social (empleos
generados por MW), y se realizaron análisis descriptivos y visuales que
aportan una visión más clara de los factores críticos de éxito en estos
proyectos. Los resultados obtenidos proporcionan información valiosa
para optimizar la planificación, priorización e implementación de proyectos renovables, contribuyendo así al desarrollo sostenible de los territorios y al cumplimiento de metas climáticas y sociales.
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