Implementación de un dispositivo de monitorización de energía eléctrica orientado al internet of things usando la tecnología LORA

Abstract

En la actualidad la forma habitual con la cual la Empresa Eléctrica realiza el proceso de facturación por el consumo de energía es mediante la lectura física de los medidores. Para lo cual la Empresa Eléctrica dispone con personal que se acerca hacia cada uno de los domicilios para realizar dicha lectura. Sin embargo, los principales inconvenientes que se presentan son los errores humanos. Estos errores se deben principalmente a que los datos del medidor son ilegibles, la presencia de perros impide que el personal se acerque al medidor y el difícil acceso a la zona. Para solventar la problemática existente, se propone como objetivo implementar un dispositivo de monitorización de energía eléctrica orientado al Internet of Things usando la tecnología Lora. En la cual se aplica un método no invasivo para la medición de corriente y un método invasivo para la medición de voltaje. En primer lugar, se definen las variables a monitorizar, las cuales son: corriente, voltaje, potencia, energía y costo. Con estas variables presentes se implementó el prototipo de monitorización capaz de usar la tecnología Lora para el envío de la información obtenida. El prototipo fue instalado en un domicilio y los datos obtenidos se presentan en una aplicación web mediante widgets y gráficas en tiempo real. De esta forma se benefició tanto a los usuarios de la Empresa Eléctrica porque permitió visualizar los datos sobre el consumo energético residencial desde una aplicación web con conexión a Internet, con la finalidad de identificar las horas y días del mes donde se presentan los mayores consumos energéticos. El otro sector beneficiario fue la empresa proveedora del servicio energético, debido a que el dispositivo agilitó el proceso de recolección de información, facturación y disminuyó los errores humanos en la medición convencional. Finalmente se obtuvo como resultado principal un prototipo con un error de 0,71% al realizar la monitorización de energía consumida durante un mes. Lo cataloga como un medidor de clase 1, debido a que su error es menor al 1%.