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Desarrollo de un modelo de optimización de consumo energético en un sistema de administración de energía utilizando inteligencia artificial.
En vista del aumento en el consumo de energía eléctrica y la limitación de recursos energéticos, es evidente que se deben buscar soluciones para optimizar el consumo, promover la integración de fuentes renovables y reducir el impacto ambiental. Los Sistemas de Gestión de Energía para el Hogar (HEMS) se presentan como una alternativa razonable que ayudan a optimizar el consumo, a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y contribuyen a combatir el calentamiento global. Por otro lado, la inteligencia artificial (IA) se ha venido utilizando en diversos campos y, en el contexto de la reducción del consumo de energía, ha propiciado una transformación significativa en los HEMS, desempeñando un gran papel en la mejora tanto de la eficiencia como de la sostenibilidad energética.En este trabajo se desarrolla un modelo de predicción de consumo de energía que integraalgoritmos de inteligencia artificial en un sistema de administración de energía en el hogar(HEMS), maximizando la eficiencia energética y reduciendo los efectos negativos sobre el medio ambiente. En particular vamos a integrar un algoritmo de Aprendizaje Profundo (DL),aprovechando sus ventajas para mejorar la toma de decisiones en HEMS. El diseño del sistema se basa en un banco de pruebas que contiene cinco dispositivos típicos del hogar, cada uno conectado a un medidor inteligente. Los datos de consumo energético se ingresan al módulo de IA, donde el algoritmo de predicción genera predicciones del consumo que ayudaran a los usuarios a tomar decisiones sobre el consumo energético y optimizar su consumo futuro.
Universidad Internacional Iberoamericana México
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Engineering
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