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Estrategia de crecimiento para empresa Phone360 en San Pedro de la Paz, región del Biobío.
(Universidad de Concepción, 2025) Marín Abuín, José Pablo; Jiménez del Río, Jorge Rodrigo
El estudio evalúa la viabilidad de realizar una estrategia de crecimiento hacia la comuna de San Pedro de la Paz, para ampliar la cobertura del servicio técnico de la empresa PHONE360. La empresa se dedica a la reparación de dispositivos inteligentes, específicamente teléfonos, tabletas y PC portátil, en la zona centro de Concepción, Chile. El documento aborda las dimensiones externas e internas de la empresa en el mercado, de carácter operativo y financiero, con el propósito de sustentar la implementación de la estrategia y su sostenibilidad en el tiempo. La estrategia se fundamenta en aprovechar la oportunidad de mercado asociada a la creciente demanda por servicios técnicos regulados y confiables, en contraposición de la presencia de una creciente oferta de servicios informales en el mercado. La estrategia se orienta a garantizar la calidad de reparación, el cuidado del dispositivo como de los datos personales contenidos en este y el cumplimiento de normativas legales respectivas para cada empresa en Chile. Sumado a la ventaja estratégica que presenta la cercanía entre la comuna de estudio y la tienda principal de la empresa, facilitando la coordinación operativa y reduciendo los costos de logística interna en el ejercicio. La propuesta de valor está basada en ofrecer un servicio técnico de alto valor, con garantía extendida, repuestos de calidad y procesos estandarizados que aseguren la satisfacción del cliente. El TAM, SAM, SOM, estimó el mercado a obtener en el corto y mediano plazo (SOM), un ingreso anual para el proyecto de $120.000.000 pesos chilenos (CLP). El análisis financiero determinó una inversión inicial de $4.000.000 CLP, costos operativos anuales de $73.416.320 CLP y utilidades operativas anuales de $28.583.680 CLP para ingresos anuales proyectados en $102.000.000 CLP. Se proyecta un Valor Actual Neto (VAN) de 22.757.502 CLP, una Tasa Interna de Retorno (TIR) del 43% lo que confirma la rentabilidad y factibilidad del proyecto. Este proyecto no solo se presenta como una inversión económicamente rentable, sino que también destaca por su capacidad de diferenciarse en el mercado local a través de la formalidad, calidad y confianza en sus servicios.
Detección automática de carga de rollizos por medio de visión artificial.
(Universidad de Concepción, 2025) Sáez Cubillos, Dayan Antonio; Flores Huenchullanca, Ricardo Antonio
El robo de madera es un tipo de crimen organizado que hoy está presente en la macrozona centro sur y sur generando peligrosidad a la estabilidad económica y social del país (Rodríguez Jiménez, 2024). Este ilícito se centra en el robo de rollizos, por medio de la sustracción desde predios legales, propiedades de forestales, o el robo de camiones cargados. El problema es considerable, ya que, cada camión con acoplado cargado con madera sustraída genera ganancias por más de $1.500.000. Existe documentación sobre diversos casos asociados al robo de madera como lo fue hacia la forestal Arauco descubierto en 2022, que da cuenta de organizaciones criminales que operan desde hace años, se evidencia una trama de sobornos, vínculos con comunidades, tráfico de armas y enfrentamientos a tiros (González, 2024). Según estimaciones de la Corporación Chilena de la Madera (Corma), las perdidas por este delito entre 2021 y 2023 ascendieron a $167.000.000.000 (González, 2024).
Detección de "soft-failures" mediante la implementación de algoritmos basados en Machine Learning.
(Universidad de Concepción, 2025) San Martín Ayala, Efraín Andrés; Saavedra Mondaca, Gabriel Alejandro
Las redes de fibra óptica, esenciales en las telecomunicaciones modernas, enfrentan un desafío notable con las soft-failures, degradaciones graduales que comprometen la calidad de la transmisión sin interrupciones abruptas. Su detección tradicional es compleja, y costosa cuando se convierten en hard-failures, requiriendo intervención manual y prolongando los tiempos de diagnóstico. Las SF pueden originarse por el envejecimiento de componentes, desalineaciones espectrales o efectos no lineales, impactando levemente la calidad de servicio. A pesar de esto, el Machine Learning surge como una solución prometedora para automatizar su tratamiento. Este trabajo propone y valida experimentalmente un sistema de detección de soft failures en un enlace óptico de 200 km, diseñado para ser robusto y adaptable a la dinámica de la red. Se simularon estados operativos normales y tres tipos de soft failures representativas: ganancia reducida en amplificadores, atenuación en el span e interferencia no lineal. Los datos de BER, OSNR y potencia fueron preprocesados extrayendo sus características estadísticas (media y desviación estándar) de ventanas de 3 minutos de operación, y normalizándolos para asegurar su transferibilidad. Se evaluaron tres algoritmos de detección de anomalías no supervisados: Isolation Forest, DBSCAN y Autoencoder. Los resultados demostraron que el Autoencoder alcanzó la mayor precisión en la detección, logrando un 100% con datos de modulación DP-QPSK. Lo más notable es que este mismo modelo, mantuvo un rendimiento excepcional con una precisión del 100% al ser evaluado con datos de modulación DP-16-QAM, sin necesidad de re entrenamiento. Demostrando una detección de fallas robusta y agnóstica al formato de modulación, siendo un prometedor avance para la implementación de sistemas de gestión de red autónomos y fiables en entornos operativos dinámicos.
