Artículo Académico / Academic Paper
Recibido: 08-11-2020, Aprobado tras revisión: 11-01-2021
Forma sugerida de citación: Chimarro, J.; Quitiaquez, W., Valarezo, J.; Quitiaquez P.; Melendrez C; Toapanta. L.; (2021).
“Validación de un prototipo de medidor de energía trifásico como apoyo para una auditoría energética”. Revista Técnica “energía”.
No. 17, Issue II, Pp. 133-142
ISSN On-line: 2602-8492 - ISSN Impreso: 1390-5074
© 2021 Operador Nacional de Electricidad, CENACE
Validation of a Prototype of Three-Phase Energy Meter as Support for an
Energy Audit
Validación de un Prototipo de Medidor de Energía Trifásico como Apoyo
para una Auditoría Energética
J. Chimarro
1
W. Quitiaquez
1
J. Valarezo
2
C. Melendrez
2
P. Quitiaquez
1
F. Toapanta
1
1
Universidad Politécnica Salesiana, Quito, Ecuador
E-mail: jchimarroa@est.ups.edu.ec; wquitiaquez@ups.edu.ec; rquitiaquez@ups.edu.ec; ltoapanta@ups.edu.ec
2
Escuela Politécnica Nacional, Quito, Ecuador
E-mail:, john.valarezo@epn.edu.ec, cesar.melendrez@epn.edu.ec
Abstract
The increase in companies and the incessant
productive growth of the different economic sectors
have increased programs that contribute to the
sustainable consumption of electrical energy, all to
foster a culture of savings.
The use of standardized and calibrated tools is
essential, with a constant monitoring of the various
electrical parameters of the industry can be done.
The prototype has a STM32F7 as a microcontroller
system for digital signal processing in real time, as
well as the choice of voltage and current sensors for
its correct functionality.
The prototype can rival with commercials meters
since its range error in tests is minimal, being thus
an average error that does not exceed 10 %.
With the results obtained, we conclude that the
prototype is applicable, this being a viable and
economical option for an energy audit, limited only
by the number of prototypes that can be created for
a possible solution for its application.
Resumen
El aumento de empresas y el incesante crecimiento
productivo de los diversos sectores económicos han
acrecentado programas que contribuyen al consumo
sostenible de la energía eléctrica, todo esto con el fin
de promover una cultura de ahorro.
El uso de herramientas normadas y calibradas es
esencial, con ellas se puede realizar un monitoreo
constante de los diversos parámetros eléctricos de la
industria.
El prototipo cuenta con una STM32F7 como sistema
microcontrolado para el procesamiento digital de
señales en tiempo real, asimismo, la elección de
sensores de voltaje y corriente para la correcta
funcionalidad del mismo.
El prototipo puede rivalizar con medidores
comerciales, puesto que su rango de error en
pruebas es mínimo, siendo así que se tienen un error
promedio que no supera el 10 %.
Con los resultados obtenidos se concluye que el
prototipo es aplicable, siendo este una opción viable
y económica para una auditoría energética, limitado
solamente por la cantidad de prototipos que se
pueden crear para una posible solución de aplicación
del mismo.
Index terms STM32F7, audit, energy, FLUKE,
meter, processing
Palabras clave STM32F7, auditoría, energía,
FLUKE, medidor, procesamiento
133
Edición No. 17, Issue II, Enero 2021
1. INTRODUCCIÓN
El incremento de los procesos productivos en las
industrias en los últimos años ha requerido de manera
imperativa de diversas fuentes de energía, siendo la
energía eléctrica la que destaca entre todas ellas, con el
creciente uso de esta energía viene también el uso
racional de la misma, puesto que los recursos naturales
para su obtención son cada vez menores. Por lo cual el
consumidor final debe transformarse en un ente activo
capaz de tomar decisiones que le permita racionar el
consumo de energía de manera consciente como lo
mencionan López
y Arias [1].
Según Poveda [2] solamente el 37 % de la energía
primaria generada se convierte en energía útil, con lo cual
es preciso tener en cuenta que la eficiencia energética
principalmente pretende reducir y mantener el consumo
de energía, reduciendo las pérdidas que se generan en
toda la transformación del proceso, generando así,
mejores hábitos de consumo y optimizando la tecnología
para obtener mejores beneficios.
