Estudio Analítico de datos de un Living Lab para Ciudades inteligentes enfocado al consumo de energía eléctrica . Un caso de estudio.

Abstract

La generación de energía eléctrica se genera, en mayor proporción se genera a partir de recursos no renovables como el carbón, el gas y el petróleo. El carbón tiene las más altas emisiones de dióxido de carbono, así como de otros contaminantes. Las ciudades ocupan solo el 2% de la superficie terrestre, pero emiten casi el 80% de dióxido de carbono. La reducción en el consumo de energía eléctrica tiene un beneficio tanto económico como ambiental, ya que se traduce en una factura de electricidad más barata, así como una reducción en la huella de carbono.Un campus universitario es un ambiente perfecto para experimentar con tecnologías, permite explorar y gestionar activos e instalaciones, y así llevar a cabo la investigación coherente sobre una variedad de temas. Este trabajo de investigación se realiza en el Centro Universitario de Ciencias Económico-Administrativas (CUCEA) en colaboración con el Centro de Innovación en Ciudades Inteligentes (CICI) por la implementación de una Red Inteligente de sensores en el campus, incluyendo los sensores de consumo de energía eléctrica. Se considera que este trabajo de investigación aporta las bases de información necesarias para una estrategia de ahorro energético del CUCEA. Adicionalmente, con el respaldo de la IEEE al otorgar un subsidio para la iniciativa IEEE Smart Cities, el presente proyecto fue uno de los beneficiados al tener un enfoque de aplicación para una ciudad inteligente, la experiencia adquirida será base para respaldar el proyecto de Smart City en Guadalajara en la dimensión de eficiencia energética, y los hallazgos encontrados en el desarrollo del proyecto dentro de un Living Lab (el campus CUCEA), servirán a través del instituto para que otros países puedan tomar en cuenta los resultados y aprender de esta experiencia.Este trabajo de investigación se realiza mediante la metodología cuantitativa con la obtención de datos mediante sensores en el CUCEA y realizar el análisis de estos, mediante estudio no experimental ya que no se manipula el entorno, longitudinal al realizar mediciones en diferentes momentos para conocer el comportamiento del consumo de energía y con un alcance descriptivo – correlacional y que se describe la tendencia del consumo de energía en base a la asociación de este con otras variables como la temperatura, el ruido, la luz y las actividades asignadas a los espacios.