Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Volumen 3 (1): 10-22
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Universidad Autónoma de Baja California ISSN 2594-1925
Volumen 7 (3): e332. Julio-Septiembre, 2024. https://doi.org/10.37636/recit.v7n3e332
1 ISSN: 2594-1925
Artículo de investigación
Implementación de tecnologías IoT para la reducción del consumo energético
en oficinas inteligentes mediante el control de la iluminación
Implementation of IoT technologies to reduce energy consumption in smart offices by controlling lighting
Fabian Peña de Loza1, Francisco Javier Ibarra Villegas 2
1Posgrado CIATEQ, A.C., Av. Nodo Servidor Público #165 Col. Anexa al Club de Golf, Las Lomas, 45136 Zapopan, Jalisco, México
2CIATEQ, A.C. Centro de Tecnología Avanzada, Av. Nodo Servidor Público #165 Col. Anexa al Club de Golf, Las Lomas, Zapopan,
45136, Jalisco, México
Autor de correspondencia: Fabian Peña de Loza, Posgrado CIATEQ, A.C., Av. Nodo Servidor Público #165 Col. Anexa al Club de Golf, Las Lomas,
45136 Zapopan, Jalisco, México. Correo electrónico: fabian.pena1007@gmail.com. ORCID: https://orcid.org/0009-0005-2108-7082
Recibido: 18 de Octubre del 2023 Aceptado: 6 de Agosto del 2024 Publicado: 12 de Agosto del 2024
Resumen. – Según un informe de la IEA de 2017, el consumo de energía en los edificios es aproximadamente un tercio del consumo total de
energía en el mundo. Además, la iluminación representa el 19% del consumo de electricidad en todo el mundo. Tomando como referencia
estos datos, surge la necesidad de implementar una solución que permita reducir dichos consumos. Una forma de hacerlo es la implementación
de dispositivos que permitan convertir las áreas de trabajo en espacios inteligentes. El objetivo de este trabajo es la implementación de una
oficina inteligente, monitoreando y controlando el consumo energético de los dispositivos eléctricos mediante tecnologías IoT, logrando un
ahorro energético significativo y a la vez proporcionando confort al personal que labora en dicha oficina. Para ello, se instalaron diversos
sensores tales como sensores para la detección del estado de las puertas (abiertas o cerradas), sensores de presencia (para determinar si se
encentran o no personas en áreas específicas) y actuadores, los cuales, con base a las señales transmitidas por los sensores instalados, se
pudieron crear escenas que permiten el control de la iluminación de manera automática. La Raspberry Pi 4 se utilizó como controlador central,
se integró la herramienta Node-Red para establecer la comunicación entre los dispositivos IoT. Node-Red es una herramienta de desarrollo
basada en flujo para la programación visual que permite conectar dispositivos de hardware, API y servicios en línea. Esta herramienta nos
facilita la integración de diferentes sensores y marcas, en donde se realizó la programación de diferentes escenas para poder generar un
ahorro energético de manera automática. Asimismo, se estableció comunicación con una nube para poder monitorear y controlar de manera
remota el sistema implementado mediante el protocolo de comunicación MQTT, el cual es un protocolo de transmisión de datos diseñado para
la transición de datos de máquina a máquina. Un servidor, denominado “bróker” de mensajes, recibe transmisiones de dispositivos que
“publican” información en “tópicos” particulares y, posteriormente, entregan esos mensajes a otras máquinas que se “suscriben” a esos
“tópicos” específicos. Para lograr esto, se utilizaron los servicios de HiveMQ, los cuales permiten conectar hasta 100 dispositivos de manera
gratuita. El resultado del proyecto es un sistema que puede ser controlado de manera remota que, debido a las tecnologías implementadas, ha
genera un ahorro energético del 6.1%. Este ahorro reduce los costos operativos y apoya los objetivos de sostenibilidad de la oficina. Además,
el sistema brinda confort para las personas que trabajan en dicha oficina. También cabe mencionar que este proyecto puede ser escalable, es
decir, a medida que la oficina amplíe sus instalaciones, el sistema puede ser modificado para agregar los sensores y actuadores que se
requieran para poder controlar dicha ampliación.