Ante este escenario O’Driscoll
et al. [3] formula que
es necesario adoptar medidas para concientizar sobre el
uso racional de la energía eléctrica, además de las
políticas de sensibilización, así como de sistemas que
realicen informes de consumo que permitan el monitoreo
continuo del consumo de energía y mediante un
procesamiento de información, presentarla de manera
simple y detallada.
En el 2014 ya se vislumbraba un futuro en el cual se
use medidores inteligentes que implementen sensores de
optimización de voltajes para mejorar el desempeño de la
red eléctrica, todo esto con el fin de analizar y procesar
datos para generar firmas de consumo [4], solo en
Estados Unidos del mercado anual en redes inteligentes
creció de USD. 42 millones en el 2014 a USD. 1 mil
millones en el 2018, significando esto un ahorro en
facturas de electricidad entre el 20 y 30 % según el
tamaño del sistema [5], se espera que el mercado aumente
a USD. 110.4 mil millones entre 2020 y 2026 [6].
La innovación de diseños de medidores inteligentes
está determinado específicamente por el mercado, en
Estados Unidos, el enfoque de los medidores se basa en
la detección de fallas y el aumento de la confiabilidad de
la red, mientas que en Europa se encuentra enfocado
mayormente en el cumplimiento de regulaciones y la
administración del consumo del usuario, siendo que para
el 2020 un muestreo respecto a la implementación de
medidores inteligentes espera que se instalen al menos un
80 % de los clientes del mercado europeo [7].
Fabricantes de medidores industriales, ofrecen
equipos con perfiles de carga que pueden ser
programables, además de medición de tiempo de uso y en
ciertos modelos, protocolos de comunicación ZigBee [8]
que se encuentra interconectada a la red doméstica del
usuario, todo esto con el fin de obtener información que
puede ser usada para programar límites de consumo de
energía [9][10].
Bajo este concepto han surgido varios equipos y
prototipos de medición electrónicos, basados en
microcontroladores que hacen uso de la tecnología
conocida como Lectura Automática del Medidor (AMR,
por sus siglas en inglés) [11], este método permite
integrar sensores destinados a la medición de los
parámetros energéticos, ya sea de manera local o
inalámbrica, para el procesamiento digital de señales
como lo detallan Corral et al. [12], todo esto con el
objetivo de brindar información para la toma de
decisiones.
El prototipo planteado se basa en el propuesto por
Xian-Chun et al. [13] el cual, es un diseño de medidor
inteligente de energía estándar trifásico, completamente
modular para la medición de calidad de la energía
eléctrica, con despliegue de información en una pantalla,
el mismo que cuenta con fuente de alimentación
independiente y un microcontrolador que procesa la
información y la muestra en una pantalla.
Para cotejar y tener un paralelismo en la medición de
datos, el prototipo es comparado con un medidor
industrial FLUKE 1735 [14], con el que se pretende
calibrarlo para tener resultados con un error mínimo
posible y poder utilizar el mismo como apoyo para una
auditoría energética.
Una vez estructurado el prototipo y con el fin de
encontrar posibles procesos donde exista un potencial
ahorro energético, se realiza una auditoría energética,
para así lograr una corrección de los procesos o la
maquinaria que está realizando un gasto innecesario, lo
que se traduce en un ahorro del costo en planillas de
electricidad y mejoramiento en el funcionamiento técnico
del sistema como lo explican Muñoz et al. [15]. Las
acciones correctivas aplicadas conllevan en reducción de
gastos por reparación de averías y correctivos no
planificados.
A fin de optimizar un proceso y tener una mejora en
el consumo de energía se debe realizar previamente una
auditoría, la cual debe estar enfocada en identificar los
fallos que requieran ser corregidos y ejecutar con ellos
programas de eficiencia energética para mejorar el
consumo y reducir gastos.
El contexto de auditoría energética es muy amplio y
ambiguo, puesto que puede ir desde una inspección
rápida para detectar pequeños problemas, hasta una
investigación más detallada, con el fin de lograr los
niveles de eficiencia solicitados. La auditoría energética
es un proceso secuencial (ver Fig. 1) y debe cumplir
varios procedimientos antes de elaborar un informe de
actividades correctivas detalladas [15].