Estimación de temperatura en fusión flash industrial: Un análisis comparativo de la pirometría de dos longitudes de onda y multiespectral.
(Universidad de Concepción, 2025) Fraga Figueroa, Alonso Ignacio; Torres Inostroza, Sergio
El objetivo principal de este trabajo fue evaluar y comparar de manera cuantitativa el rendimiento, la robustez y la eficiencia computacional de dos métodos radiométricos para la estimación de temperatura en un horno de fusión flash industrial: el Método de Dos Longitudes de Onda (TWM) y un Método Multiespectral (MWM) basado en optimización. Para lograrlo, se procesó y calibró una base de datos masiva con más de 1.1 millones de espectros obtenidos de la fundición de Olympic Dam. Se implementaron en MATLAB los algoritmos para ambos métodos. El TWM se basó en las longitudes de onda de 750 nm y 820 nm con una razón de emisividad de 1.16 , mientras que el MWM utilizó un enfoque de optimización por mínimos cuadrados para ajustar los datos espectrales a un modelo combinado de la Ley de Planck y un polinomio de segundo orden para la emisividad. La robustez de ambos métodos se evaluó añadiendo ruido gaussiano sintético a los espectros y se comparó su eficiencia midiendo el tiempo de cálculo. Los resultados demostraron que, si bien el método TWM es computacionalmente más rápido y ofrece estimaciones de temperatura más estables en condiciones normales , es extremadamente sensible al ruido, mostrando errores relativos de hasta un 289.15%. En contraste, el método MWM, aunque fue aproximadamente 32,271 veces más lento , probó ser significativamente más robusto, manteniendo un error relativo inferior al 15.69% en presencia de altos niveles de ruido. Se concluye que el MWM es la técnica superior y más recomendable para aplicaciones industriales que demandan alta fiabilidad y precisión, ya que modela la emisividad de forma más realista y resiste mejor las perturbaciones de la señal.
Implementación y evaluación de algoritmos de seguimiento para el procesamiento de video.
(Universidad de Concepción, 2025) Lizardi Varas, Juan Pablo; Saavedra Mondaca, Gabriel Alejandro
Este trabajo presenta un estudio comparativo entre tres sistemas de detección y seguimiento de rostros en video: Haarcascade + Tracking Universidad (propuesto en esta memoria), Haar + SORT, y YOLO + SORT. El objetivo principal fue evaluar el desempeño de cada sistema en términos de precisión, estabilidad del seguimiento, velocidad de procesamiento y consumo de recursos computacionales. El sistema desarrollado por la universidad combina la detección facial mediante Haarcascade con un módulo de seguimiento personalizado, que incorpora un filtro de paso alto temporal para estabilizar las trayectorias. Por otro lado, los sistemas Haar + SORT y YOLO+SORTintegran detectores conocidos con el algoritmo de seguimiento SORT, ampliamente utilizado en aplicaciones de visión por computador en tiempo real. Los tres sistemas fueron implementados en Python utilizando bibliotecas como OpenCV, NumPy y psutil, y evaluados sobre videos reales con personas cuyos rostros estaban claramente visibles. Se registraron métricas como tiempo promedio de procesamiento por fotograma, uso de CPU y RAM, y cantidad de cuadros procesados por segundo (FPS). Los resultados indican que el sistema Haarcascade + Tracking Universidad ofrece buena estabilidad visual con bajo consumo de recursos, siendo adecuado para dispositivos con capacidades limitadas. Haar + SORT mostró ser eficiente pero menos robusto ante oclusiones y condiciones adversas. Finalmente, YOLO + SORT alcanzó la mayor precisión y robustez en el seguimiento, aunque con mayor demanda computacional. Se concluye que la elección del sistema más apropiado depende del escenario de uso y las restricciones del hardware disponible.
Análisis de la calidad de señal y rendimiento de red en tecnología LTE en el campus de la Universidad de Concepción.