Palabras Clave: IoT (Internet de las cosas); Node-red; MQTT; Eficiencia energética; Oficinas inteligentes.
Abstract. – According to a 2017 IEA report, energy consumption in buildings accounts for approximately one-third of the total energy
consumption worldwide. Additionally, lighting represents 19% of electricity consumption globally. Given these data, there is a need to
implement a solution to reduce these energy consumptions. One way to achieve this is by implementing devices that can turn work areas into
smart spaces. The objective of this project is to implement a smart office by monitoring and controlling the energy consumption of electrical
devices through IoT technologies, achieving significant energy savings while providing comfort to the office personnel. To achieve this, various
sensors were installed, including door sensors to detect their state (open or closed), presence sensors (to determine if there are people in
specific areas), and actuators. Based on the signals transmitted by these installed sensors scenes were created to enable automatic control of
lighting. The central controller used for this purpose was the Raspberry Pi 4, and the Node-Red tool was integrated to establish communication
between IoT devices. Node-Red is a flow-based development tool for visual programming that allows the connection of hardware devices, APIs,
and online services. This tool facilitated the integration of different sensors and brands, and the programming of different scenes to achieve
automatic energy savings. Furthermore, communication was established with a cloud to monitor and control the implemented system remotely,
using the MQTT communication protocol. MQTT is a data transmission protocol designed for machine-to-machine data transition. A message
broker server receives transmissions from devices that "publish" information on specific "topics" and subsequently delivers those messages to
other machines that "subscribe" to those specific "topics." The HiveMQ services were used for this purpose, enabling the connection of up to
100 devices for free. The result of the project is a system that can be controlled remotely, and due to the implemented technologies, has
generated energy savings of 6.1%. This saving reduces operational costs and supports the office´s sustainability goals. Additionally, the system
provides comfort for the people working in the office. It is worth mentioning that this project is scalable, meaning that as the office expands its
facilities, the system can be modified to add the necessary sensors and actuators to control the expansion effectively.
Keywords: IoT (Internet of things); Node-red; MQTT; Energy efficiency; Smart offices.
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1. Introducción
En la era digital en constante evolución, la
convergencia de la tecnología y la eficiencia se
ha convertido en una prioridad para diversas
áreas, y el entorno laboral no es una excepción.
El avance de las tecnologías del Internet de las
Cosas ha abierto la puerta a un nuevo paradigma
en el diseño y funcionamiento de las oficinas: las
oficinas inteligentes. El sector de los edificios
representa aproximadamente entre el 17% y el
40% del consumo global de energía según datos
obtenidos por la U.N.E.P. [1], M. Rehman [2],
IEA [3], lo que resalta un amplio margen de
oportunidad para disminuir el consumo
energético, a través del uso de tecnologías IoT.
Estos espacios incorporan una amplia gama de
dispositivos conectados, sensores y sistemas de
automatización que buscan mejorar la
experiencia del usuario, a su vez, optimizar
recursos, siendo el ahorro energético un factor
clave en esta ecuación.
La importancia de este tema radica en la creciente
conciencia sobre la sostenibilidad y la eficiencia
energética en el ámbito empresarial. Según el
informe “World Energy Outlook 2020” de la
Agencia Internacional de Energía (AIE). Ante la
necesidad de reducir la huella de carbono y
mitigar el impacto ambiental, la implementación
de oficinas inteligentes que aprovechen el
potencial del IoT para un consumo energético
más eficiente se ha convertido en una solución
prometedora.
