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Juan Camilo Jaramillo TascónElectrical AI Data Engineer
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Juan Camilo Jaramillo Tascón

Electrical AI Data Engineer

Ingeniero electricista y de datos. Construyo herramientas de datos e IA para el sector eléctrico: estudios de red, datos del mercado y monitoreo de plantas solares.

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Servicios

Estudios eléctricos

Capacidad disponible de subestaciones del SIN para nuevas cargas y nuevos generadores, incluyendo contingencias N-1, y estudios de conexión de generadores.

Herramientas: DIgSILENT PowerFactory, pandapower, datos de XM y PARATEC.

Ingeniería de datos del sector eléctrico

Pipelines con información de XM (SIMEM, SINERGOX, PARATEC, API de XM) en BigQuery y Microsoft Fabric. Telemetría y monitoreo de plantas solares, e integración de datos de plantas con XM.

IA con agentes para el sector energético

Automatización de procesos técnicos y regulatorios con agentes de IA.

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Casos

Cada caso se describe por el problema y el resultado, sin nombres de clientes.

Capacidad disponible en subestaciones del SIN

En curso
Problema
Los proyectos de generación y las nuevas cargas no saben con claridad en qué subestaciones hay capacidad para conectarse.
Lo que hago
Calculo la capacidad disponible de las subestaciones del SIN para nuevas cargas y nuevos generadores, con contingencias N-1, a partir de los casos de XM en DIgSILENT PowerFactory.
Qué obtiene quien lo contrata
Saber, antes de pedir la conexión, en qué subestaciones cabe su proyecto, también cuando sale de servicio un elemento de la red (N-1).

Telemetría meteorológica de plantas solares hacia XM

Problema
La Resolución CREG 148 de 2021 exige que las plantas solares fotovoltaicas y eólicas envíen la supervisión de sus variables meteorológicas al Centro Nacional de Despacho (CND) de XM, que la recibe por servicios IoT.
Lo que hice
Construí la integración que toma las variables meteorológicas de las plantas desde la nube del cliente y las envía al Azure IoT Hub de XM, en el formato que exige XM y con certificados X.509 por planta.
Resultado
En operación: 2 plantas envían cada 15 minutos sus 4 variables meteorológicas (irradiancia POA y GHI, temperatura ambiente y de módulo). El alcance se amplía a 6 plantas más.

SCADA Light: monitoreo local de plantas solares

En piloto
Problema
La supervisión de la planta dependía de plataformas remotas: si fallaba el enlace 4G o satelital, el equipo de operación y mantenimiento perdía la visibilidad. Tampoco había alertas inmediatas ante fallas como un string en 0 A con sol.
Lo que hago
Desarrollo un SCADA web local y liviano que lee el medidor de frontera y los inversores por Modbus TCP y el reconectador por DNP3, en solo lectura, con unifilar interactivo, tendencias y mapa de calor de strings. Lo construyo con desarrollo guiado por especificaciones y agentes de IA.
Resultado del piloto
Opera en una planta de generación distribuida de 3,3 MW con 11 inversores: lecturas cada 1 a 3 segundos, más de 9 días continuos sin fallas del software y arranque automático en 12 segundos tras un reinicio. Funciona sobre el computador industrial de la planta, sin hardware adicional.

Data warehouse de energía en BigQuery

Problema
Empresas del sector necesitaban los datos del mercado de XM y los propios en un solo lugar, cada una con acceso solo a su información, y algunas consultas escaneaban cerca de 6 TB cada vez.
Lo que hice
En Enersinc consolidé el data warehouse de energía en BigQuery como producto multicliente, con seguridad por filas y réplica en tiempo real. Construí conectores para SICEP, Sinergox, SIMEM y la API de XM con controles de calidad, y rediseñé las consultas con particionamiento mensual y un patrón CDC.
Resultado
5 empresas del sector sobre la misma plataforma. Las consultas pasaron de escanear cerca de 6 TB a unos KB, y una auditoría de costos mostró una reducción del 54 % en el gasto de BigQuery.
Código abierto

Herramientas abiertas

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Los datos existen, pero casi nadie los une con la ingeniería eléctrica. Eso es lo que hago.

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