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Evaluación técnico y económico integral para microgenerador de energía fotovoltaica en Ecuador
(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-04-10) Barrera Rojas, Ambar Jocabed; Vásquez Carrera, Paco Jovanni; Pazuña Naranjo, William Paul
Evalúa la viabilidad técnica y económica de un microgenerador de energía fotovoltaica en Ecuador, adaptado a los sectores residencial, comercial e industrial. Se utilizó un modelo de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) para predecir la radiación solar, logrando métricas de precisión (0.96), sensibilidad (0.96) y exactitud (0.92). En el sector residencial, el sistema requiere 2.35 kW y 8 paneles para cubrir una demanda diaria de 10 kWh, con una inversión inicial de $4,950 USD y un ahorro anual de $1,200 USD, alcanzando el punto de equilibrio en 4.12 años. En el sector comercial, se necesitan 11.76 kW para una demanda diaria de 50 kWh y 39 paneles con un periodo de recuperación en 1.58 años, mientras que en el sector industrial se requieren 78.43 kW y 261 paneles para cubrir 333.33 kWh/día. La herramienta desarrollada optimiza el dimensionamiento del sistema, considerando factores como eficiencia de paneles, capacidad de batería, potencia del inversor y días de autonomía. Además, analiza costos de instalación y retorno de inversión, demostrando que los sistemas fotovoltaicos son rentables y reducen las emisiones de CO₂. Los resultados destacan la viabilidad de estos sistemas para diversificar la matriz energética en Ecuador, maximizando beneficios económicos y ambientales.
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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.
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Pronóstico De Generación Fotovoltaica De Largo Plazo Aplicando Técnicas De Machine Learning
(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2024-07-10) Quinatoa Lema, Freddy David; Quinatoa Caiza, Carlos Iván
La investigación articula la formulación de un modelo predictivo de recursos solares que emplea metodologías de machine learning a largo plazo donde se construye en fases secuenciales, aprovechando los conceptos pertinentes al análisis de datos históricos y basando su arquitectura en metodologías de machine learning. Se presenta una exposición de la amplia gama de técnicas de machine learning utilizadas en la predicción global de los recursos primarios y se establecen criterios para la selección de técnicas en función de su relevancia para las distintas fases del modelo, también se prepara meticulosamente una síntesis completa sobre la utilización de la estimación y la predicción de los recursos primarios como componentes integrales de la planificación estratégica de los sistemas fotovoltaicos a largo plazo; se formula el modelo y se articulan escenarios de simulación que son pertinentes al clima ecuatoriano, que sirven como un instrumento para estimar el potencial solar que se puede emplear para discernir y enfatizar la importancia de los datos como elementos fundamentales en los procesos de toma de decisiones involucrados en la planificación de las fuentes de energía se caracteriza por la variabilidad de los recursos primarios.
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Aplicación de metodología para la compresión de datos y la disminución de big data generada en sistemas de monitoreo
(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-04-10) Mina Ortiz, Alex Eduardo; Ruiz Maldonado, Milton Gonzalo; Marrero Ramírez, Secundino
El crecimiento exponencial del Big Data en sistemas de monitoreo eléctrico ha generado la necesidad de desarrollar metodologías eficientes para la compresión y optimización del almacenamiento de datos. En este estudio, se implementa la Transformada Wavelet Discreta (DWT) para reducir la redundancia de señales eléctricas, preservando la información relevante para el análisis de fallas. Los resultados muestran que la compresión basada en DWT logra una reducción del 60% en el tamaño de los datos sin comprometer la calidad de la señal, con un Error Cuadrático Medio Normalizado (NMSE) inferior a 0.05 y un Coeficiente de Correlación (CORR) superior a 0.98. Además, la combinación de DWT con representación dispersa mejora la eficiencia computacional en un 45%, reduciendo significativamente los tiempos de procesamiento en redes neuronales LSTM utilizadas para la predicción de fallas. El análisis de cruces por cero y la eliminación de ruido mediante filtros adaptativos optimizan la detección de transitorios, mejorando la precisión en la localización de fallas en sistemas eléctricos. Estos hallazgos demuestran que la integración de técnicas avanzadas de compresión permite un almacenamiento más eficiente, de esta manera dando un análisis más rápido en entornos de monitoreo en tiempo real, favoreciendo la optimización de recursos en redes eléctricas.
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Evaluación técnica y económica de la transformación de biogás en energía eléctrica
(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2024-10-07) Monar Villegas, Libito Homero; Hidalgo Osorio, William Armando
Con el objetivo realizar una evaluación técnica y económica de la transformación de biogás en energía eléctrica para aprovechar el biogás que se produce en los rellenos sanitarios urbanos (RESU) y biodigestores se presenta el diseño y construcción, volumen útil de biogás producido cada año, potencia eléctrica útil y evaluación económica de los proyectos de generación de energía eléctrica en los RESU El Inga y Ceibales y del proyecto de biodigestor ubicado en la ciudad de Machachi. El análisis técnico muestra que en el año 2021 el proyecto El Inga alcanzó el máximo volumen anual de biogás (3405 m3/h) y una potencia eléctrica anual de 7,24 MW; mientras que en el año 2031 el proyecto Ceibales alcanzará el máximo volumen anual de biogás (1240,15 m3/h) y potencia eléctrica anual de 2,94 MW; en cambio, la implementación del proyecto de la ciudad de Machachi tendría un volumen constante anual de biogás de 312 m3/h y potencia eléctrica anual de 1 MW; a su vez, los tres proyectos alcanzan una potencia eléctrica de 1 MW con flujos de volumen anual de biogás de 547,04 m3/h, 435,81 m3/h y 312 m3/h. Se concluye que los tres proyectos ofrece una solución técnica y económicamente viable ya que generan actualmente una potencia de 7,8 MW con una inversión de 15 millones de USD; lo cual, mediante la aplicación del artículo 413 de la constitución, el estado ecuatoriano está obligado a promover el desarrollo de energías renovables, con una inversión de 5498 millones de USD se obtendría una potencia eléctrica de 2859 MW y así solventar el déficit de 890 MW para obtener soberanía de energía eléctrica en el Ecuador.