Según datos proporcionados por [4] muestran lo
siguiente en cuanto al consumo de electricidad:
1. Para los edificios de oficinas únicamente,
el consumo de energía es el siguiente (consumen
el 20.1% del uso total de energía eléctrica en
EE.UU.):
Calefacción de espacios: 2.2%,
refrigeración: 13.4%, ventilación: 24,7%,
calentamiento de agua 0.2%, iluminación:
17.1%, cocinar: 0.2%, refrigeración: 3.2%,
equipamiento de oficina: 4.3%, computadoras
19.31%, otro 15.3%.
En términos de electricidad, el 40.3% se
consume en calefacción, refrigeración y
ventilación de espacios; iluminación 17%; Las
computadoras y equipo de oficina 23.6% (total
80.9%).
Se dice que un edificio con un sistema de control
de energía puede llegar a ahorrar entre 30-50%
de energía comparándolo con un edificio
tradicional, sin embargo, la literatura presenta
poca evidencia de estudios destinados a múltiples
sistemas de un edificio simultáneamente. La
mayoría de ellos tratan con un sistema a la vez
[5], [6], [7]. El enfoque hacia el ahorro
energético en las oficinas inteligentes se sustenta
en la capacidad de las tecnologías del Internet de
las Cosas para optimizar el consumo de energía
de manera inteligente y eficiente. Un estudio
publicado en la revista “Sustainability” titulado
“A Comprehensive Survey on IoT-Based Energy
Management Systems for Smart Homes and
Buildings” resalta que las soluciones basadas en
IoT pueden lograr una reducción significativa del
consumo de energía en edificios comerciales [8].
De hecho, la reducción de la demanda de energía
en los edificios mediante la adopción de una
política de eficiencia energética es un pilar clave
en la estrategia climática y energética de la Unión
Europea [9]. La utilización de sensores y
actuadores inteligentes, junto con sistemas de
control automatizados, permiten ajustar la
iluminación, la climatización y otros servicios de
manera precisa y adaptativa, minimizando el
desperdicio de energía y generando ahorros
significativos.
El consumo energético es un problema
importante de carácter global. La contribución de
la tecnología del Internet de las Cosas para el
monitoreo del consumo y control de la energía es
de vital importancia para lograr un ahorro
energético.
Todo esto utilizando la tecnología IoT para poder
monitorear la presencia de personas, así como
también el consumo energético permitiendo
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controlar el encendido y apagado de dispositivos,
controlar la intensidad en las lámparas o la
temperatura a la cual el aire acondicionado tiene
una mayor eficiencia energética.
Sin embargo, la implementación de un sistema
IoT en oficinas inteligentes pude presentar varios
retos y desafíos como:
Costo inicial y retorno de inversión: la
inversión inicial es un aspecto muy importante
para contemplar ya que se requiere una inversión
significativa en hardware y software. Aunque el
ahorro es a largo plazo, el retorno de la inversión
no es inmediato.
Interoperabilidad de dispositivos:
actualmente no existen estándares universales, lo
cual puede generar problemas de compatibilidad
entre dispositivos de diferentes fabricantes.
Seguridad y privacidad: entre más
dispositivos tengamos conectados la
vulnerabilidad de la seguridad de la información
es mayor. Es muy importante implementar
medidas para proteger la información.
Dependencia de la conectividad: la
eficiencia de un sistema IoT depende de una
conectividad de red fiable. En áreas con
conectividad limitada, el rendimiento del sistema
puede verse afectado.
Adaptación del personal: muchas
personas no tienen la facilidad de adaptación a
nuevas tecnologías, lo cual puede representar un
problema para el sistema.
Escalabilidad: es un aspecto muy
importante para considerar desde el diseño inicial
del sistema.
Evaluación de eficiencia energética:
medir el ahorro energético con precisión puede
volverse complicado debido a las variaciones en
el uso diario y estacional. Por lo cual se
recomienda un seguimiento continuo siempre
buscando ajustar las estrategias.
En este contexto, el presente trabajo abordará la
temática de las oficinas inteligentes impulsadas
por el IoT, poniendo especial énfasis en el ahorro
energético como un factor fundamental para la
mejora de la eficiencia y sostenibilidad en el
entorno laboral. A través del análisis de distintas
investigaciones y enfoques innovadores, se
explorarán las ventajas y desafíos de esta
tendencia emergente y su potencial impacto en la
construcción de un futuro más sostenible y
tecnológicamente avanzado.