Como solución posterior a una auditoría energética,
están los balances de fase y reconfiguración de
alimentadores, según Ruiz et al. [16], este realiza un
enfoque para minimizar los costos operativos y de
inversión, basándose en la curva de carga del sistema en
estudio, todo esto mediante el planteamiento a corto y
134
Chimarro et al. / Validación de un prototipo de medidor de energía trifásico como apoyo para una auditoría energética
mediano plazo de la operación de los equipos, obteniendo
del mismo disminuciones en pérdidas de hasta un 10 %.
El objetivo del presente artículo es diseñar e
implementar un medidor de energía eléctrica trifásico
como herramienta para una auditoría energética, el cual
permitirá realizar correcciones en focos de potencial
ahorro energético, mediante el análisis de datos históricos
tomados por el equipo, dichas propuestas deben estar
acompañadas del consumo actual, el consumo estimado
al aplicarla, la inversión necesaria y rentabilidad de la
mejora.
Figura 1: Procedimiento de una auditoría energética [15]
2. MATERIALES Y MÉTODOS
Respecto al procesamiento de datos, se realizó
mediante la tarjeta de control STM32f7 Discovery, la
cual se muestra en la Fig. 2, esta tarjeta permite el
desarrollo de aplicaciones debido a sus periféricos, su
versatilidad y principalmente porque los procesadores de
la serie STM32F7 proveen instrucciones para el
procesamiento digital de señales en tiempo real.
Figura 2: Tarjeta STM32F7 Discovery. (a) vista superior. (b) vista
inferior [17]
Entre las principales aplicaciones se tiene: soporte de
audio, soporte de video, conexión múltiple de sensores,
seguridad y conectividad de alta velocidad; así como de
la disposición de conectores Arduino para ampliar su
Hardware [18].
Para el diseño del acondicionamiento del voltaje, este
incluye un divisor de tensión como se observa en la Fig.
3, sabiendo que el voltaje máximo utilizado para el
acondicionamiento es de 3.3 voltios pico – pico, la caída
de voltaje en la resistencia R
DRS
no deberá sobrepasar este
valor.
Figura 3: Divisor de tensión para acondicionamiento
Para el cálculo de la caída de tensión, se utilizará la
Ecuación 1 correspondiente a un divisor de tensión
(1)
Donde V
RDRS
es la caída de tensión en la resistencia
R
DRS
(se asume 3.3 V, el valor máximo que puede medir
el conversor AD del sistema microprocesador), V
MAX
es
el voltaje máximo que se podrá medir (se asume
373.35 V, el voltaje pico-pico de la red eléctrica con un
margen del 10 % en caso de sobre voltaje), R
DR
es la
primera resistencia del divisor (se asume 120 , valor
comercial de resistencia), R
DRS
es la segunda resistencia
del divisor de tensión y en donde se realizará la medición.
Para calcular R
DRS
se utiliza la Ecuación 2:
(2)
Realizando los cálculos se obtiene el valor de R
DRS
de
1.07 kΩ se decide utilizar una resistencia estandarizada
R
DRS
de 1 kΩ para el circuito.
El cálculo de la potencia se calcula mediante la
Ecuación 3.
(3)
Con lo cual se obtiene que la disipación de la
resistencia dada por R
DR
con un valor de 0.12 W y por
R
DRS
es de 0.001 W. Se ha elegido resistencias de 1/4 de
vatio al 1 % de tolerancia.
Para minimizar el ruido, se utilizará un amplificador
operacional en modo diferencial con fuente externa de
1.65 V [19], el cual adecúa la salida de voltaje a los
valores límites, que pueden ser leídos por el conversor
AD, el circuito implementado se encuentra detallado en
la Fig. 4.
135
Edición No. 17, Issue II, Enero 2021
Figura 4: Circuito completo para el acondicionamiento del voltaje
de la red eléctrica
Para el diseño del acondicionador de corriente, se
debe calcular la resistencia de carga, la misma que es
directamente proporcional a la corriente de línea, el
principio de medición se puede observar en la Fig. 5.
