Supervisión, Control y Adquisición de Datos (SCADA)
Tendencias en automatización
Impact of an Energy Monitoring System on the Energy Efficiency of an Automobile Factory: A Case Study
Impacto de un sistema de monitoreo de energía sobre la eficiencia energética en una fabrica de automoviles: caso de estudio
Este estudio destaca la importancia de disponer de información detallada sobre el consumo energético para la generación de estrategias de ahorro de energía en una fábrica; la instalación de un sistema de monitoreo y registro de datos es ciertamente una buena estrategia para la planeación de las políticas de mejoramiento de la eficiencia energética. El documento se enfoca en el sistema de monitoreo energético y de registro de datos instalado en una fábrica automotriz en Pakistán, donde la información de interés es colectada con ayuda de analizadores de energía y transmitida a un software SCADA centralizado. A través del sistema es posible identificar pérdidas significativas de energía, lo que conlleva a la generación de políticas y medidas para mejorar la eficiencia en aproximadamente un 8%.
Este trabajo fue realizado Tehseen Akhtar (National University of Sciences and Technology (NUST), Islamabad, Pakistan), Asif Ur Rehman (Memorial University of Newfoundland, NL, Canada), Mohsin Jamil (National University of Sciences and Technology (NUST), Islamabad, Pakistan; Memorial University of Newfoundland, NL, Canada) y Syed Omer Gilani (National University of Sciences and Technology (NUST), Islamabad, Pakistan) para Energies (Vol. 14, núm. 1, p. 125, 2021), una revista especializada en estudios sobre desarrollo tecnológico, políticas y gestión energética. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Wind Turbine Data Analysis and LSTM-Based Prediction in SCADA System
Análisis de datos de turbinas eólicas y sistema de predicción LSTM basado en SCADA
Este estudio se enfoca en el desarrollo de un marco de análisis de datos para visualizar los datos colectados a partir del sistema SCADA y la predicción basada en la memoria a largo y corto plazo (LSTM) apoyado en redes neuronales recurrentes. El análisis de datos es presentado en coordenadas cartesianas, polares y cilíndricas para comprender la relación entre generación eólica y energía. Adicionalmente, las predicciones factores como velocidad del viento, dirección, potencia activa generada y potencia teórica son comparadas con métodos de última generación. El modelo resulta ser aplicable en escenarios reales como método de apoyo en la gestión de energía generada a través de turbinas eólicas.
Este documento fue desarrollado por Imre Delgado y Muhammad Fahim (Innopolis University, Tatarstan, Russia) para Energies (Vol. 14, núm. 1, p. 125, 2021), una revista especializada en estudios sobre desarrollo tecnológico, políticas y gestión energética. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
- Video:Diferencias entre SCADA y DCS
- Fuente:Youtube
