Browsing by Author "Palomo Rogia, Wilson David"

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    Implementación y desarrollo de práctica de automatización a través de un módulo didáctico con el PLC S7-1200 para simular variaciones de temperatura en un caldero.
    (Ecuador : La Mana : Universidad Técnica de Cotopaxi; Facultad de Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas; Carrera de Ingeniería en Electromecánica, 2017-08) Palomo Rogia, Wilson David; Castillo Fiallos, Jessica Nataly
    Se implementó y desarrolló una práctica de automatización a través de un módulo didáctico con el PLC S7-1200 para simular variaciones de temperatura en un caldero en el laboratorio de investigación de la carrera Electromecánica de la Universidad Técnica de Cotopaxi Extensión La Maná; en la primera Instancia se determinó el teórico fundamentos necesarios para la implementación estableciendo normas y parámetros adecuados para el uso apropiado del controlador lógico programable, sabiendo que esto es ampliamente utilizado en muchas industrias y máquinas. A diferencia de las computadoras de propósito general, el PLC está diseñado para señales de entrada y salida múltiples, rangos de temperatura ampliados, inmunidad al ruido eléctrico y resistencia a la vibración y el impacto. Se verificó el funcionamiento de todos los dispositivos que se utilizaron en la implementación, se construyó la base metálica, se integraron todos los dispositivos, obteniéndose como resultado el módulo didáctico en el que los alumnos de la carrera pueden acceder para realizar prácticas de automatización reconociendo los objetivos De la automatización que son: mejorar la productividad de la empresa, reducir los costos de producción y mejorar la calidad de la misma, mejorar las condiciones de trabajo del personal, suprimir las obras riesgosas y aumentar la seguridad.
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    Predicción de radiación solar en sistemas fotovoltaicos utilizando técnicas de aprendizaje automático
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-01-23) Palomo Rogia, Wilson David; Mullo Pallo, Mauricio Eduardo
    La creciente demanda de energías renovables, enfocándose específicamente en los sistemas fotovoltaicos que aprovechan la energía solar como una solución viable y sostenible. La metodología implementada incluyó el análisis y tratamiento de los datos de radiación solar recopilados cada hora durante el periodo 2017-2023. Estos datos fueron fundamentales para realizar las predicciones de enero, febrero y marzo del 2024. El propósito de estas predicciones fue optimizar el dimensionamiento de un sistema fotovoltaico apropiado para un área urbana. Para este propósito, se utilizó un algoritmo de árbol de decisión, una técnica destacada dentro del campo del aprendizaje automático, implementada mediante el software Python por su facilidad de acceso y versatilidad. Los resultados se almacenaron en un archivo .xlsx, lo que simplificó el proceso de dimensionamiento del sistema. Además, se incorporaron cálculos de desviación estándar para estimar la radiación solar en los próximos tres meses, permitiendo así un cálculo preciso y adecuado del sistema fotovoltaico necesario. En conclusión, el sistema fotovoltaico diseñado se dimensiono eficazmente a partir del análisis predictivo proporcionado por el algoritmo. Con una potencia pico de 1,26 kWp y una configuración de almacenamiento bien adaptada, este sistema está equipado para cumplir con las demandas energéticas diarias de 123,5 kWh.