Figura 5: Resistencia de carga para transformador de corriente
En la Ecuación 4, se muestra la forma de calcular el
valor de la resistencia
IR
R
.
(4)
Donde R
IR
es el valor de la resistencia de carga para
el transformador de corriente, V
MAX
es el voltaje máximo
que soporta el conversor AD (el valor es 3.3 V), I
Max
es la
corriente pico – pico máximo que se entrega el
transformador de corriente (100 mA para el
transformador SCT-013-00) [20].
Realizando el cálculo se obtiene un valor de R
IR
de
33 , para el diseño se utilizará una resistencia
estandarizada, menor al valor calculado para obtener un
margen de seguridad, el valor de resistencia seleccionado
es de 27 .
Al igual que con el acondicionamiento de voltaje, el
cálculo de la potencia se determina mediante la
aplicación de la Ecuación 3, obteniendo un valor de
potencia para R
IR
de 0.08 W, por esta razón se ha elegido
resistencias de 1/4 de vatio al 1 % de tolerancia.
Como el sensor entrega valores positivos y negativos,
se decide, al igual que con el acondicionamiento de
voltaje, el uso de un amplificador operacional en modo
diferencial, para adecuar los valores que entrega el sensor
a los niveles de voltaje que trabaja el conversor AD del
sistema micro procesado [19], el circuito implementado
se observa en la Fig. 6.
Figura 6: Circuito completo para el acondicionamiento de la
corriente
Seleccionados los sensores y calculados algunos
parámetros de resistencias y fuentes de alimentación se
puede acoplar todo en un solo módulo, en la Fig. 7, se
observa el diagrama de bloques del prototipo, en donde
se aprecia de manera general las conexiones y
distribución que tienen los módulos que conforman este
equipo.
Figura 7: Diagrama de Bloques del Hardware
Con los acondicionamientos implementados, se
establece un intervalo de tiempo de 200 ms, en el cual se
tomaron 3072 datos instantáneos de voltaje y corriente,
estos datos se almacenan en la tarjeta de control para ser
procesados mediante la implementación de las siguientes
ecuaciones:
Voltaje RMS:
(5)
Donde:
es el voltaje RMS en 200 ms,
es el voltaje instantáneo [21].
Corriente RMS:
(6)
Donde:
es la corriente RMS en 200 ms,
es la corriente instantánea [21].
Potencia activa:
136
Chimarro et al. / Validación de un prototipo de medidor de energía trifásico como apoyo para una auditoría energética
(7)
Donde,
es la potencia activa en 200 ms,
el voltaje instantáneo,
la corriente instantánea [21].
Potencia reactiva:
(8)
Donde,
es la potencia reactiva en 200 ms,
el voltaje instantáneo atrasado un cuarto de
periodo,
la corriente instantánea [21].
Potencia aparente:
(9)
Donde, es la potencia aparente,
el voltaje
RMS,
la corriente RMS [21].
El cálculo de armónicos se realiza mediante la
Transformada Rápida de Fourier (FFT), para aplicar la
misma, es necesario tener un número de muestras igual a
una potencia de dos (2
n
). Por esta razón, para realizar la
FFT se toma valores instantáneos de voltaje y corriente
cada 3 muestras, que permite obtener 1024 valores de
cada señal en 200 ms, con estos valores y con la ayuda de
la FFT se realiza el cálculo de los armónicos de orden 0
al 9 de voltaje y corriente [21].
THD voltaje:
(10)
Donde,
es la distorsión armónica total de
voltaje,
es la magnitud del armónico k,
es la
magnitud del primer armónico de voltaje [21].
THD corriente:
(11)
Donde,
es la distorsión armónica total de
corriente,
es la magnitud del armónico k,
es la
magnitud del primer armónico de corriente [21].
3. RESULTADOS
Para comprobar la funcionalidad del prototipo, se
realizaron pruebas comparando el equipo con un
analizador industrial marca FLUKE, para lo cual se
utilizaron cargas resistivas e inductivas conectadas a la
red trifásica para adquirir diferentes niveles de corriente,
además de otros parámetros necesarios.
