Análisis energético AC de dos elementos conectados a la red eléctrica

Este trabajo está orientado a realizar un análisis y supervisión de la información del consumo eléctrico de los electrodomésticos en los hogares y edificios. En su ejecución se involucraron 2 electrodomésticos de uso cotidiano (televisor y lavadora). Se desarrolló un sistema de medición especializado y se implementaron tecnologías Application Programming Interfaces (APIS)-Power monitor y Low-Power Wide-Area Network (LPWAN) SIGFOX Colombia, para la adquisición de datos, supervisión de comportamiento y envió a la Nube (Cloud). Con el fin de supervisar patrones de consumo energético que ayuden a tener una mejor calidad energética, se utilizó una herramienta de Amazon Web Services (AWS) encaminada a Machine Learning (ML) bajo algoritmos en lenguaje Python. Para este trabajo los Algoritmos Support Vector Machine (SVM), Random Forest y (K-Means) facilitaron la predicción y análisis del consumo de potencia en los dos electrodomésticos, especialmente el SVM, óptimo para el análisis energético.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/23599
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/23599
• Palabra clave: Calidad Energética; Machine Learning; SigFox; Web Service; AWS; Ingeniería en Control - Tesis y Disertaciones Académicas; Consumo de energía eléctrica - Medición; Análisis energético; Dispositivos PSoC - Usos; Electrodomésticos - Consumo de energía eléctrica - Innovaciones tecnológicas; Energetic Quality; Machine Learning; SigFox; Web Service; AWS
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