Development of a Smart Energy Management System using Machine Learning and Solar panels

• Autores: Sanchez Valencia, Miguel Angel, Huillca Velasquez, Carlos Benjamin
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/20602
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12773/20602
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Gestión energética del hogar; Aprendizaje automático; Eficiencia energética; Paneles solares; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

Los hogares deben implementar prácticas de gestión energética adecuadas y eficientes para minimizar el consumo y maximizar el uso de fuentes de energía renovables. Este artículo describe un novedoso enfoque para regular el consumo energético doméstico que combina paneles solares y aprendizaje automático. El sistema propuesto estima la demanda energética y la generación de energía solar con alta precisión utilizando datos históricos de consumo energético y pronósticos meteorológicos. El modelo de aprendizaje automático ajusta dinámicamente los patrones de consumo energético y las soluciones de almacenamiento, maximizando así el aprovechamiento de la energía solar y minimizando la dependencia de la red eléctrica. Además, se compara el coste de la tarifa de la red local para determinar el tiempo necesario para que el sistema implementado se vuelva autosuficiente. Los resultados de la simulación demuestran mejoras significativas en la eficiencia energética y el ahorro de costes para los usuarios residenciales.