Con el objetivo de implementar un sistema el
cual pueda monitorear y controlar el consumo
energético de los dispositivos eléctricos mediante
tecnologías IoT, para lograr un ahorro energético
y a la vez proporcionar confort al personal que
labora en dicha oficina.
2. Antecedentes
Se llevó a cabo una revisión y un análisis de la
literatura existente. En este proceso, se abarcan
una variedad de trabajos y proyectos destacados
en el campo. El propósito es recopilar y examinar
distintos métodos y tecnologías representativos
que han contribuido el desarrollo de este
proyecto.
La comunidad científica ha desarrollado diversos
enfoques para optimizar la gestión de energía y
el confort en edificios inteligentes, tanto
residenciales como comerciales. Estas estrategias
abarcan desde la planificación diaria hasta la
toma de decisiones en tiempo real. En donde se
comparan diferentes aspectos que influyen en la
optimización de la energía como diferentes tipos
de control como: PID, Fuzzy, ON/OFF, MAST,
MPC, etc. En donde también se analizan
Algoritmos de optimización como: GA, MPSO,
Scheduling Opt, etc. Herramientas de simulación
como: MATLAB, Energy Plus, Simulink,
TRNSYS etc [10] . Estas estrategias a menudo se
basan en la observación de los patrones de
comportamiento de los usuarios para identificar
sus hábitos clave y, en consecuencia, tomar
medidas automáticas para reducir el desperdicio
de energía, como desactivar dispositivo en modo
de espera [11], [12].
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Actualmente ya están disponibles algunos
sistemas comerciales de gestión de energía en
edificios (BEMS) [13] que ayudan a controlar,
monitorear y optimizar el uso de energía en los
edificios, en donde se instalan medidores no
intrusivos en los circuitos eléctricos para
recopilar datos sobre el uso de la energía. En
donde algunos utilizan diferentes tipos de
algoritmos como el algoritmo bat (BA) con peso
de inercia exponencial para ahorrar energía en un
hogar inteligente sin deteriorar la comodidad del
usuario [14]. Existe otro tipo de trabajos en
donde realizan la automatización del sistema
HVAC como el mostrado en [15]. Así como
también podemos encontrar una lista de nuevos
enfoques hacia la gestión de la energía en [16].
En [17], se presenta un diseño de iluminación que
se basa en la temperatura y la intensidad de la
iluminación, lo cual resulta en un aumento
significativo de la eficiencia energética, llegando
hasta un 82.77% durante el día. Además, este
diseño contribuye a la reducción de las emisiones
de carbono al eliminar los dispositivos
fluorescentes y al implementar un control
dinámico de energía estática. La propuesta de
diseño incorpora tecnología LED y sensores
capaces de detectar la luz y la temperatura en el
entorno.
Yeh en [18] y Pan en [19] presentan un sistema
para aprovechar la luz natural, asumiendo que se
conocen las ubicaciones de los ocupantes de la
oficina y que llevan sensores de luz inalámbricos
en sus celulares. Se propusieron estrategias de
control de iluminación basadas en programación
lineal y algoritmos de programación cuadrática
secuencial para satisfacer los requerimientos de
iluminación individuales de los usuarios, en
función de sus actividades
En [20], presenta un sistema de iluminación
interior que se integra con tecnología de
detección, control y redes para optimizar las
operaciones de iluminación. Interconecta
sensores, luminarias, controladores y Gateway a
través de internet. Las luminarias cuentan con
sensores ubicados en el techo, lo que facilita su
mantenimiento y proporciona una alta resolución
de datos. Estos datos se utilizan para lograr una
optimización precisa de la iluminación.
El edificio “The Edge” de las oficinas de Deloitte
en Ámsterdam, fue reconocido como el edificio
más sustentable del mundo en su momento.
