Artículos - Ingeniería Eletromecánica
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- ItemPredicción de estrés hídrico mediante Machine Learning utilizando sensores loT de monitoreo ambiental: caso de estudió en cultivos de café de centro experimental Sacha Wiwa.(Ecuador: La Maná: Universidad Técnica de Cotopaxi; Extensión La Maná, Carrera de Electromecánica, 2025-09) Gonzalez Mera, Edner Alfredo; Paredes Anchatipan, Alex Darwin; Vásquez Carrera, Paco JovanniEl estrés hídrico representa una de las principales limitaciones para la productividad del café en regiones tropicales. Este estudio desarrolló un sistema de predicción de estrés hídrico basado en sensores IoT y algoritmos de machine learning para cultivos de café en el Centro Experimental Sacha Wiwa, Ecuador. Se implementó una red de sensores inalámbricos (Ecowitt) que monitoreó 16 variables ambientales durante 8 meses (octubre 2023 - mayo 2024), recopilando 2,920 observaciones con 82.3% de disponibilidad de datos. Se desarrolló un modelo Random Forest para clasificar el estrés hídrico en tres categorías: sin estrés (>65% humedad del suelo), estrés moderado (40-65%) y estrés severo (<40%). El modelo alcanzó una precisión global del 91.8% (R² = 0.891, RMSE = 0.724), identificando las variables de humedad del suelo como predictores primarios (53.5% de importancia), seguidas por precipitación (18.6%) y temperatura ambiental (12.8%). Los períodos críticos se concentraron en enero y marzo 2024, coincidiendo con temperaturas máximas >31°C. El sistema demostró capacidad predictiva de 2-3 días, proporcionando tiempo suficiente para implementar medidas preventivas. Los resultados validan la viabilidad de tecnologías IoT para agricultura de precisión en regiones tropicales, estableciendo bases metodológicas para sistemas de alerta temprana en cultivos de café.
- ItemAnálisis estadístico del comportamiento de la demanda eléctrica de alimentador de la parroquia El Carmen de la ciudad de La Maná y la generación renovable implementada mediante un software de simulación.(Ecuador: La Maná: Universidad Técnica de Cotopaxi; Extensión La Maná, Carrera de Electromecánica, 2025-09) Párraga Quijije, Erick Jair; Romero Bedón, Freddy Rodrigo; Pazuña Naranjo, William PaulEl presente estudio se centró en el análisis estadístico de la demanda eléctrica del alimentador de la parroquia El Carmen, en el cantón La Maná, con el objetivo de evaluar su comportamiento y la posibilidad de integrar generación renovable mediante simulación. La investigación aplicó un enfoque cuantitativo, no experimental, longitudinal y descriptivo, utilizando datos reales del año 2024 proporcionados por la Empresa Eléctrica Cotopaxi, con mediciones de demanda activa y reactiva registradas cada 15 minutos. El procesamiento incluyó cálculos de promedio diario, curvas horarias, histogramas, análisis del factor de carga y del factor de potencia, así como la simulación en el software DIgSILENT PowerFactory incorporando paneles fotovoltaicos al sistema. Los resultados evidenciaron un uso ineficiente de la red, con valores bajos de factor de carga y presencia elevada de energía reactiva. La simulación mostró que la inclusión de generación renovable permitió una disminución promedio del 4 % en la carga del sistema. Se concluye que es necesario aplicar medidas correctivas como la redistribución de cargas, instalación de bancos de capacitores y mecanismos de gestión de la demanda para mejorar el rendimiento del alimentador eléctrico y optimizar su funcionamiento en beneficio del sistema local.
