Análisis de perfiles de consumo de energía eléctrica en un proceso de extrusión de metales no ferrosos aplicando técnicas de inteligencia artificial

En Colombia, el Departamento Nacional de Planeación junto al Banco Mundial y el Fondo Fiduciario del Crecimiento Verde de Corea presentó en 2017 el estudio "Energy Demand Situation in Colombia", destacando la importancia de la intensidad energética y tecnologías eficientes. El sector industrial, que representa más de una cuarta parte del consumo total, se abastece principalmente de carbón, gas natural, bagazo y electricidad. Este proyecto tiene como objetivo analizar los patrones de consumo de energía eléctrica en las empresas, utilizando técnicas de inteligencia artificial para identificar oportunidades de ahorro energético a través de la eficiencia energética. En muchas empresas, la energía eléctrica a menudo se ve simplemente como un gasto mensual, ignorando el análisis detallado del comportamiento del consumo energético. Este estudio pretende llenar ese vacío y proporcionar una comprensión más profunda del consumo energético de tal forma que se pueda optimizar de recurso, logrando una mayor sostenibilidad en el uso de la energía eléctrica. Después de aplicar la metodología planteada para este proyecto, se realizó la caracterización desde el punto de vista energético del proceso productivo, posteriormente se llevó a cabo el muestreo y registro de los datos usando herramientas técnicas y dispositivos IoT para lograr un dataset representativo del comportamiento de las variables eléctricas de la máquina, finalmente se aplicaron las técnicas de inteligencia artificial, dando como resultado un dataset etiquetado, donde se resumen los diferentes estados de operación de la máquina, logrando así establecer los parámetros base que permiten realizar la detección de condiciones de operación atípicas en el proceso productivo desde la perspectiva del mantenimiento o la producción

• Autores: Zúñiga Paredes, David Mauricio
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/15470
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10614/15470; https://red.uao.edu.co/
• Palabra clave: Maestría en Sistemas Energéticos; Energía; Demanda Energética; Desarrollo Económico; Inteligencia artificial; Consumo energético; Curva de demanda energetica; Energy; Energy demand; Economic development; Artificial intelligence; Energy consumption; Energy demand curve
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