(Universidad de Concepción, 2025) Núñez Montero, Bastián Marcelo; Torres Inostroza, Sergio
Este estudio se centra en evaluar la calidad de la señal y el rendimiento de la red LTE del operador Entel en el campus de la Universidad de Concepción, considerando cómo varían estos aspectos según las diferentes condiciones horarias y espaciales. Para ello, se realizaron mediciones en terreno a lo largo de tres rutas y en tres momentos del día (mañana, mediodía y tarde), registrando parámetros como RSRP, RSRQ, RSSI, CQI, velocidades, latencia, jitter, PCI, Cell ID, altitud y coordenadas geográficas. Los datos se procesaron con herramientas como MATLAB y Python, aplicando técnicas de estadística descriptiva, gráficos de caja, mapas de calor, análisis de correlación y regresión, así como reducción de dimensionalidad mediante PCA y agrupamiento con K-means. Los resultados revelan diferencias claras entre rutas y horarios, identificando áreas críticas con bajo rendimiento, lo cual se atribuye a factores topográficos y a la variabilidad temporal. Este análisis establece una base sólida para futuras mejoras en la planificación de redes móviles en entornos universitarios.
Caracterización y cuantificación de soluciones acuosas utilizando espectros Raman.
(Universidad de Concepción, 2025) Pérez Foix, Edgardo Andrés; Sbárbaro Hofer, Daniel Gerónimo
Esta memoria de título tiene por objetivo desarrollar un modelo cuantitativo para estimar la concentración de Cloruro de Sodio (NaCl) en soluciones acuosas a partir de espectros Raman, incorporando el análisis de variaciones estructurales del agua en función de la temperatura y la salinidad. El trabajo combina técnicas experimentales de espectroscopía Raman con métodos computacionales de procesamiento espectral y modelado estadístico multivariante. Se emplearon soluciones acuosas de NaCl preparadas con concentraciones conocidas y medidas espectroscópicas realizadas con un láser de 532 nm. Los espectros fueron preprocesados mediante corrección de línea base, filtrado por transformada rápida de Fourier (FFT) y recorte espectral al intervalo 2800–3800 cm−1. Para caracterizar la banda O–H del agua, se aplicó un ajuste de tres funciones gaussianas, extrayendo nueve parámetros (posición, amplitud y ancho de cada pico) con significado físico-químico. El modelado se realizó mediante regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS por sus siglas en inglés Partial Least Squares), evaluando dos enfoques: uno basado en los espectros completos y otro utilizando los parámetros gaussianos. Los modelos fueron validados mediante métricas de error (RMSE, R2), validación cruzada y pruebas con datos externos. Los resultados muestran que los espectros Raman reflejan de forma sistemática los efectos del NaCl y la temperatura sobre la red de enlaces de hidrógeno del agua, y que el modelo basado en parámetros gaussianos logra una predicción robusta y explicable de la concentración salina.
Automatización del control de polarización en fibra óptica mediante Arduino.
(Universidad de Concepción, 2025) Vegas Moya, Cristóbal Gabriel; Saavedra Mondaca, Gabriel Alejandro
La inestabilidad del estado de polarización en sistemas de fibra óptica degrada la calidad de la señal, y su corrección mediante sistemas comerciales resulta costosa. Este trabajo aborda dicho problema mediante el desarrollo de una solución de control automatizado, asequible y de código abierto. El objetivo fue diseñar, implementar y validar un sistema de bajo costo que controla el estado de polarización en tiempo real, utilizando un controlador mecánico gobernado por Arduino para maximizar la potencia en una de las salidas del divisor de haz polarizador y minimizarla en la ortogonal. La metodología se basó en la construcción de un controlador de polarización mecánico, con piezas impresas en 3D y accionado por tres servomotores. El lazo de control se implementó conectando la salida de los dos fotodetectores en paralelo: una salida se dirigió a un osciloscopio para el monitoreo y la otra a un Arduino para el procesamiento de los datos y la automatización. Para la automatización, se desarrolló un algoritmo de optimización en Python que ejecuta una búsqueda de dos etapas (barrido grueso y ajuste fino) y se guía por una métrica de rendimiento normalizada para asegurar el máximo contraste entre las salidas. El rendimiento del sistema se evaluó experimentalmentebajo condiciones de potencia óptica de entrada baja (1 dBm), óptima (3 dBm) y alta (7.5 dBm). Los resultados demostraron una excelente eficacia y repetibilidad del sistema en los rangos de operación no saturados, donde la métrica de rendimiento alcanzó valores consistentemente cercanos al ideal de 1. No obstante, se caracterizó una limitación fundamental del hardware a potencias elevadas, donde la saturación del conversor analógico-digital del Arduino degradó el rendimiento. Se concluye que el sistema desarrollado es una alternativa funcional, precisa y viable frente a las soluciones comerciales, validando el uso de hardware de bajo costo para la instrumentación óptica en entornos de investigación y desarrollo.
