Análisis comparativo del consumo energético de un edificio universitario a partir de medición tradicional y medición inteligente: estudio de caso
Comparative Analysis of Energy Consumption in a Univer-sity Building Using Traditional and Smart Metering: A Case Study
DOI:
https://doi.org/10.15446/sicel.v12.121243Palabras clave:
Advanced Metering Infraestructure (AMI), Energy consumption, Energy efficiency, Load shedding (es)Descargas
Este artículo evalúa la pertinencia de una infraestructura de Medición Avanzada (AMI) como herramienta imprescindible para comprender los perfiles reales de consumo, especialmente en edificios de uso mixo y con alta variabilidad operativa. Se toma como caso de estudio el edificio Rogelio Salmona del campus Sede Bogotá de la Universidad Nacional de Colombia. Se comparan los resultados obtenidos a partir de un censo de cargas con los datos horarios de telemedicion registrados por un sistema AMI. El análisis incluye la construcción de curvas de carga promedio, mapas de calor y métricas de variabilidad. Los resultados evidencias que la AMI, combinada con herramientas de ciencias de datos, permite capturar patrones de consumo con mayor fidelidad, identificar franjas críticas de operación y generar insumos más robustos para la toma de decisiones en materia de eficiencia energética
This article evaluates the relevance of Advanced Metering Infrastructure (AMI) as an essential tool for understanding real consumption profiles, particularly in mixed-use buildings with high operational variability. The study focuses on Building 225 Rogelio Salmona at the
Bogotá campus of the National University of Colombia. Results obtained through a load census are compared with hourly consumption data collected via AMI. The analysis includes the construction of average load curves, heat maps, and variability metrics. Findings
show that AMI, combined with data science tools, enables more accurate identification of consumption patterns, detection of critical
operating periods, and the generation of more robust inputs for energy efficiency decision-making.
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Citas
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