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2021-03-24Consumo de iluminación eléctrica se reduciría con modelo matemático

Agencia de Noticias UN |Las simulaciones exitosas de este modelo, creado con el sistema computacional Matlab y su herramienta de programación Simulink, responde a las variaciones de luz externa permitiendo utilizar solo la energía necesaria y disminuir el consumo en edificios, oficinas y hogares.

Un ejemplo de la aplicación de esta tecnología sería en un aula de clases convencional que usa una cantidad determinada de lámparas para garantizar la iluminación durante todo el día pero no considera la luz del día, y el objetivo es que la luz artificial llegue a los escritorios que la requieran, mientras los otros reciban la luz natural que entra por las ventanas.

El consumo de iluminación eléctrica, que en los sectores residenciales llega a ocupar el 14 % del gasto, en los comerciales y públicos –como alcaldías y hospitales, entre otros– alcanza hasta el 35,5 %.

Teniendo en cuenta estos consumos, el ingeniero electrónico William Andrés Arévalo realizó la investigación “Adaptación de un algoritmo de optimización basado en replicadores dinámicos aplicado al control de iluminación de recintos con presencia de individuos”, en el marco de la Maestría en Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales.

“Mediante dichos replicadores el sistema sabe dónde se necesita iluminación y la distribuye de la mejor forma posible. Después de revisar la bibliografía encontré que esta técnica de control es prometedora para optimizar la distribución”, sostiene el ingeniero Arévalo, profesor de la Universidad Centro de Estudios Superiores María Goretti (Cesmag), de Nariño.

Estos sistemas centralizados son soluciones basadas en un controlador maestro que obtiene la información de todas las lámparas de las habitaciones; cada lámpara brinda unos datos de forma constante y así suelen funcionar algunos mecanismos que se venden en domótica, pero no cuentan con control de calidad de la iluminación ni tienen en cuenta la luz natural.

“Mi primera motivación para adelantar este trabajo fue aportar al uso más eficiente de la energía, dado que los edificios oficiales tienen una participación muy alta en el uso de iluminación”, comenta el invetigador.

Por otra parte, en el campo de la ingeniería, el reto de diseño es controlar los sistemas de iluminación a gran escala –como edificios de apartamentos o de oficinas– que pueden llegar a tener miles de luminarias, por lo que se busca un control inteligente que permita estar pendiente de las lámparas y que respondan a la necesidad de iluminación de cada habitación.

“Con dos o tres habitaciones se puede gestionar bien, pero cuando la cantidad de usuarios crece en términos de miles, un solo sistema no alcanza a controlar todo. El reto era hacer un sistema distribuido de control que dependa solo de información local, con la técnica de replicadores dinámicos, optimizando el uso de energía y cumpliendo con los requerimientos de cada habitación”, especifica el ingeniero.

Según la comparación entre diferentes controladores analizados, el estudio se califica como de “indicadores de desempeño”. Se plantearon 16 escenarios de prueba en diferentes condiciones de disponibilidad de energía, de iluminación en diferentes zonas, y el objetivo era mostrar en base con indicadores de desempeño (velocidad de respuesta, uso de energía).

Aunque no se podría hablar de una cantidad precisa de ahorro de energía, porque esto depende del escenario y el análisis realizado fue holístico (como un todo), sí se concluyó que los replicadores tenían mejor desempeño cuando la iluminación era limitada, y cuando había buena iluminación, su desempeño era igual a los mejores controladores.

Solución dinámica al gasto

Estos sistemas están inspirados en el control de población de animales o personas, que gestionan los recursos en un ambiente de tal manera que se distribuyen en un área para solventar necesidades, lo que genera un bienestar común y sirve para una asignación óptima entre individuos.

“La tesis giró alrededor de solventar problemas y se llegó al modelo que permite detectar presencia sin perder características de optimización con información local, y apenas se tuvo el algoritmo adaptado, se comparó con otros. El nuestro dio buenos resultados y es una solución cuando hay restricciones en la energía disponible como en paneles solares o baterías”, especificó el ingeniero Arévalo.

“Con las simulaciones hechas, el siguiente paso es pulir el prototipo o buscar una patente para el proyecto, realizado en el marco de un convenio entre la UNAL y la Universidad de Nariño, con la dirección de Juan Bernardo Gómez y Andrés Darío Pantoja Bucheli.

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