Implementación de un sistema en la nube para el ahorro de consumo de energía eléctrica. - Vaccaro-Cedillo, Christopher Javier (My University, 2021)
Debido a los últimos eventos suscitados por la pandemia a nivel mundial, la economía se ha visto fuertemente afectada en empresas e instituciones que manejaban una modalidad presencial y que además involucran un grupo masivo de personas, como es el caso de universidades. Para ello el presente trabajo se enfoca en uno de los principales egresos, el consumo energético, desarrollando un sistema de monitorización, control y predicción mediante sistemas basados en la nube para generar un ahorro en la factura de consumo. El sistema será accesible desde una página web desarrollada con herramientas de libre distribución, que sea compatible con el hardware especializado para el control de equipos de forma remota, además de un aprendizaje automático que le permita al usuario visualizar un consumo predictivo para que pueda tomar medidas de ahorro energético de forma oportuna. Dependiendo del tipo de infraestructura que posea la universidad la solución puede variar ligeramente, sin embargo, se evalúan diferentes opciones a nivel de software y hardware que sean compatibles con la mayoría de las instituciones universitarias.
Due to the latest events caused by the pandemic worldwide, the economy has been strongly affected in companies and institutions that handled a face-to-face modality and that also involve a massive group of people, such as universities. For that, this work focuses on one of the main expenses, energy consumption, developing a monitoring, control and prediction system using cloud-based systems to generate savings in the consumption bill. The system will be accessible from a web page developed with free distribution tools, that is compatible with specialized hardware for remote control of equipment, as well as automatic learning that allows the user to visualize predictive consumption so that they can take measures of energy savings in a timely manner. Depending on the type of infrastructure that the university has, the solution may vary slightly, however, different options are evaluated at the software and hardware level that are compatible with most university institutions.
Keywords: inmótica; sensores; ahorro energético; aprendizaje supervisado; algoritmo predictivo; inmotics; sensors; energy saving; supervised learning; predictive algorithm; Máster Universitario en Industria 4.0