Con el fin de minimizar errores en el prototipo con
los datos obtenidos en las pruebas realizadas se
obtuvieron constantes de calibración las cuales fueron
agregadas a la programación del prototipo con el fin de
minimizar los errores en la toma de datos. Una vez
calibrado el prototipo, se compararon los datos con los
obtenidos por el analizador industrial FLUKE, los cuales
se pueden observar en las Tablas 1 y 2.
Tabla 1: Mediciones de voltaje en las fases A, B y C, después de
ser calibrado el prototipo
Voltaje A [V]
Prototipo
FLUKE
Error (%)
126.731
126.5
0.18
126.52
126.4
0.09
126.633
126.5
0.11
126.549
126.4
0.12
126.731
126.5
0.18
Voltaje B [V]
Prototipo
FLUKE
Error (%)
123.393
123.3
0.08
123.411
123.4
0.01
123.544
123.5
0.04
123.479
123.5
0.02
123.393
123.3
0.08
Voltaje C [V]
Prototipo
FLUKE
Error (%)
124.921
124.8
0.10
124.545
124.3
0.20
124.181
123.9
0.23
123.716
123.5
0.17
124.921
124.8
0.10
Se puede corroborar que después de la calibración
realizada en el prototipo, el error porcentual de cada fase
no supera el 0.25 % [21].
Tabla 2: Mediciones de corriente en las fases A, B y C y en el
neutro, después de ser calibrado el prototipo
Corriente A [A]
Prototipo
FLUKE
Error (%)
22.945
22.79
0.68
25.37
25.17
0.79
29.843
29.49
1.20
35.7
35.31
1.10
38.72
38.36
0.94
Corriente B [A]
Prototipo
FLUKE
Error (%)
22.209
22.07
0.63
24.1
23.96
0.58
27.765
27.57
0.71
33.27
33.07
0.60
35.607
35.46
0.41
Corriente C [A]
Prototipo
FLUKE
Error (%)
22.756
22.53
1.00
24.78
24.55
0.94
28.241
27.96
1.01
33.179
32.85
1.00
35.614
35.26
1.00
Corriente N [A]
Prototipo
FLUKE
Error (%)
11.339
11.4
0.54
14.823
14.86
0.25
20.687
20.68
0.03
27.897
27.97
0.08
31.748
31.82
0.23
Al igual que con el voltaje, una vez realizadas las
calibraciones en corriente, se puede observar que el error
porcentual del prototipo no supera el 1.2 % [21].
137
Edición No. 17, Issue II, Enero 2021
Los valores de error obtenidos en la Tabla 1 y 2 son
comparados con la norma EN 50160 [22] de calidad de
energía, en la cual se establece un máximo de ± 5 % para
mediciones de voltaje.
Tabla 3: Constantes y offset para calibración de potencia activa y
reactiva
Fase
Calibración Potencia Reactiva
Rango de Potencia
Activa [W]
Constante
Offset
Min
Max
Fase
A
254
1158
0.9985
2.129
1158
2588
1.001
132.94
2588
4004
1.014
260.07
4004
5348
1.0058
383.98
5348
263
1.0096
491.03
Fase
B
263
1056
1.0679
30.422
1056
2312
1.0763
306.26
2312
3541
1.0634
582.96
3541
4745
1.0574
825.5
4745
277
1.0449
1018.4
Fase
C
277
1107
1.0203
-1.5407
1107
2464
1.0109
137.55
2464
3861
1.0168
274.51
3861
5163
1.017
411.7
5163
6146
1.0241
544.22
Calibración Potencia Activa
Fase
Rango de Potencia
Reactiva [VAR]
Constante
Offset
Min
Max
Fase
A
-511
-152
0.9925
0.8753
456
1179
0.9876
-87.834
1179
2141
0.9942
-188.89
2141.5
2855
0.9869
-258
2855
3388
0.9908
-301.87
Fase
B
-1008
-128
1.0521
29.529
61
783
1.0144
-80.382
783
1653
1.0039
-215.3
1653
2243
1.0128
-387.18
2249
2965
1.0549
-621.84
Fase
C
-642
-147
1.0052
-12.777
238
971
1.0033
-68.998
971.5
1816
1.0012
-167.29
1816
2432
0.9991
-245.49
2432
2936
0.9989
-272.79
Los valores mostrados en la Tabla 3 fueron obtenidos
mediante una iteración de datos, corrigiendo de esta
manera el error que presenta el prototipo al momento de
la medición de potencia activa y reactiva. Con los datos
obtenidos por el prototipo y el analizador FLUKE, se
obtiene una regresión lineal de las lecturas, de donde se
adquiere constantes para la calibración, así como valores
de offset que serán sumados al valor adquirido por el
prototipo.
