Modelo de retroalimentación en la evaluación de operadores de CENACE con el SEE optimizado mediante herramientas de IA6 Feedback model at the evaluation of CENACE operators with the SEE optimized using AI

Resumen

El presente trabajo presenta los resultados obtenidos a partir de la implementación de un modelo de retroalimentación optimizado mediante herramientas de inteligencia artificial (IA), con el propósito de fortalecer la capacitación especializada de los operadores del Centro Nacional de Control de Energía (CENACE), responsables de la operación y control del Sistema Eléctrico Nacional de México. La investigación se desarrolló bajo una metodología de enfoque mixto, bajo la cual se analizaron resultados de instrumentos de evaluación, encuestas de reacción y entrevistas aplicadas a 23 operadores de primer nivel operativo.

Los resultados muestran que la integración de IA potencia la efectividad de la retroalimentación, proporcionando al instructor una herramienta de apoyo y sustento, que permite personalizar y perfeccionar el proceso de entrenamiento especializado en el simulador, generando recomendaciones precisas y eficaces. De tal modo, se garantiza que, ante un disturbio en la red eléctrica, el operador cuente con una preparación sólida y está preparado para dimensionar la magnitud de cualquier evento, efectuar un análisis integral y ejecutar las acciones control necesarias, considerando todos los elementos involucrados y la relevancia de los sistemas con los que interactúa.