Utiliza eficientes paneles LED para la
iluminación, los cuales funcionan de manera
automatizada, apagándose cuando las salas están
vacías, y ajustando la climatización. Además, el
edificio aprovecha paneles solares para generar
electricidad y recoge agua de lluvia para uso en
áreas verdes, inodoros y calefacción [21].
3. Metodología
Durante un mes y se empleó un medidor de
energía, que fue instalado en las instalaciones de
la oficina, manteniendo intacta su configuración,
se registró el consumo energético con el
propósito fundamental de tener un parámetro
inicial para su posterior comparación, misma
metodología que se utilizó en [22], en donde se
instalaron sensores para el monitoreo de energía,
con el fin de poder comparar el consumo
energético antes y después de la instalación del
sistema IoT. Paralelamente, se llevó a cabo un
análisis minucioso de los recibos emitidos por el
proveedor de servicios eléctricos
correspondientes a meses previos. Este estudio
permitió la obtención de un conjunto más amplio
y completo de datos para su posterior
comparación y análisis detallado. Como
resultado directo de esta actividad, se logró la
identificación de potenciales zonas de
ineficiencia energética.
3.1 Análisis del consumo energético registrado
por el medidor de energía.
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Figura 1. Monitoreo de Energía Shelly-EM.
En la Figura 1 se muestran los datos de consumo
de energía registrados durante el mes de marzo
de 2023, antes de la implementación de cualquier
dispositivo considerado en este proyecto.
Durante esta medición, se obtuvo un consumo
promedio diario de 4449.15 Wh. El día con el
menor consumo de energía registró un valor de
3301.79 Wh, mientras que el día con el mayor
consumo alcanzó los 5752.53 Wh. El consumo
total durante todo el mes de marzo ascendió a
137.92 kWh. Otro aspecto relevante por
considerar en este apartado es el clima. Durante
este periodo, la temperatura máxima suele
alcanzar los 28ºC, mientras que la temperatura
mínima puede descender hasta 7ºC, la puesta de
sol suele ocurrir alrededor de las 19:00 hrs.
3.2 Análisis recibos energéticos
Tabla 1. Historial de consumo energético según los recibos
de electricidad.
Año
Bimestre
Consumo
(kWh)
2022
Ene-Feb
289
2022
Jul-Ago
325
2022
Sep-Oct
285
2022
Nov-Dic
267
2023
Ene-Feb
265
2023
Mar-Abr
266
2023
May-Jun
355
La
Tabla 1 presenta el registro de los recibos de
electricidad con los que cuenta la oficina. Estos
registros se compararon con las mediciones
obtenidas a través de un medidor Shelly EM que
fue instalado. Es notable que los datos coinciden
en gran medida: el medidor registró un consumo
de 137.92 kWh únicamente durante el mes de
marzo del 2023, mientras que el recibo de la
compañía eléctrica refleja un total de 266 kWh
para los meses de marzo y abril del 2023
combinados. Esa cifra es casi el doble del
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consumo de marzo. Estos resultados permiten
concluir que el medidor de energía instalado es
confiable y se puede tomar como referencia para
comparar el consumo energético después de
instalados los dispositivos IoT.
Figura 2. Diagrama de flujo de la Metodología empleada
4. Diseño del sistema IoT
Los edificios comerciales engloban una
diversidad de necesidades relacionadas con el
seguimiento, la gestión y la optimización de los
recursos. Estos requisitos comprenden la gestión
de la energía, que incluye la iluminación, así
como video vigilancia, la gestión de accesos y la
monitorización ambiental [23], [24], [25].
La gestión de la energía es donde normalmente
se encuentran los mayores gastos operativos. Los
edificios comerciales tienen múltiples
necesidades energéticas los cuales se benefician
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enormemente de una detección, automatización y
gestión basada en tecnologías IoT [26].
