Aingura insights
Adquisición de datos
Pre-procesado
Transformación
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Sectores
Industrias electrointensivas
Aplicaciones
Eficiencia de Consumos
impacto
- Potencial de mejora en la eficiencia energética entre un 7% y un 10% según el equipo.
- Potencial de mejora en el consumo de energía en un 15% aprox. en sistemas periféricos como refrigeración.
Desarrollar Tecnologías de Inteligencia Artificial (AI)
Análisis de patrones, predicción y clasificación inteligente.
Retos
- Diagnóstico de eficiencia energética de una infraestructura de comunicación por radio y televisión en el área de Barcelona.
- Implementación del nodo informático en el edge para muestreo de datos de alta velocidad y análisis en línea.
resultados
- Tamaño del conjunto de datos: 128,06 GB.
- Número de variables: 15.
- Tiempo de muestreo: 125 microsegundos.
- Se han analizado diferentes equipos de radiofrecuencia para estudiar sus patrones de consumo energético con respecto a la potencia de transmisión de 20kW.
- Se han utilizado técnicas de agrupamiento probabilístico para encontrar diferentes grupos según los datos de consumo de equipos.
Se han encontrado patrones de consumo diferentes para cada estación de radio aún usando el mismo tipo de equipos. Estos patrones han sido generados mediante técnicas de clustering, en este caso, mixturas de Gaussianas.
- El enfoque de diagnóstico ha ayudado a identificar oportunidades de mejora en términos de la configuración de los parámetros del equipo y también según el tipo de equipo.
