Optimización energética en entornos académicos mediante IoT y aprendizaje automático
DOI:
https://doi.org/10.35381/i.p.v8i14.4882Palabras clave:
Optimización energética, Internet de las cosas, aprendizaje automático, predicción de consumo eléctrico, entornos académicos, (Tesauro UNESCO).Resumen
El estudio tuvo como objetivo optimizar el consumo energético en un entorno académico mediante la integración de tecnologías IoT y técnicas de aprendizaje automático. Se diseñó e implementó un sistema de monitoreo en la sala de la carrera de Tecnologías de la Información, utilizando módulos de medición de energía y nodos ESP32 con sensores ambientales y de presencia, se registraron los datos en una base en tiempo real. Posteriormente, se aplicó un modelo predictivo basado en Random Forest para analizar los patrones de consumo y contrastarlos con la ocupación efectiva del espacio. El modelo alcanzó un desempeño adecuado y permitió identificar periodos de consumo no justificado. A partir de los escenarios simulados, se estimó un ahorro diario cercano a 2,75 kWh, equivalente a aproximadamente 60 kWh mensuales. En conclusión, el sistema demostró ser una alternativa viable y escalable, capaz de replicarse en otras aulas, laboratorios y espacios académicos similares.
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