Tras una exhaustiva investigación, se identificó
que el área de mayor ineficiencia energética es el
sector denominado como “Área #1” (ver
Figura 3), donde se concentra la mayoría de los
empleados (4). Otra área de alta ineficiencia
energética se localizó en el exterior de la oficina,
donde se encuentran las luminarias que dan al
exterior. Esta problemática de ineficiencia
energética surge debido a descuidos por parte de
los empleados, quienes en ocasiones olvidan
apagar las luces al concluir su jornada laboral, lo
que resulta en que estas permanezcan encendidas
durante toda la noche.
Figura 3. Mapa distribución de la oficina.
Para abordar esa situación, se ha concebido una
arquitectura de sistemas IoT escalable y segura.
En esta arquitectura Figura 4, destaca un
controlador central el cual es una Raspberry Pi 4,
misma que se utilizó en [27] , [28]. En este
controlador, se ha implementado la plataforma
Node-Red [29], que sirve como herramienta para
la integración y gestión de los diversos sensores
y actuadores que se emplearán en el proyecto, así
como del manejo de los datos adquiridos.
La conectividad del controlador con los sensores
y actuadores se logra a través de Wi-Fi,
permitiéndole acceder a internet. Esto resulta
esencial para vincular el conjunto de hardware
mediante el protocolo de comunicación MQTT,
estableciendo así una sólida base para la
interconexión y el intercambio de datos en el
sistema propuesto.
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Figura 4. Arquitectura del proyecto.
Cabe mencionar que se tomó en cuenta las
condiciones de iluminación que establece la
Norma Oficial Mexicana NOM-025-STPS-2008
en donde establece que los espacios de distinción
moderada de detalles: ensamble simple, trabajo
medio en banco y máquina, inspección simple,
empaque y trabajos de oficina deben de cumplir
con 300 luxes como nivel mínimo de
iluminación. La oficina cuenta dos lámparas tipo
Barrina LED de 5,000 lúmenes cada distribuidas
equitativamente en el Área #1 la cual es de 26.74
m2. Para comprobar la iluminación en el área se
realizó el siguiente cálculo:
(1)
(2)
En la ecuación (2) se utilizó los lúmenes que
contiene cada lámpara y el área se dividió entre
dos (26.74 m2 / 2) debido a que son dos lámparas
las que se encuentran en el Área #1. Obteniendo
como resultado 373.97 luxes lo cual indica que la
iluminación es la adecuada en el área.
5. 1. Selección de sensores y actuadores
Tras analizar los resultados del estudio de
eficiencia energética por área, se destacó que el
“Área #1” y las luminarias exteriores presentan
las mayores oportunidades de mejora.
Enfocaremos nuestros esfuerzos en la
automatización de la iluminación en estas áreas
específicas.
Para poder lograr esta automatización de manera
efectiva, se requiere la implementación de un
sensor de presencia. Este dispositivo se encargará
de detectar la presencia de personas en el área y
determinar si la iluminación debe encenderse o
apagarse en función de esta información.
Con este propósito, se ha optado por el uso del
sensor de movimiento HC-SR501, como se
muestra en la Figura 5. Este sensor posee un
rango de detección de movimiento ajustable,
siendo capaz de operar en distancias de hasta 7
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metros, y con un ángulo de detección que oscila
entre 90° y 110°. [30]
Figura 5. Sensor de movimiento HC-SR501.
Con el fin de lograr la automatización del
encendido de la iluminación, se ha incorporado
un actuador, tal como se muestra en la Figura 6.
Este actuador se encarga de recibir la
información proveniente del sensor de
movimiento, lo que a su vez determina cuándo
debe activarse o desactivarse.
En este contexto, se ha optado por el uso del
actuador de la marca Sonoff, específicamente el
modelo Basic. Este actuador presenta una entrada
compatible con voltajes de 100-240V CA 50/60
Hz y una corriente de hasta 10 A. De manera
similar, su salida corresponde a voltajes de 100-
240 V CA 50/60 Hz con una capacidad de
corriente de hasta 10 A [31].
