Optimización de la Distribución de Gas en una Red Urbana

Introducción:

Este proyecto se enfoca en la optimización de la distribución de gas en una red urbana. La eficiencia en la entrega de gas es crucial tanto para garantizar un suministro constante como para minimizar pérdidas y costos operativos. A través de datos generados artificialmente, exploraremos cómo analizar y mejorar la distribución de gas en una red urbana.

Planteamiento del Problema:

La distribución ineficiente de gas en redes urbanas puede resultar en costos adicionales y afectar la calidad del servicio. El problema específico que abordaremos es cómo identificar y resolver problemas de optimización en la distribución de gas, considerando factores como la demanda, la capacidad de la red y las pérdidas.

Generar Datasets Adecuados y Relevantes:

Crearemos un conjunto de datos ficticios que simule la distribución de gas en una red urbana, incluyendo información sobre la demanda en diferentes puntos, la capacidad de la red y las pérdidas en el sistema. Estos datos nos permitirán realizar un análisis detallado y desarrollar estrategias para optimizar la distribución.

Desarrollo de Script Python:

A continuación, presentamos un script Python estructurado y documentado para generar datos, visualizarlos y realizar el análisis.

Script Python para Generar Datos:

import pandas as pd

import numpy as np

from datetime import timedelta, date

# Generar fechas ficticias para un mes

start_date = date(2022, 1, 1)

end_date = date(2022, 1, 31)

date_range = [start_date + timedelta(hours=x) for x in range((end_date-start_date).days * 24)]

# Crear datos ficticios de distribución de gas

data = {

    'Fecha': date_range,

    'Punto_Demanda': [np.random.choice(['Residencial', 'Comercial', 'Industrial']) for _ in range(len(date_range))],

    'Demanda': [np.random.uniform(50, 500) for _ in range(len(date_range))],

    'Capacidad_Red': [np.random.uniform(100, 2000) for _ in range(len(date_range))],

    'Pérdidas': [np.random.uniform(0, 50) for _ in range(len(date_range))]

}

# Crear un DataFrame de pandas

df_distribucion_gas = pd.DataFrame(data)

# Guardar los datos en un archivo CSV

df_distribucion_gas.to_csv('distribucion_gas.csv', index=False)

Script Python para la Visualización de los Datos Generados:

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# Cargar datos

df_distribucion_gas = pd.read_csv('distribucion_gas.csv', parse_dates=['Fecha'])

# Visualizar la demanda y pérdidas en función de la capacidad de la red

plt.figure(figsize=(12, 6))

sns.scatterplot(x='Capacidad_Red', y='Demanda', hue='Pérdidas', data=df_distribucion_gas, palette='viridis')

plt.title('Demanda y Pérdidas en función de la Capacidad de la Red')

plt.xlabel('Capacidad de la Red')

plt.ylabel('Demanda de Gas')

plt.show()

Script Python para el Análisis con Python:

# Análisis estadístico básico

distribucion_describe = df_distribucion_gas[['Demanda', 'Capacidad_Red', 'Pérdidas']].describe()

# Visualización de relaciones y tendencias

plt.figure(figsize=(12, 6))

sns.lineplot(x='Fecha', y='Demanda', hue='Punto_Demanda', data=df_distribucion_gas)

plt.title('Demanda de Gas a lo largo del Mes')

plt.xlabel('Fecha')

plt.ylabel('Demanda de Gas')

plt.show()

# Interpretación de resultados y conclusiones

# (Análisis detallado y comentarios sobre las tendencias y estadísticas obtenidas)

# Recomendaciones

# (Posibles acciones basadas en los resultados del análisis)

Interpretación de Resultados y Conclusiones:

El análisis revela patrones en la demanda de gas, pérdidas en el sistema y su relación con la capacidad de la red. Se pueden identificar áreas de mejora para optimizar la distribución de gas en la red urbana.

Recomendaciones:

Basándonos en los resultados, se pueden implementar estrategias para ajustar la capacidad de la red según la demanda, reducir las pérdidas y mejorar la eficiencia general del sistema. Además, la implementación de sistemas de monitoreo continuo permitirá una respuesta rápida a cambios en la demanda y reducirá las pérdidas por fugas.