SynFlow: Inteligencia Energética para México
Optimización y distribución de energías renovables mediante Inteligencia Artificial y Big Data.
Problemática Energética
En México, la generación eléctrica aún depende fuertemente de combustibles fósiles, mientras la demanda nacional crece año con año. La transición hacia energías limpias enfrenta dos grandes retos:
- Inviabilidad Económica: Instalación de infraestructura en zonas donde el recurso solar o eólico no es constante, haciendo la recuperación de inversión muy lenta.
- Inestabilidad de la Red: La falta de una estrategia de complementariedad (saber si el viento sopla cuando el sol no brilla) obliga a mantener plantas fósiles encendidas como respaldo continuo.
¿Cómo Funciona SynFlow?
- 1. Procesamiento de Big Data: Absorción y limpieza de más de 76,000 registros históricos satelitales (2020-2026) desde la API NASA POWER.
- 2. Inteligencia Artificial (K-Means): Algoritmo no supervisado que clasifica la República Mexicana en regiones geoclimáticas según su potencial real.
- 3. Recomendador de Mix Óptimo: Determina la proporción ideal de energía eólica y fotovoltaica necesaria para estabilizar el suministro y reducir la dependencia fósil.
Arquitectura Inteligente del Sistema
Sistema inteligente de recomendación para la optimización y distribución de energías renovables en México mediante Inteligencia Artificial y Big Data.
Alineación y Créditos
Compromiso: Alineado al ODS 7: Energía Asequible y No Contaminante de la ONU.
Desarrolladores: Lara Cortés Danna Lizbeth, Valencia Manríquez León Emiliano, Arteaga Salvador Axel Vladimir.
Director de Proyecto: Dr. César Isaza Bohorquez.
Institución: Universidad Politécnica de Querétaro (UPQ).
Dashboard de Atributos Climáticos y Clustering
Selecciona un estado para analizar su línea de tiempo histórica e interpretación K-Means:
Interpretación del Modelo K-Means
Selecciona un estado para ver la clasificación del modelo.
Asistente Conversacional (NLP en Vivo)
Pregúntale en lenguaje natural por tu zona exacta: