Tesis de Maestría en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética
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Browsing Tesis de Maestría en Electricidad Mención Energías Renovables y Eficiencia Energética by Author "Dávila Sacoto, Miguel Alberto"
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Evaluación del impacto de redes compactas semiaisladas. Caso de estudio: alimentadores Esperanza 2 y Cananvalle 4 del cantón Pedro Moncayo(PUCE - Esmeraldas, 2025) Yugsi Tipán, Amílcar Stalin; Dávila Sacoto, Miguel AlbertoLa evaluación de confiabilidad en los sistemas de distribución eléctrica es esencial para determinar la calidad del servicio. Las redes convencionales, especialmente en áreas boscosas, son propensas a altas tasas de fallas que afectan negativamente los indicadores de calidad. Este estudio tiene como objetivo implementar un sistema de predicción para evaluar el comportamiento futuro de los índices de calidad FMIK y TTIK al migrar de una red convencional a una red semiaislada en el alimentador Esperanza 2 de la empresa EMELNORTE. El sistema de predicción se diseñó utilizando una red neuronal con datos históricos del 2013 a 2023, generando un modelo de 4 capas con 128, 64, 32 y 3 neuronas, logrando un MAE de 0.072 y un MSE de 0.011. La proyección se realizó para el periodo 2025-2035, obteniendo promedios de FMIK y TTIK de 14.3769 y 10.11672 para la red convencional, y 4.9442 y 2.033 para la red semiaislada. El modelo predictivo de la red neuronal fue comparado con simulaciones realizadas en CYME, encontrando un error promedio de 3.17% y 1.79% para el FMIK y TTIK en la red convencional, y de 4.16% y 3.14% en la red semiaislada. Finalmente, se analizó el impacto económico derivado de las sanciones por incumplir los estándares de calidad del TTIK y FMIK establecidos en la Regulación Nro. ARCERNNR 002/20 para ambas configuraciones de redItem Open Access Evaluación del impacto de redes compactas semiaisladas. Caso de estudio: alimentadores Esperanza 2 y Cananvalle 4 del cantón Pedro Moncayo(PUCE - Esmeraldas, 2025) Montes Molina, Martha Andreina; Dávila Sacoto, Miguel AlbertoLa evaluación de confiabilidad en los sistemas de distribución eléctrica es esencial para determinar la calidad del servicio. Las redes convencionales, especialmente en áreas boscosas, son propensas a altas tasas de fallas que afectan negativamente los indicadores de calidad. Este estudio tiene como objetivo implementar un sistema de predicción para evaluar el comportamiento futuro de los índices de calidad FMIK y TTIK al migrar de una red convencional a una red semiaislada en el alimentador Esperanza 2 de la empresa EMELNORTE. El sistema de predicción se diseñó utilizando una red neuronal con datos históricos del 2013 a 2023, generando un modelo de 4 capas con 128, 64, 32 y 3 neuronas, logrando un MAE de 0.072 y un MSE de 0.011. La proyección se realizó para el periodo 2025-2035, obteniendo promedios de FMIK y TTIK de 14.3769 y 10.11672 para la red convencional, y 4.9442 y 2.033 para la red semiaislada. El modelo predictivo de la red neuronal fue comparado con simulaciones realizadas en CYME, encontrando un error promedio de 3.17% y 1.79% para el FMIK y TTIK en la red convencional, y de 4.16% y 3.14% en la red semiaislada. Finalmente, se analizó el impacto económico derivado de las sanciones por incumplir los estándares de calidad del TTIK y FMIK establecidos en la Regulación Nro. ARCERNNR 002/20 para ambas configuraciones de redItem Open Access Modelo predictivo del consumo eléctrico: una aplicación para molinos horizontales en plantas de cemento(PUCE - Esmeraldas, 2025) López Ayala, Julio César; Dávila Sacoto, Miguel AlbertoLa presente investigación presenta un modelo de predicción del consumo eléctrico en el molino horizontal de la planta de cemento de UCEM Planta Chimborazo. En una primera etapa, se realizaron estimaciones para identificar variables comunes claves relacionadas con el consumo de energía. Posteriormente, se diseñaron modelos de regresión lineal para estimar con precisión el consumo energético futuro, conforme a datos de producción del cemento. En la tercera etapa, se simularon distintos algoritmos de aprendizaje automático utilizando la herramienta MATLAB, a partir de mediciones en señales de entrada y salida. Los métodos de modelado