Realizadas las correcciones en la programación, se ha
conectado el prototipo y el analizador FLUKE a la red
trifásica para adquirir los valores de voltaje RMS de las
fases A, B y C. Los valores fueron tomados
simultáneamente en intervalos de tiempo de 10 minutos
entre lecturas, los cuales se muestran en la Fig. 8.
Figura 8: Lecturas de voltaje RMS de las fases A, B y C
Se puede apreciar en la Fig. 8, que los valores de las
lecturas del prototipo y el analizador FLUKE usado como
referencia son similares, teniendo valores que no superan
el 0.18, 0.35 y 0.31 % de error para las fases A, B y C,
respectivamente [21]. Respecto a las corrientes, al igual
que con las mediciones de voltaje, los valores de
corriente fueron tomados en intervalos de tiempo de 10
minutos, para estas mediciones, progresivamente se
fueron colocando cargas, con el fin de aumentar el
consumo y medir diferentes valores de corriente RMS.
Figura 9: Lecturas de corriente RMS de las fases A, B, C y N
Se puede apreciar en la Fig. 9, que los valores de las
lecturas de corriente del prototipo y el analizador FLUKE
usado como referencia son similares, teniendo valores
que no superan el 1.38, 0.71, 1.13 y 0.53 % de error en
fases A, B, C y N, respectivamente [21].
138
Chimarro et al. / Validación de un prototipo de medidor de energía trifásico como apoyo para una auditoría energética
Figura 10: Lecturas de potencia activa de las fases A, B y C
En la Fig. 10, se aprecia las lecturas de valores de
potencia activa tanto en el prototipo como en el
analizador FLUKE (referencial), se puede observar que
el error entre ambos no supera el 4.73, 8.82 y 3.08 % de
error en las fases A, B y C, respectivamente [21].
Figura 11: Lecturas de Potencia Aparente de las fases A, B y C
Se puede visualizar en la Fig. 11, que los valores de
las lecturas de potencia aparente del prototipo y el
analizador FLUKE usado como referencia son similares,
teniendo valores que no superan el 2.05, 0.97 y 1.79 %
de error en fases A, B y C, respectivamente [21].
Figura 12: Lecturas de Potencia Reactiva de las fases A, B y C
Se puede apreciar en la Fig. 12, que los valores de las
lecturas de potencia reactiva del prototipo y el analizador
FLUKE usado como referencia son similares, teniendo
valores que no superan el 7.69, 5.85 y 14.29 % de error
en fases A, B y C, respectivamente [21].
Figura 13: Lecturas del THD de voltaje de las fases A, B y C
139
Edición No. 17, Issue II, Enero 2021
Figura 14: Lecturas del THD de corriente de las fases A, B, C y N
En la Fig. 13, se observa las lecturas de THD de
voltaje adquiridas por el prototipo y el analizador
industrial FLUKE usado como referencia, en el cual se
muestra que el THD de voltaje calculado no supera el 8.8,
5.75 y 8.08 % de error en las fases A, B y C,
respectivamente. Así mismo, en la Fig. 14, se visualizan
las lecturas de THD de corriente, en la cual se observa
que el error no supera el 7.6, 4.4, 4.5 y 9.2 % de error en
las fases A, B, C y N, respectivamente [21].