Estimación del contenido de cobre y razón hierro sílice en la escoria de un convertidor flash usando datos de proceso y deep learning.
(Universidad de Concepción, 2025) Navarrete Zurita, Kevin Darren; Pérez Venegas, Francisco Germán
El presente trabajo aborda el desarrollo de una herramienta de monitoreo que permita el seguimiento de la ley de cobre (Cu) y la razón hierro-sílice (Fe/SiO2) en la escoria de un horno de conversión flash. Esta problemática surge de la dependencia actual de métodos de análisis químicos, invasivos y con desfase temporal, los cuales impiden un monitoreo en tiempo real, no invasivo y en línea. Para solucionar esta problemática se propone un sistema no invasivo basado en el uso de datos de proceso y modelos de Deep Learning programados en Python. La metodología consistió en la construcción de dos conjuntos de datos: uno endógeno, basado en el pasado de las variables objetivo y otro exógeno, compuesto por variables de proceso operacional, simulando así un escenario industrial real donde no siempre se dispone de mediciones químicas pasadas. Esto permitió evaluar la capacidad de los modelos en ambos contextos. Se implementaron y compararon tres arquitecturas predictivas: un modelo de regresión lineal (que sirvió como línea base), una red neuronal recurrente LSTM (Long Short-Term Memory) y un Temporal Fusion Transformer (TFT). El desempeño se evaluó utilizando como métrica principal Mean Absolute Scaled Error (MASE), y las métricas como MAE, sesgo de pronóstico (FB), coeficiente de correlación de Pearson, R2 e información mutua normalizada (NMI). Los resultados obtenidos muestran que la regresión lineal constituye una base sólida para capturar tendencias generales, pero resulta insuficiente frente a la alta variabilidad de las series. El modelo LSTM alcanzó el mejor desempeño global, demostrando robustez en la estimación tanto del cobre como de la razón hierro-sílice en el conjunto endógeno. Por su parte, el TFT presentó un mejor comportamiento en el conjunto exógeno, al explotar relaciones no lineales en las variables de proceso, aunque en el conjunto endógeno exhibió dificultades de generalización. En conclusión, este trabajo analiza la factibilidad de construir un sistema de monitoreo no invasivo para la industria del cobre, con proyección a su integración en sistemas de control en línea. Este enfoque contribuye a la optimización de los procesos pirometalúrgicos, ofreciendo beneficios en seguridad, reducción de costos y monitoreo operacional.
Predicción de riesgo de caída en adultos mayores a través de sensores: Un enfoque de Machine Learning.
(Universidad de Concepción, 2025) Ramos Montesino, Emilio; Flores Huenchullanca, Ricardo Antonio; Pinacho Davidson, Pedro Pablo
Las caídas son actualmente uno de los principales peligros de salud en los adultos mayores, teniendo una alta prevalencia en Chile. Para medir el riesgo de caída existen diversos tests como el Timed Up and Go (TUG), el cual es ampliamente utilizado debido a su sencillez y fácil implemen tación. A pesar de esto, el TUG solo evalúa la duración total de la prueba, limitando la detección de patrones de marcha y estrategias compensatorias durante el test. Este trabajo propone un enfoque de aprendizaje automático, para predecir el riesgo de caída, utilizando datos de un sensor inercial colocado en la zona lumbar en adultos mayores chilenos al momento de realizar el test TUG. Se entrenaron varios modelos de Machine Learning Clásico, tal que el mejor resultado lo alcanzó el XGBoost con un F1-Score de 91.17% y un AUC de 0.96. Además, el análisis de interpretabilidad con valores SHAP reveló que las fases de Caminata de Ida y Caminata de Vuelta fueron las más de terminantes en la predicción. Finalmente, se desarrolló un dashboard interactivo en Streamlit para visualizar individualmente las predicciones, constituyendo una herramienta exploratoria de apoyo al análisis de la predicción.
Implementación de un protocolo de intervención musical y de cancelación de ruido para la recolección sistemática de datos en pacientes pediátricos bajo VMI en UCIP.
