Modelo predictivo del consumo eléctrico: una aplicación para molinos horizontales en plantas de cemento

Abstract

La 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.