incluyeron enfoques estadísticos, redes neuronales artificiales (RNA) y sistemas adaptativos de inferencia neurodifusa (ANFIS). Finalmente, el modelo de predicción alcanzó un RMSE de 0.1966 kWh/t en el consumo eléctrico del molino de cemento, lo que demuestra su viabilidad para aplicarse en periodos de tiempo más amplios, contribuyendo a mejorar el proceso productivo en la línea de molienda con prácticas más eficientes y responsables con el medio ambiente.Item Open Access Modelo predictivo del consumo eléctrico: una aplicación para molinos horizontales en plantas de cemento(PUCE - Esmeraldas, 2025) Falconí Borja, Xavier Reinaldo; Dávila Sacoto, Miguel AlbertoLa presente investigación presenta un modelo de predicción del consumo eléctrico en el molino horizontal de la planta de cemento de UCEM Planta Chimborazo. En una primera etapa, se realizaron estimaciones para identificar variables comunes claves relacionadas con el consumo de energía. Posteriormente, se diseñaron modelos de regresión lineal para estimar con precisión el consumo energético futuro, conforme a datos de producción del cemento. En la tercera etapa, se simularon distintos algoritmos de aprendizaje automático utilizando la herramienta MATLAB, a partir de mediciones en señales de entrada y salida. Los métodos de modelado incluyeron enfoques estadísticos, redes neuronales artificiales (RNA) y sistemas adaptativos de inferencia neurodifusa (ANFIS). Finalmente, el modelo de predicción alcanzó un RMSE de 0.1966 kWh/t en el consumo eléctrico del molino de cemento, lo que demuestra su viabilidad para aplicarse en periodos de tiempo más amplios, contribuyendo a mejorar el proceso productivo en la línea de molienda con prácticas más eficientes y responsables con el medio ambienteItem Open Access Sostenibilidad y sustentabilidad energética en el campus Santa Cruz de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Esmeraldas(PUCE - Esmeraldas, 2025) Martínez Bucheli, Jean Pierre; Dávila Sacoto, Miguel AlbertoLa sostenibilidad energética en las instituciones educativas es un desafío crítico, especialmente en contextos donde la generación hidroeléctrica es dominante, como en Ecuador. Este estudio analiza la situación energética del campus Santa Cruz de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador Esmeraldas (PUCESE), identificando su consumo y oportunidades de optimización. A través de un modelo de optimización basado en energías renovables (solar y eólica), se busca minimizar costes y reducir la huella ambiental. La metodología incluyó el análisis de carga eléctrica, irradiancia solar y velocidad del viento, complementado con la evaluación de equipos de aire acondicionado y luminarias. Los resultados indican que la implementación de sistemas fotovoltaicos y la sustitución de equipos ineficientes pueden reducir significativamente el consumo de energía y los costos de operación, impulsando un modelo sustentable. Este enfoque demuestra la viabilidad de estrategias de energías renovables en las instituciones educativas, alineadas con los Objetivos de Desarrollo Sostenible ODSItem Open Access Sostenibilidad y sustentabilidad energética en el campus Santa Cruz de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Esmeraldas(PUCE - Esmeraldas, 2025) Uvillus Tipan, Gustavo Javier; Dávila Sacoto, Miguel AlbertoLa sostenibilidad energética en las instituciones educativas es un desafío crítico, especialmente en contextos donde la generación hidroeléctrica es dominante, como en Ecuador. Este estudio analiza la situación energética del campus Santa Cruz de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador Esmeraldas (PUCESE), identificando su consumo y oportunidades de optimización. A través de un modelo de optimización basado en energías renovables (solar y eólica), se busca minimizar costes y reducir la huella ambiental. La metodología incluyó el análisis de carga eléctrica, irradiancia solar y velocidad del viento, complementado con la evaluación de equipos de aire acondicionado y luminarias. Los resultados indican que la implementación de sistemas fotovoltaicos y la sustitución de equipos ineficientes pueden reducir significativamente el consumo de energía y los costos de operación, impulsando un modelo sustentable. Este enfoque demuestra la viabilidad de estrategias de energías