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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorJosé Manuel Álvarez Alvaradoes_ES
dc.contributorRaúl Alejandro Martínez-Sánchezes_ES
dc.contributorJuvenal Rodríguez Reséndizes_ES
dc.contributorGonzalo Macías Bobadillaes_ES
dc.contributorDiana Carolina Toledo Pérezes_ES
dc.creatorDiego Arana Ruizes_ES
dc.date.accessioned2024-06-17T15:41:59Z-
dc.date.available2024-06-17T15:41:59Z-
dc.date.issued2024-05-01-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10775-
dc.descriptionHoy 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.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.format.extent1 recurso en línea (86 páginas)es_ES
dc.format.mediumcomputadoraes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectHorno Solares_ES
dc.subjectDisco Parabólicoes_ES
dc.subjectIoTes_ES
dc.subjectEficienciaes_ES
dc.subjectPredicciónes_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleIntegración de estructura IoT a un concentrador de disco parabólico para mejorar la eficiencia de un horno solares_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidCVUes_ES
dc.contributor.tidCVUes_ES
dc.creator.identificador1178376es_ES
dc.contributor.identificador630691es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias en Instrumentación y Control Automáticoes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
dc.format.supportrecurso en líneaes_ES
dc.matricula.creator165618es_ES
dc.folioIGMAC-165618es_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)

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