- ItemAnálisis predictivo para la estimación de producción energética fotovoltaica en el recinto Malqui Machay mediante un sistema de monitoreo de generación eléctrica solar.(Ecuador: La Maná: Universidad Técnica de Cotopaxi; Extensión La Maná, Carrera de Electromecánica, 2025-09) Aguilar Sizalima, Edwin Alexander; Vásquez Carrera, Paco JovanniEl presente estudio desarrolló un modelo predictivo para estimar la producción energética fotovoltaica diaria en el recinto Malqui Machay, utilizando técnicas de aprendizaje automático aplicadas sobre variables meteorológicas locales. Se emplearon datos diarios de irradiancia solar, temperatura del aire y humedad relativa correspondientes al periodo comprendido entre enero de 2021 y mayo de 2024. El conjunto de datos fue segmentado en tres fases: entrenamiento (2021–2022), validación (2023) y proyección (2024). Entre los modelos evaluados, el algoritmo Random Forest presentó el mejor desempeño, alcanzando un coeficiente de determinación (R²) de 0.9993 y un error absoluto medio de 0.0221 kWh. La comparación entre los valores predichos y los datos reales observados durante 2023 evidenció un ajuste casi perfecto. También, la proyección generada para los primeros cinco meses de 2024 fue coherente con los patrones estacionales previos, ratificando la estabilidad del modelo. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad de aplicar modelos de inteligencia artificial para la estimación energética en contextos rurales, donde la infraestructura de medición suele ser limitada. La metodología propuesta representa una alternativa replicable y escalable para mejorar la gestión de sistemas fotovoltaicos en zonas con potencial solar moderado.
- ItemEstudio de sistemas inteligentes basados en sensores loT para la optimización de riego en cultivos agrícolas.(Ecuador: La Maná: Universidad Técnica de Cotopaxi; Extensión La Maná, Carrera de Electromecánica, 2025-09) Monar Cepeda, Carlos Benigno; Paredes Anchatipán, Alex Darwin; Hidalgo Osorio, William ArmandoEste estudio analizó el estado actual de los sistemas inteligentes basados en sensores IoT aplicados a la optimización del riego en cultivos agrícolas. Se realizó una revisión de 39 artículos científicos publicados entre 2019 y 2025, seleccionados mediante criterios de pertinencia, calidad y actualidad. El análisis permitió identificar las arquitecturas tecnológicas más empleadas, los tipos de sensores predominantes, los protocolos de comunicación utilizados, y los algoritmos de optimización aplicados. Los resultados mostraron que los sistemas revisados lograron reducciones representativas en el consumo de agua, con ahorros promedio del 32 %, así como mejoras en la eficiencia energética y en la productividad de los cultivos. Se observó una tendencia creciente hacia el uso de tecnologías de baja potencia y largo alcance, como LoRaWAN, y hacia la incorporación de algoritmos de machine learning y lógica difusa. También, el estudio destacó las oportunidades y desafíos específicos para la adopción de estas tecnologías en América Latina, en particular en países como Ecuador. Los hallazgos aportan evidencia sobre el potencial de los sistemas IoT para contribuir a la sostenibilidad hídrica en la agricultura y ofrecen orientaciones para futuras líneas de investigación y desarrollo en este campo.
- Item“Análisis de la eficiencia energética de las instalaciones del Edificio Académico del Bloque A de la UTC, Extensión La Maná.”(Ecuador: La Maná: Universidad Técnica de Cotopaxi; Extensión La Maná, Carrera de Electromecánica, 2025-09) Masapanta Masapanta, Edwin Alexander; Pazuña Naranjo, William Paul; Corrales Bonilla, Johnatan IsraelEn edificaciones institucionales, suele presentarse una alta demanda de energía eléctrica asociado a sus múltiples funciones, requiere de un monitoreo continuo que permita identificar áreas de optimización. El estudio se realizó con el objetivo de analizar la eficiencia energética del Edificio Académico del Bloque A de la Universidad Técnica de Cotopaxi, Extensión La Maná. Se aplicó una metodología cuantitativa, descriptiva y aplicada. El proceso de levantamiento de información se realizó mediante el analizador de redes marca Fluke 435 instalado en el tablero del edificio, con mediciones continuas durante 31 días, registrando datos a intervalos, en complemento para la descarga se utilizó la interfaz PowerLog Fluke. Se monitorearon parámetros como voltaje y corriente por fase, potencia activa, reactiva y aparente, energía activa acumulada, factor de potencia, así como los desequilibrios de corriente y potencia trifásica. Se concluyó que el sistema eléctrico presentó tensiones estables cercanas a 132 V por fase y un consumo acumulado de 3.18 MWh durante el período de evaluación, se identificaron desequilibrios de corriente de hasta 30 A entre fases y un factor de potencia que descendió en ciertos momentos a 0.70, en esencia, surge la necesidad de aplicar mejoras técnicas para optimizar la eficiencia y prolongar la vida útil de los equipos.