Auditoria energética del bloque 15 de la Institución Universitaria Pascual Bravo

Abstract

Se realiza una auditoría energética al bloque 15 de la institución universitaria Pascual Bravo, el cual alberga una serie de laboratorios y talleres equipados con maquinaria de control numérico computarizado con una demanda energética significativa que hace necesario garantizar una calidad de energía óptima. El trabajo se hace mediante el uso de un analizador de redes remoto conformado por un medidor multifuncional y una pasarela que utiliza wifi para enviar datos a hojas electrónicas de Google mediante un bróker que convierte protocolo Modbus TCP en “API RESTful”. Aprovechando dicho recurso, se recopilan datos precisos sobre el comportamiento energético de las cargas eléctricas, lo que les permite realizar un análisis exhaustivo y comparar la eficiencia energética con instalaciones similares. El seguimiento remoto y en tiempo real las variables eléctricas facilitan la planificación de mantenimientos preventivos y la implementación de soluciones específicas como la compensación reactiva y el filtrado de armónicos. Además, se realiza un análisis avanzado utilizando recursos de inteligencia artificial, programados en lenguaje Python en la plataforma libre “Google-Colab”. Como resultado del análisis se determina la necesidad de mejorar el nivel de protección de las máquinas de Control numérico contra sobre tensiones, la redistribución de cargas de iluminación, pequeñas máquinas monofásicas y equipos de cómputo.

Abstrac An energy audit is carried out on block 15 of the Pascual Bravo university institution, which houses a series of laboratories and workshops equipped with computerized numerical control machinery with a significant energy demand that makes it necessary to guarantee optimal energy quality. The work is done using a remote network analyzer made up of a multifunctional meter and a gateway that uses Wi-Fi to send data to Google spreadsheets through a broker that converts the Modbus TCP protocol into a “RESTful API.” Taking advantage of this resource, precise data is collected on the energy behavior of electrical loads, which allows them to carry out a comprehensive analysis and compare energy efficiency with similar installations. Remote and real-time monitoring of electrical variables facilitates the planning of preventive maintenance and the implementation of specific solutions such as reactive compensation and harmonic filtering. In addition, an advanced analysis is carried out using artificial intelligence resources, programmed in Python language on the free “Google-Colab” platform. As a result of the analysis, the need to improve the level of protection of Numerical Control machines against overvoltages, the redistribution of lighting loads, small single-phase machines and computing equipment is determined.