RESUMEN

La ineficiente gestión de cargas eléctricas en la microrred del Centro de
Investigación, Desarrollo e Innovación Loyola (Centro I+D+i) resulta en fluctuaciones,
pérdidas energéticas y costos adicionales. Este proyecto aplica inteligencia artificial para
desarrollar un sistema de gestión capaz de optimizar y distribuir eficientemente la energía.
Mediante el análisis de datos de comportamiento eléctrico y patrones de consumo con
técnicas de aprendizaje automático, se crearán modelos para asignar prioridades a las
cargas y simular escenarios, permitiendo una gestión proactiva del consumo. Al integrar
algoritmos de optimización energética, se determinarán estrategias óptimas para la
operación de la microrred, considerando las restricciones técnicas y económicas del Centro
I+D+i. El sistema de gestión inteligente permite distribuir la electricidad de modo más
eficiente, reduciendo fluctuaciones e incrementando la estabilidad y confiabilidad de la
microrred, a la vez que se minimizan pérdidas energéticas y costos. Esto aumentará la
eficiencia energética del Centro I+D+i, sentando las bases para la aplicación de inteligencia
artificial en la optimización de microrredes eléctricas utilizando equipos de bajo costo.

Palabras claves — Inteligencia Artificial, Gestión de Cargas, Microrredes,
Optimización, Eficiencia Energética, Redes Neuronales.

Tesis (Ingeniería Eléctrica).-- Facultad de Ingeniería. IEESL