4. CONCLUSIONES
El diseño y la implementación del prototipo de
medición trifásico de energía es satisfactorio,
permitiendo adquirir datos que se asemejan a los
adquiridos por un medidor trifásico industrial, el error en
las mediciones no supera el 10 % comparándolo con el
medidor FLUKE comercial utilizado en auditorias y
mediciones energéticas, se puede concluir que el
prototipo es muy acertado en cuanto a la adquisición de
datos, con lo cual se puede ratificar que las mediciones
tomadas por el prototipo desarrollado, se encuentran
dentro de los parámetros y se puede utilizar el mismo
para una auditoría energética.
Considerando que el prototipo se ha desarrollado con
elementos de bajo costo, para poder acceder a una
acreditación normada para su uso comercial, el mismo
debe ser calibrado y restructurado tanto en software y
hardware para poder realizar una correcta adquisición de
datos, todo esto para poder cumplir con los parámetros de
la Norma IEC 61000-4-30 [23] y norma EN 50160 [22].
El uso de la transformada rápida de Fourier para el
análisis de los datos obtenidos fue de utilidad en la
implementación del software de procesamiento de datos,
es importante tener en cuenta que, para emplear esta
estrategia, se debe considerar el periodo de muestreo, el
número de muestras y el periodo de agregación de los
datos para el procesamiento.
Respecto a una posible mejora en el sistema, se
propone el uso de una FPGA como sistema
microprocesado, todo esto con el objetivo de tener la
posibilidad de ejecutar rutinas en paralelo y poder
realizar un aumento en la frecuencia de toma de datos,
con esto se puede evitar el conflicto al momento de
ejecutar las rutinas.
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Jorge Chimarro.– Nació en Quito,
Ecuador en 1991. Recibió su título
de Ingeniero en Electrónica y
Control en la Escuela Politécnica
Nacional en 2018; actualmente
cursa la Maestría en Producción y
Operaciones Industriales en la
Universidad Politécnica Salesiana.
Sus campos de investigación están relacionados con la
automatización y sistemas de control.
William Quitiaquez.- Nació en
Quito en 1988. Recibió su título de
Ingeniero Mecánico de la
Universidad Politécnica Salesiana
en 2011; de Magister en Gestión de
Energías de la Universidad Técnica
de Cotopaxi, en 2015; de Magister
en Ingeniería de la Universidad
Pontificia Bolivariana de Medellín, en 2019.
Actualmente, obtuvo la distinción de Candidato a Doctor
en la Universidad Pontificia Bolivariana de Medellín, su
campo de investigación se encuentra relacionado a
Fuentes Renovables de Energía, Termodinámica,
Transferencia de Calor y Simulación Numérica.
John Valarezo.– Nació en Quito,
Ecuador en 1991. Recibió su título
de Ingeniero en Electrónica y
Control en la Escuela Politécnica
Nacional en Quito; actualmente
ejerce el cargo de Supervisor
Técnico en la empresa House Publi
Cia. Ltda. Sus campos de
investigación están relacionados con la automatización y
la robótica.
Cesar Melendrez.- Nació en Quito,
Ecuador en 1991. Recibió su título
de Ingeniero en Electrónica y
Control en la Escuela Politécnica
Nacional en 2017; actualmente se
encuentra trabajando en el área de la
Ingeniería Biomédica. Sus campos
de investigación están relacionados
con ingeniería biomédica y la automatización.
141
Edición No. 17, Issue II, Enero 2021
Patricio Quitiaquez.- Nació en
Quito en 1969. Recibió su título de
Ingeniero Mecánico de la
Universidad Politécnica Nacional
de Ecuador en 2002; de Magister en
Gestión de la Producción de la
Universidad Técnica de Cotopaxi,
en 2007. Su campo de
investigación se encuentra relacionado con Gestión de
Operaciones, Diseño Estructural, Procesos de
Manufactura y Simulación Numérica.
Fernando Toapanta.- Nació en
Quito en 1986. Recibió su título de
Ingeniero Mecánico de la
Universidad Politécnica Salesiana
en 2012; de Magister en Gestión de
Energías de la Universidad Técnica
de Cotopaxi, en 2016.
Actualmente, se encuentra
cursando sus estudios de Doctorado en la Universidad
Pontificia Bolivariana de Medellín, y su campo de
investigación se encuentra relacionado la Mecánica de
Fluidos, Termodinámica y Simulación Numérica.
142