(Universidad de Concepción, 2025) Piceros Montiel, Scarleth Nicole; Pino Quiroga, Esteban Javier
Los pacientes pediátricos hospitalizados en unidades de cuidados intensivos (UCIP) bajo ventilación mecánica invasiva (VMI) experimentan altos niveles de estrés, ansiedad y dolor debido a los procedimientos invasivos y al entorno hospitalario. El uso prolongado de fármacos analgosedantes puede generar efectos adversos como tolerancia, síndrome de abstinencia y delirium. En este contexto, surge la necesidad de implementar estrategias complementarias no farmacológicas que favorezcan un cuidado más humanizado, entre las cuales la intervención musical (IM) y la cancelación de ruido (CR) se presentan como alternativas prometedoras, con evidencia favorable en población adulta y neonatal, pero escasa en pacientes pediátricos críticos. La presente memoria de título tuvo como objetivo desarrollar e implementar un protocolo de IM y CR en pacientes pediátricos bajo VMI en la UCIP del Hospital Guillermo Grant Benavente (HGGB), con el fin de establecer un sistema de recolección y análisis descriptivo de variables clínicas, fisiológicas y ambientales. Se diseñó un ensayo clínico aleatorizado con tres grupos experimentales (IM, CR y control), aplicando sesiones diarias de intervención de 30 minutos durante un máximo de cinco días por paciente. Los datos recolectados incluyeron signos vitales, señales cerebrales, escalas clínicas de sedación, además de mediciones del ruido ambiental en dB(A). En esta primera fase piloto participaron seis pacientes, acumulando un total de 34 sesiones. El análisis descriptivo evidenció la factibilidad del procedimiento y permitió identificar tendencias fisiológicas preliminares. En los pacientes del grupo IM, la frecuencia cardíaca mostró descensos más consistentes durante y después de las sesiones, la saturación de oxígeno se mantuvo estable, y los registros electroencefalográficos indicaron relajación cortical, evidenciada por un aumento de la actividad delta y una disminución de la actividad de ondas rápidas (beta y gamma). Los niveles de ruido ambiental superaron de manera sostenida los límites recomendados por la OMS, destacando la necesidad de gestión acústica en la unidad. En etapas posteriores, se contempla ampliar la muestra a 60 pacientes e incorporar variables clínicas y ventilatorias, con el fin de fortalecer la interpretación de los resultados obtenidos, y aplicar pruebas estadísticas para determinar diferencias significativas entre fases e intervenciones. Este enfoque contribuirá a evaluar con mayor precisión los efectos de la IM y la CR, y avanzar hacia la implementación sistemática de la musicoterapia en unidades críticas pediátricas, un ámbito que actualmente carece de protocolos formales, promoviendo un cuidado más humanizado y respaldado por evidencia científica.
Comparación automática de calidad entre imágenes astronómicas reconstruidas utilizando técnicas de Deep Learning.
(Universidad de Concepción, 2025) Valenzuela Concha, Luis Andrés; Hernández Rivas, Cecilia; Flores Huenchullanca, Ricardo Antonio
En este trabajo se abordó el problema de la evaluación objetiva de la calidad en imágenes astro nómicas reconstruidas a partir de observaciones interferométricas, un proceso que tradicionalmente depende de la inspección visual de expertos y carece de metodologías reproducibles. Es por esto que se propuso el desarrollo de un sistema automático basado en técnicas de Deep Learning, capaz de comparar múltiples reconstrucciones provenientes de una misma observación y establecer un ranking de calidad sin necesidad de contar con una imagen de referencia. Con este propósito, se generó un con junto de datos simulado a partir de galaxias y nebulosas, sobre el cual se aplicaron distintos algoritmos de reconstrucción evaluados mediante métricas objetivas, que fueron utilizados como insumo para en trenar redes neuronales convolucionales diseñadas con y sin incorporación de contexto. Los modelos obtenidos demostraron capacidad para predecir métricas de calidad y ordenar reconstrucciones de manera consistente con las evaluaciones de referencia. Además, se realizó un análisis comparativo de algoritmos de reconstrucción considerando calidad de imagen, costo computacional y condiciones de observación. La principal ventaja de la solución propuesta es que aporta objetividad y eficiencia al análisis, reduciendo la carga de trabajo manual y permitiendo concentrar la atención en las re construcciones de mayor fidelidad. Finalmente, se implementó una herramienta prototipo que integra simulación, reconstrucción, evaluación y modelado en un mismo entorno flexible, capaz de incorporar nuevos algoritmos y métricas, con potencial de aplicación en futuros contextos de investigación.
Modelo de clasificación etaria basado en conectividad funcional y estructural usando base de datos HCP de envejecimiento.
(Universidad de Concepción, 2025) Arce Rodríguez, Bruno Andrés; Hernández Rivas, Cecilia; Guevara Álvez, Pamela Beatriz; Otero Ferreiro, Mónica
Comprender cómo cambia el cerebro normal con la edad se ha vuelto cada vez más importante, ya que las personas con desviaciones significativas son susceptibles a posibles trastornos cerebrales. Aunque existen diversos factores que influyen en el desarrollo de la edad cerebral, existen varios métodos utilizan diferentes acercamientos para la predicción de la edad. Este trabajo propone un enfoque de aprendizaje automático que utiliza características de conectividad basadas en grafos, extraídas de redes de conectividad estructural y funcional de 606 sujetos sanos de la base de datos del Human Connectome Project- Aging (HCP-A). Nuestros resultados muestran que, al combinar un conjunto reducido de características relevantes de la conectividad estructural y funcional con modelos de Support Vector Machine (SVM) y Logistic Regression (LR), es posible alcanzar un F1-Score superior a 0,75, resultado que se encuentra en el rango reportado por otros trabajos relacionados. Además, utilizando el mismo conjunto reducido de características, un regresor con regularizador de LASSO puede alcanzar un MAE de 7,51.