Figura 6. Actuador Sonoff Basic.
Para establecer la conexión entre el sensor de
movimiento y el controlador central, se optó por
una conexión por cable directamente al GPIO de
la Raspberry Pi. Por otro lado, en cuanto al
actuador Sonoff Basic, se implementó la
integración mediante la herramienta Node-Red,
la cual está instalada en la Raspberry Pi. A través
de esta herramienta, se logró una conexión vía
Wi-Fi, eliminando la necesidad de cables, tal
como se muestra en la Figura 7.
Figura 7. Diagrama de conexión de sensores y actuadores.
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Para el monitoreo del consumo energético, se
optó por un sensor de la marca Shelly,
específicamente el modelo Shelly EM. Este
sensor está equipado con una pinza
amperimétrica que puede manejar corrientes de
hasta 50 A. La pinza amperimétrica rodea el
conductor del circuito que se está midiendo,
permitiendo así obtener mediciones precisas del
consumo energético. Este modelo puede admitir
la conexión de hasta dos pinzas.
El sensor Shelly EM opera en un rango de voltaje
de 110-230 V 50/60 Hz. Además de su
funcionalidad de monitoreo, incorpora un
contactor que posibilita el control de dispositivos
con una capacidad máxima de 2 A. Asimismo,
dispone de conectividad Wi-Fi y a través de la
nube puedes acceder a su aplicación, lo que
permite visualizar datos en tiempo real desde
cualquier ubicación. Esta versatilidad brinda una
conveniente manera de mantener un seguimiento
preciso del consumo energético [32].
Figura 8. Sensor Shelly EM.
6. Resultados
Con el propósito de evaluar los resultados de la
automatización de la iluminación en el “Área 1”
y las luminarias exteriores de la oficina, se
extrajeron los datos recopilados por el sensor
Shelly EM. Estos datos abarcan un período de
medición que se extiende desde el 6 de agosto del
2023 hasta el 31 de agosto del 2023, durante el
cual la iluminación estuvo automatizada, como
podemos observar en Figura 9.
Figura 9. Consumo energético 6/08/23 - 31/08/23.
Con el propósito de llevar a cabo una
comparación más precisa del ahorro energético
logrado, se optó por utilizar los datos obtenidos
del medidor Shelly EM durante el período del 6
de agosto al 31 de agosto del 2023. Para
compararlos con el bimestre de julio-agosto de la
Tabla 1.
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La elección de este bimestre específico se
justifica por las variaciones estacionales en las
condiciones climáticas, que influyen en el uso de
diferentes dispositivos electrónicos como
ventiladores, aires acondicionados y otros. Al
comparar estos dos períodos, podíamos obtener
una evaluación más precisa del impacto real de la
automatización en el ahorro energético.
Para facilitar la comparación, se calculó el
consumo energético promedio diario utilizando
la ecuación (3). Los valores utilizados en esta
ecuación se derivaron de los datos recopilados,
tal como se muestra en la Figura 9.
(3)
Después se realizó una operación similar para
poder calcular el consumo energético promedio
diario, como podemos observar en la ecuación
(4). En esta ecuación, se utilizaron los datos
obtenidos del recibo de electricidad que se
encuentran detallados en la
Tabla 1.
(4)
Con los datos obtenidos del consumo energético
diario, se efectuó una comparación entre el
consumo energético total de la oficina con la
iluminación del Área #1 y las luminarias del
exterior gestionadas de manera automatizada,
frente al consumo energético total de la oficina
sin la iluminación automatizada.
Esta comparativa reveló un ahorro energético del
6.1 % por día. En cuanto al confort en la oficina,
los empleados ahora se benefician de la
automatización de la iluminación, donde las
luces se ajustan automáticamente en función de
la presencia de personas. Esto elimina la
necesidad de encender o apagar manualmente las
luces, mejorando la comodidad y la eficiencia.
