Título :	Integración de estructura IoT a un concentrador de disco parabólico para mejorar la eficiencia de un horno solar
Autor(es):	Diego Arana Ruiz
Palabras clave:	Horno Solar Disco Parabólico IoT Eficiencia Predicción
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	1-may-2024
Editorial :	Universidad Autónoma de Querétaro
Páginas:	1 recurso en línea (86 páginas)
Folio RI:	IGMAC-165618
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias en Instrumentación y Control Automático
Resumen:	Hoy en día las energías sustentables buscan resolver los recursos limitados y aliviar problemas ambientales. El Sol emite una radiación equivalente a 1,366 W/m^2, la cual se puede aprovechar a través de concentradores solares de disco parabólicos (SDP) transformándola en energía térmica en el punto focal, y que instalados sobre a un sistema de seguimiento solar (SS), superan la eficiencia en hasta 36.8% con respecto los sistemas fijos. Entre las aplicaciones de SDP, los hornos solares para la cocción de alimentos son un método alternativo, seguro, saludable y económico a los hornos convencionales. Sin embargo, persisten limitaciones y necesidades que atender en estos sistemas debido a factores imprevisibles como el clima y la falta de visibilidad y controlabilidad, que se traducen en la disminución de su rendimiento. Una estructura de Internet de las Cosas (IoT), en conjunto de técnicas de predicción dan respuesta a estas necesidades. En búsqueda del máximo aprovechamiento energético, este trabajo evalúa el rendimiento de predictores RLM y SVR, y analiza el efecto en la eficiencia al integrar una estructura IoT a un SDP con SS aplicado para hornos solares de cocción de alimentos. Se construyó un prototipo experimental y con un circuito integrado ESP32 se traducen las variables de temperatura focal, radiación y, temperatura y humedad ambiental, para luego ser enviadas, a partir de una topología de red Mesh, a una Raspberry que carga los datos a la nube, en un entorno de Google Sheet y una aplicación móvil para la visualización del usuario y posterior análisis. Se obtuvo un incremento en la eficiencia de conversión en un 5.07% con la IoT. Adicionalmente, se obtuvieron resultados aceptables, frente al poco número de muestras, al optimizar el algoritmo de predicción SVR con un algoritmo genético. Traduciendo esto a un posible ahorro en la eficiencia productiva para ser evaluado en futuros experimentos.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10775
Aparece en:	Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)

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