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 Subject "Algoritmos de optimización"
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Optimización de la gestión de energía de un sistema de generación distribuida para autoabastecimiento(PUCE - Esmeraldas, 2024) Oña Chipuxi, Rosa Yadira; Chamba León, Marlon SantiagoEl uso de fuentes de energía renovables en pequeñas escalas, a nivel de distribución, permiten la interacción de nuevos actores en la red eléctrica, conocidos como prosumidores (productores y consumidores de energía eléctrica). Estos sistemas de generación acompañados de sistemas de almacenamiento de energía, tarifación por periodos de demanda y un sistema de Gestión de Energía Residencial (HEMS) se constituyen en características importantes a considerar en un modelo de optimización que permita maximizar el beneficio de dichos prosumidores. En este sentido, el presente artículo desarrolla un modelo de gestión de la energía analizando varios algoritmos de optimización desarrollados en Python que permite optimizar la compra y venta de energía con el objetivo de minimizar los costos referentes al consumo de energía por parte de los prosumidores. Finalmente, se realiza la comparación entre los algoritmos analizados con el propósito de verificar cual es el más apropiado para cumplir con el objetivo de minimizar los costos de energía.Item Open Access Predicción de consumo de energía en workstation en el datacenter de la FIE-ESPOCH basados en algoritmos de inteligencia artificial(PUCE - Esmeraldas, 2023) Santacruz Sulca, Fabricio JavierEste artículo aborda como gestionar eficazmente el consumo de energía en centros de datos. La investigación se centra en desarrollar un algoritmo de predicción de consumo energético que incluye diseño de hardware, preprocesamiento de datos y selección de características. Se propone un medidor de consumo basado en una red de sensores que mide voltaje, corriente, potencia, frecuencia y energía en tiempo real. Se realizaron mediciones utilizando una Workstation ubicada en el DataCenter de la Facultad de Informática y Electrónica de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH. Se evaluaron varios modelos de regresión lineal para predecir el consumo futuro de energía a partir de múltiples mediciones. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten la predicción en diferentes ventanas temporales, desde minutos hasta días. Esto capacita a los administradores de centros de datos para tomar decisiones estratégicas y lograr una gestión eficiente de la energía, lo que, a su vez, reduce los costos asociados al mantenimiento de equipos informáticos. contribuyendo a la reducción de costos y al aumento de la sostenibilidad.