Estudio de factibilidad para la implementación del modelo ESCO en un sistema residencial.
(Universidad de Concepción, 2025) Castro Geraldo, Benjamín Andrés; Roa Sepúlveda, Claudio Andrés
Esta Memoria de Título se analiza la factibilidad económica y legal para la implementación de una Empresa de Servicios Energéticos, ESCO en inglés, a clientes residenciales en Chile. Este modelo se plantea como una alternativa para permitir la instalación de sistemas fotovoltaicos sin que los clientes deban asumir la inversión inicial, mediante un contrato con una empresa que financia e instala el sistema a cambio de los ingresos generados por inyecciones de energía a la red de distribución y el pago de una mensualidad fijada previamente. Para evaluar su viabilidad se diseñó un caso de estudio ubicado en la comuna de Maipú, Región Metropolitana, para ello se analizaron viviendas reales ubicadas en dicha comuna lo que ayudó a determinar su orientación, demanda promedio, radiación solar y la potencia del sistema fotovoltaico necesaria para cada caso (Con Excedentes o Sin Excedentes). A partir de ahí se estiman los excedentes generados que serán inyectados a la red de distribución. El caso de estudio considera dos escenarios: una vivienda principal y una vivienda vacacional. El marco legal se generó al analizar diferentes contratos disponibles e identificando sus componentes comunes para el funcionamiento del modelo ESCO. En el análisis económico se calcularon indicadores como el VAN, TIR y el periodo de retorno del EBITDA, con el fin de realizar un análisis de la viabilidad económica del modelo. Los resultados muestran que es económicamente limitado aun considerando solo una vivienda, y que al considerar una vivienda vacacional el modelo se vuelve inviable ya que no es capaz de cubrir sus propios gastos. Se concluye de este trabajo que, si bien el modelo ESCO es técnicamente aplicable, no es económicamente sostenible en el sector residencial chileno sin una mejora en su estructura de ingresos o una reducción significativa en los costos.
Estudio de tensiones de modo común en parques fotovoltaicos.
(Universidad de Concepción, 2025) Martínez Betancurt, Alam Williams; Morán Tamayo, Luis Alejandro
Este trabajo se centra en el análisis de las tensiones de modo común en sistemas fotovoltaicos conectados a la red, abordando su origen, efectos y formas de mitigación dentro del contexto de parques solares. Considerando que la confiabilidad de la distribución eléctrica es fundamental para la estabilidad operativa del sistema, se plantea que la incorporación de filtros diseñados para atenuar estas tensiones puede mejorarla significativamente. A lo largo del informe se lleva a cabo un análisis de los diversos factores que inciden en la generación de las formas de ondas de modo común en plantas fotovoltaicas conectadas a la red. Se aborda de manera conceptual los efectos que estas ondas no deseadas producen sobre los equipos que conforman al parque solar. Además, se identifica que algunos de estos componentes no solo participan en la generación de la tensión de modo común, sino que también pueden desempeñar un rol importante en su atenuación, dependiendo de su configuración y características físicas o eléctricas. El estudio se complementa a través de simulaciones elaboradas en el software PLECS con el fin de profundizar en el comportamiento dinámico de las tensiones de modo común bajo condiciones más cercanas a la operación real. Para ello, se modela un sistema fotovoltaico on-grid compuesto por un arreglo solar, un inversor multinivel tipo NPC de tres niveles y un transformador de acoplamiento en la salida. En este entorno simulado, se evalúan distintas condiciones operativas, incluyendo la modificación de la frecuencia de conmutación, el efecto que produce la longitud de los cables y la presencia de reactancias parásitas. Finalmente, se exploran alternativas de mitigación mediante el uso de un filtro tipo T modificado, analizando su impacto sobre el comportamiento de la TMC y su efectividad.
Valor estadístico de la vida: Regresión lineal versus regresión simbólica.
