Este proyecto revisa diversos modelos de predicción utilizados para predecir el consumo energético en el sector de la construcción. Se analizarán modelos como las redes neuronales artificiales, las máquinas de vectores de soporte y los bosques aleatorios, evaluando su precisión y aplicabilidad. El objetivo es presentar y describir la aplicabilidad de los principales modelos de predicción para el consumo energético en el sector construcción, proporcionando una visión comprensiva de las herramientas disponibles para la gestión y optimización del consumo energético en proyectos de construcción. Además, este estudio contribuye al cumplimiento del Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) 7: Energía asequible y no contaminante, promoviendo una gestión energética más eficiente y sostenible en el sector.

La presente investigación tiene como objetivo el diseño y desarrollo de un sistema de control de temperatura para una extrusora de plástico que utiliza gas como fuente de calor en su proceso. El desarrollo de este sistema pudo mejorar la eficiencia del proceso de extrusión mediante un control preciso y automático de la temperatura, optimizando el consumo energético, reduciendo los desperdicios de material y aumentando la seguridad para los operarios. Se establecieron dos puntos de consigna de temperatura: uno para la puesta en marcha de la extrusora (300°C, 320°C, 320°C) y otro para la operación continua (160°C, 160°C, 180°C). Para implementar el sistema, principalmente se utilizó un control PID ajustado con valores de K p =10, K i =0.2 y K d =0.1, junto con termocuplas tipo K y válvulas motorizadas controladas mediante una placa de desarrollo Arduino Mega. El proyecto dem...