Recolección y análisis de datos en el ámbito de la eficiencia energética eléctrica
DOI:
https://doi.org/10.36561/ING.19.3Palavras-chave:
Eficiencia energética, Control de consumo eléctrico, Medición energía bajo costoResumo
El crecimiento en el uso de nuevas tecnologías en los sistemas de medición de consumo eléctrico ha hecho posible el surgimiento de grandes oportunidades de mejora en la gestión energética.
En este proyecto se ha realizado un estudio de aplicación de estas tecnologías con el objeto de colaborar con la diversificación de este tipo de dispositivos a través de soluciones técnicas económicas que puedan ser incorporadas en las viviendas de manera sencilla. De esta forma las personas podrán conocer sus patrones de consumo y detectar oportunidades de ahorro.
Como resultado del trabajo se presenta un prototipo técnico abierto y de bajo costo, que incluye los componentes necesarios para recolectar datos de consumo residencial y volcarlos a un sistema informático de nube, donde los usuarios pueden acceder a información detallada del consumo de los dispositivos que utiliza a diario.
Downloads
Referências
Comisión Económica para Latinoamérica y el Caribe (CEPAL). “Indicadores de políticas públicas en materia de eficiencia energética en América latina y el Caribe”, 2010
Martinez A. P. “Modelo de predicción de la demanda eléctrica mediante regresión dinámica”. Universidad Polítécnica de Madrid, España, 2015
González-Avella J.C y Tuduri J.M., “Análisis de series temporales usando redes neuronales”. Bareales, España, 2017.
Gabriel Natán Pizarro Herrera, “Reconocimiento de patrones y pronóstico de consumo eléctrico”. Universidad Católica De Valparaíso, Chile 2017.
Santiago de la Fuente Fernandez, “Series Temporales: Modelo ARIMA”. Universidad Autónoma de Madrid. España, 2013.
Guillermo Beyrne, Facundo Malvicino, Luis Alberto Trajtenberg. “Modelo Estacional de Demanda de Energía Eléctrica”. Secretaría de Política Económica y Planificación del Desarrollo, Argentina 2015.
Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), Base de datos Open Source para series temporales. https://docs.influxdata.com/influxdb , 2018.
Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), Framework para desarrollo de aplicaciones Web PHP. https://laravel.com/docs , 2018.
MariaDB Foundation, Proyecto de Base de Datos relacional. https://mariadb.org/documentation/ , 2018.
Oracle Corp., Proyecto de Base de Datos relacional Open Source. https://www.mysql.com/docs, 2018.
Arduino AG., Plataforma de creación de electrónica de código abierto. https://www.arduino.cc/ , 2018.
Tableau Software LLC., Plataforma gratuita en línea para explorar visualizaciones de datos. https://public.tableau.com/, 2018.