(Universidad de Concepción, 2025) Santamaría Benitez, José Antonio; Hernández Vicente, Bernardo Andrés; Tinapp Dautzenberg, Frank Joachim
El desarrollo de capacidades autónomas en RPAs requiere de entornos de validación seguros y reproducibles que permitan experimentar con algoritmos de decisión antes de su aplicación en vuelo real. En el ámbito académico, las limitaciones operativas y la ausencia de plataformas experimentales integradas dificultan este proceso. Frente a este problema, la presente memoria busca diseñar e implementar un ecosistema modular para la validación de algoritmos de decisión, basado en un autopiloto Pixhawk con firmware PX4 y una Raspberry Pi como computadora embebida. La metodología se desarrolló en tres etapas i) implementación de un entorno de simulación SITL utilizando PX4 y Gazebo en una máquina virtual, ii) integración de la Raspberry Pi al ecosistema mediante MAVSDK-Python para ejecutar detección de estímulos y maniobras en modo de vuelo autónomo OFFBOARD y iii) transferencia de la arquitectura a un RPA físico mediante pruebas en un banco de ensayos. Este enfoque permitió contrastar el desempeño del sistema tanto en simulación como en hardware real. Los resultados mostraron que SITL reproduce con buena precisión una misión de vuelo real, obteniendo un RMSE de 0.490 [m] respecto a los waypoints de referencia, frente a 0.623 [m] del vuelo físico. La Raspberry Pi logró modificar misión y ejecutar maniobras autónomas en ambos entornos. En el banco de ensayos, la estimación de la duración efectiva para las maniobras en modo OFFBOARD promedio 1.68 [s] para Roll, 1.73 [s] para Pitch y 2.96 [s] para Yaw, valores ligeramente menores a los definidos en el código (2 y 4 segundos). La ejecución de este mismo código en SITL generó discrepancias importantes, aunque el simulador generó maniobras más suaves, no respetó la lógica temporal programada, por lo que se evidencia que los algoritmos no son completamente transferibles entre entornos y deben tener ajustes específicos. El ecosistema desarrollado permite validar de forma modular algoritmos complejos aplicados a RPAs, demostrando su viabilidad técnica y proporcionando una base para ensayos de mayor complejidad.
Análisis del efecto de la temperatura ambiente en LT de alto voltaje.
(Universidad de Concepción, 2025) Palma Matus De La Parra, Mario Andrés; Morán Tamayo, Luis Alejandro
La presente Memoria de Titulo tiene como objetivo evaluar el impacto que determinadas condiciones ambientales y geográficas tienen sobre el comportamiento eléctrico y mecánico de las líneas de transmisión aéreas de alta tensión. En particular, se estudia la influencia de la temperatura ambiente sobre tres variables técnicas clave: la resistencia eléctrica del conductor, la distancia vertical entre este y el suelo, y la capacidad de transmisión de la línea. Adicionalmente, en el caso de esta última variable, se analiza también el efecto asociado a la altura sobre el nivel del mar a la cual se encuentra instalada la infraestructura. Para llevar a cabo esta evaluación, se realiza una revisión técnica y conceptual de los fundamentos asociados a las variables mencionadas, con el fin de establecer el marco teórico necesario. Posteriormente, se emplean modelos de cálculo desarrollados y promovidos por instituciones internacionales relevantes del sector eléctrico, tales como el IEEE (a través del IEEE Std 738) y la CIGRE, que permiten representar el comportamiento físico y eléctrico de los conductores bajo distintas condiciones de operación. A partir de estas metodologías, se llevan a cabo simulaciones que consideran distintos escenarios de temperatura y elevación, lo cual permite analizar la respuesta del sistema frente a estas condiciones. Los resultados obtenidos permiten identificar las tendencias de comportamiento de cada aspecto técnico evaluado y su interrelación, lo que a su vez posibilita reflexionar sobre las implicancias que estos efectos tienen para el diseño, la operación y la seguridad de los sistemas de transmisión eléctrica. Finalmente, se presentan conclusiones que refuerzan la importancia de considerar estas variables ambientales y geográficas en el dimensionamiento térmico de las líneas, junto con recomendaciones sobre posibles ajustes a los criterios normativos actualmente utilizados en el sector.
Proyección del costo marginal utilizando el estudio de seguridad de abastecimiento.
