Sistema de monitoreo en tiempo real de los parámetros del viento con IoT LoRaWAN en Puno para estimar el recurso eólico disponible

• Autores: Huarachi Mamani, Jhosep Brayam, Calcina Quispe, Ever Martin
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/23639
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/23639
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: IoT; LoRaWAN; Parámetros del viento; Recurso eólico; Sistema de monitoreo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03

Esta investigación tiene como objetivo implementar un sistema de monitoreo en tiempo real de los parámetros del viento mediante IoT LoRaWAN en Puno, para estimar el recurso eólico disponible en zonas de interés. Se adoptó un enfoque cuantitativo con un diseño cuasiexperimental y nivel exploratorio-descriptivo. La población de estudio incluye zonas con potencial eólico y cobertura del Gateway, instalando dos nodos de monitoreo en puntos estratégicos para validar el sistema. El sistema mide la velocidad y dirección del viento, junto con la temperatura, humedad y presión atmosférica. Los nodos, ubicados a 1.86 km y 7.12 km del Gateway, lograron una comunicación estable con solo un 0.87% de pérdida de datos. Los registros se almacenaron en ThingSpeak y fueron analizados automáticamente en Google Colab utilizando la distribución de Weibull. Las rosas de viento revelaron que los vientos predominantes provienen del sureste y noroeste en el Nodo 1, y del sureste, este-sureste y sur-sureste en el Nodo 2. El análisis mostró que la velocidad del viento aumenta cuando baja la presión atmosférica, alcanzando su punto máximo entre las 14 y 18 horas, mientras que la temperatura más alta y la humedad más baja ocurren alrededor de las 13 a 15 horas. Durante los días 1 al 5 de octubre, la energía generada en el Nodo 1 osciló entre 0.257 y 0.639 kWh, mientras que en el Nodo 2 varió entre 0.185 y 0.447 kWh. No obstante, se requiere un monitoreo continuo durante al menos un año para estimar con precisión el potencial eólico. La comparación con datos del SENAMHI mostró patrones similares, mientras que los datos globales de la NASA presentaron variaciones significativas. Esto subraya la necesidad de ampliar los sistemas IoT LoRaWAN para mejorar la estimación del recurso eólico en Puno.