Sistema de Gestión Energética (SGEn) basado en medidores  inteligentes y plataforma de monitoreo para promover la eficiencia  energética y la cultura de uso sostenible en laboratorios y aulas en  un campus universitario usando NILM (Non-Intrusive load monitoring)

Pesantes Ocampo, Luis Alberto

DSpace Home
→
Unidades Académicas
→
Facultad de Ingeniería en Mecánica y Ciencias de la Producción
→
Tesis de Maestría en Sistemas de Energía
→
View Item

dc.contributor.advisor	Torres, Miguel , Director
dc.contributor.author	Pesantes Ocampo, Luis Alberto
dc.creator	ESPOL.FIMCP
dc.date.accessioned	2025-01-20T01:21:47Z
dc.date.available	2025-01-20T01:21:47Z
dc.date.issued	2024
dc.identifier.citation	Pesantes Ocampo, L. A. (2024). Sistema de Gestión Energética (SGEn) basado en medidores inteligentes y plataforma de monitoreo para promover la eficiencia energética y la cultura de uso sostenible en laboratorios y aulas en un campus universitario usando NILM (Non-Intrusive load monitoring). [Proyecto de Titulación]. ESPOL.FIMCP .
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/63030
dc.description	La eficiencia energética y el uso sostenible de la energía son temas de gran relevancia en la actualidad debido al aumento de la demanda energética y los efectos del cambio climático. Los edificios educativos, como los laboratorios en los campus universitarios, consumen una cantidad significativa de energía, por lo cual resulta crucial implementar sistemas que promuevan la eficiencia energética y fomenten una cultura de uso sostenible en estos espacios. En este trabajo se diseña una propuesta de un Sistema de Gestión de Energía basado en medidores inteligentes y una plataforma de monitoreo existente que utiliza la técnica de NILM (Non-Intrusive Load Monitoring) para promover la eficiencia energética en los entornos universitarios. Como punto de partida se realiza un análisis preliminar de los datos de consumo energético obtenidos de un medidor de energía, luego se implementa un agrupamiento de información para identificar focos de consumo y cargas criticas de la curva de consumo mediante machine learning. En seguida, se ejecuta un modelo de NILM para obtener la desagregación de las cargas eléctricas individuales a partir de la medición agregada, para finalmente generar políticas energéticas con recomendaciones personalizadas para el laboratorio. Los resultaron mostraron que el aire acondicionado, iluminación y computadoras representaban los principales focos de consumo, además en la curva desagregada de cargas se logró identificar patrones de uso y consumo ineficientes dentro del laboratorio, permitiendo así el planteamiento de una propuesta de SGEn enfocado en optimización del consumo de energía en laboratorios y aulas, crucial para lograr una gestión eficiente y sostenible de los recursos energéticos. Palabras Clave: Monitoreo, Técnicas NILM, SGEn, Sostenibilidad
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	63 página
dc.language.iso	spa
dc.publisher	ESPOL.FIMCP
dc.rights	openAccess
dc.subject	Monitoreo
dc.subject	Técnicas NILM
dc.subject	SGEn
dc.subject	Sostenibilidad
dc.title	Sistema de Gestión Energética (SGEn) basado en medidores inteligentes y plataforma de monitoreo para promover la eficiencia energética y la cultura de uso sostenible en laboratorios y aulas en un campus universitario usando NILM (Non-Intrusive load monitoring)
dc.type	Magister en sistemas de Energía con Mención en Eficiencia Energética
dc.identifier.codigoespol	T-114700
dc.description.city	Guayaquil
dc.description.degree	Escuela Superior Politécnica del Litoral
dc.identifier.codigoproyectointegrador	POSTG072
dc.description.abstractenglish	Energy efficiency and sustainable energy use are highly relevant issues today due to increasing energy demand and the effects of climate change. Educational buildings, such as laboratories on university campuses, consume a significant amount of energy, making it crucial to implement systems that promote energy efficiency and foster a culture of sustainable use in these spaces. This study designs a proposal for an Energy Management System based on smart meters and an existing monitoring platform that uses the NILM (Non-Intrusive Load Monitoring) technique to promote energy efficiency in university environments. As a starting point, a preliminary analysis of the energy consumption data obtained from an energy meter is performed, then a clustering of information is implemented to identify consumption hotspots and critical loads of the consumption curve using machine learning. Next, a NILM model is run to obtain the disaggregation of the individual electrical loads from the aggregated measurement, to finally generate energy policies with customized recommendations for the laboratory. The results showed that air conditioning, lighting and computers represented the main sources of consumption. In addition, the disaggregated load curve identified inefficient use and consumption patterns within the laboratory, thus allowing the development of a SGEn proposal focused on optimizing energy consumption in laboratories and classrooms, which is crucial to achieve efficient and sustainable management of energy resources. Keywords: Monitoring, NILM Techniques, SGEn, Sustainability