Se llevó a cabo un estudio de costo-beneficio de
la implementación del sistema IoT. En la Tabla 2,
se detalla el hardware utilizado, su costo y el
proveedor correspondiente:
Tabla 2. Costo del hardware.
Dispositivo
Costo
Proveedor
Raspberri Pi4
1000
AG Electrónica
Shelly EM
1200
Alli Express
Sonoff Basic
200
Alli Express
Sensor Movimiento
40
AG Electrónica
Total
2440
Para cuantificar el ahorro energético en términos
monetarios, se utilizó la tarifa estimada por la
Comisión Federal de Electricidad (CFE). En este
caso, se consideró el consumo energético
excedente, ya que es el consumo al que estamos
atacando en este proyecto, el cual tiene un costo
de 3.452 MXN por cada kWh. Tomando en
cuenta esta tarifa y el ahorro energético diario
que equivale a 0.32 kWh se obtuvo:
Ahorro energético por día en $
=(3.452 $) 𝑥 (0.32 𝑘𝑊ℎ)
= 1.105 $
(5)
Con el dato obtenido del ahorro energético diario
y el costo del Hardware, se calculó el retorno de
inversión para este sistema, el cual es de 6.13
años. Es importante mencionar que tanto la
Raspberry Pi4 como el sensor de energía Shelly
EM se utilizaron debido a que ya se contaba con
ellos. Para optimizar los costos del hardware sin
comprometer la funcionalidad del sistema, se
realizaron los siguientes cambios de hardware:
Tabla 3. Costos optimización del Hardware.
Dispositivo
Costo
Proveedor
Raspberry Pi Zero
422
Cyberpuerta
Tuya Wifi Dual Meter
300
Alli Express
Sonoff Basic
200
Alli Express
Sensor Movimiento
40
AG Electronica
Total
962
Tomando en cuenta los datos obtenidos en la
Tabla 3 se realizó nuevamente el calculo del
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retorno de inversión, el cual disminuyó de 6.13
años a 2.42 años.
7. Conclusiones
La implementación de tecnologías IoT en este
proyecto de oficina inteligente, específicamente
la automatización de la iluminación en el Área #1
y las luminarias del exterior, ha demostrado ser
una estrategia efectiva para lograr un ahorro
energético del 6.1%, lo que representa un paso
importante hacia la sostenibilidad y la eficiencia
en nuestra operación diaria.
No obstante, estudios realizados por diversos
autores [33], [34], [35], quienes llevaron a cabo
un control completo de la iluminación en todos
sus espacios, han revelado que el ahorro
energético puede ir desde un 38% hasta un
impresionante 73%. Esto señala claramente que
el proyecto tiene un potencial significativo para
lograr ahorros energéticos aún mayores en el
futuro, abarcando la iluminación de toda la
oficina.
La automatización de la iluminación, lograda a
través de sensores de ocupación y control
inteligente, ha permitido una gestión más precisa
y consciente de la energía eléctrica. Las luces se
encienden y apagan automáticamente en función
de la presencia de personas y las condiciones de
luz natural, eliminando el desperdicio de energía
cuando no es necesario.
Este éxito inicial motiva a continuar con la
implementación de tecnologías IoT en otras áreas
de la oficina, con el objetivo de ampliar aún más
el ahorro energético.
En resumen, el ahorro energético del 6.1%
representa un hito significativo en el proyecto de
oficina inteligente. Esto refuerza la
determinación de seguir utilizando tecnología
IoT como herramienta clave para alcanzar
objetivos de sostenibilidad y eficiencia
energética en el futuro.
8. Reconocimiento de autoría
Fabián Peña de Loza: Conceptualización;
Metodología; Software; Análisis formal,
Investigación; Borrador original; Administración
de proyecto; Adquisición de fondos. Francisco
Javier Ibarra Villegas: Conceptualización;
Metodología; Software; Análisis formal,
Investigación; Borrador original; Revisión y
edición; Supervisión.
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Derechos de Autor (c) 2024 Fabian Peña de Loza, Francisco Javier Ibarra Villegas
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