(Universidad de Concepción, 2025) Farías Escalup, Michell Darlin; Roa Sepúlveda, Claudio Andrés
La presente memoria de título tiene por objetivo evaluar la viabilidad del uso de técnicas de aprendizaje automático para proyectar el costo marginal por barra en el Sistema Eléctrico Nacional (SEN), a partir de los resultados entregados por el Estudio de Seguridad de Abastecimiento (ESA) elaborado por el Coordinador Eléctrico Nacional (CEN). Con propósito de lo anterior, se desarrolla el trabajo utilizando MATLAB R2024b como software para el procesamiento y simulación. Se emplean los datos del Estudio de Seguridad de Abastecimiento (ESA), los cuales son filtrados por barra, hidrología y bloque. A partir de estos datos, se implementan dos enfoques de aprendizaje para la predicción del costo marginal: Mapas Autoorganizados de Kohonen (SOM), como técnica no supervisada, y Redes Neuronales con Función de Base Radial (RBFNN), como técnica supervisada. Finalmente, los resultados obtenidos se comparan con datos reales publicados por el Coordinador Eléctrico Nacional (CEN), y su precisión se evalúa mediante métricas de error, lo que permite analizar el desempeño de ambas técnicas frente a distintos escenarios. Los resultados y el análisis realizado respaldan que el uso de Aprendizaje Automático (AA) aplicado a las salidas del ESA representa una alternativa viable para la proyección del costo marginal. Específicamente, el enfoque no supervisado demostró ser útil para capturar patrones generales en los datos, mostrando un mejor desempeño que el supervisado. Sin embargo, aún requiere mejoras para alcanzar una mayor precisión. Como sugerencia, se plantea la exploración de enfoques híbridos que combinen distintas técnicas de modelado, con el objetivo de mejorar los resultados en escenarios con mayor incertidumbre.
Uso de sincrofasores en sistemas de protecciones.
(Universidad de Concepción, 2025) Maureira Chamorro, Michael Daniel; Morán Tamayo, Luis Alejandro
La complejidad que han alcanzado los sistemas eléctricos ha puesto en evidencia las limitaciones de las protecciones convencionales. En este contexto, el uso del concepto sincrofasores surge como una buena alternativa para mejorar la detección y el análisis de contingencias, ya que permite obtener mediciones complejas sincronizadas en tiempo real a lo largo del sistema eléctrico. En este trabajo se analiza el concepto de sincrofasores y su implementación en esquemas de protecciones eléctricas, evaluando sus ventajas frente a esquemas convencionales. Se revisan los estándares y documentos científicos, además de simulaciones en MATLAB/Simulink y ETAP para demostrar las ventajas de usar sincrofasores en la detección de distintos tipos de fallas en un sistema de distribución industrial que cuenta con generación propia. Los resultados obtenidos muestran que el uso del concepto sincrofasor, permite respuestas mas rápidas, precisas y coordinadas en los sistemas de protecciones eléctricas, siendo superiores a esquemas de protecciones convencionales. Este estudio busca contribuir al análisis técnico y estratégico de los sincrofasores como una herramienta avanzada para la protección de sistemas eléctricos, buscando abrir camino hacia redes más resilientes, inteligentes y seguras.
Análisis de los modelos de los sistemas de control de generadores para estudios de estabilidad en sistemas de potencia.
(Universidad de Concepción, 2025) Vega Garcías, Gustavo Adolfo; Morán Tamayo, Luis Alejandro
La estabilidad de los sistemas de potencia es crítica para garantizar que el suministro eléctrico sea continuo y confiable. En este contexto, los generadores sincrónicos tienen un rol fundamental en la estabilidad y regulación de frecuencia, considerando que aún gran parte de la matriz energética nacional está compuesta por este tipo de máquinas, que históricamente han constituido la generación eléctrica tradicional en los sistemas eléctricos del mundo. En el presente informe de Memoria de Título se estudian los modelos existentes en la literatura para representar distintas tecnologías de turbinas y gobernadores de velocidad, destacando aquellos que han quedado como legado por su antigüedad y aplicabilidad para estudios de estabilidad en sistemas de potencia durante décadas. Posteriormente, se revisan los principales sistemas de control de excitación, incluyendo AVR, PSS, OEL y UEL. Finalmente, se simulan distintos casos de estudio en el software DIgSILENT PowerFactory ®, en una planta de celulosa genérica que cuenta con generación propia, implementando modelos de turbinas, sistemas de control de velocidad y sistemas de control de excitación cuyos diagramas de bloques y parámetros están disponibles en la base de datos del Sistema Eléctrico Nacional provisto por el Coordinador Eléctrico Nacional, durante distintas perturbaciones: desconexión de carga, desconexión de unidad generadora de gran potencia y cortocircuito trifásico. Se compara la respuesta dinámica de los generadores en condiciones de operación que consideran y no consideran sistemas de control, y se grafica la respuesta de los principales lazos de control considerados en las simulaciones. Se destaca que la implementación de sistemas de control de velocidad y excitación en al menos una máquina sincrónica del sistema simulado contribuye sustancialmente a la estabilidad sistémica, previniendo colapsos de tensión y sobrecargas excesivas en el circuito de campo. Se valida la actuación de los sistemas de control complementarios de excitación durante distintas perturbaciones sistémicas. Incluir estos lazos de control en las demás unidades generadoras ayuda a proteger los devanados de campo de las máquinas, pero además mejora la respuesta dinámica amortiguando las oscilaciones en los voltajes y corrientes de los generadores.

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