PDF de programación - Monitoreo y control de procesos basado en Arduino y Raspberry vía Internet

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Publicado el 6 de Noviembre del 2019
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Pistas Educativas, No. 112, Noviembre 2015. México, Instituto Tecnológico de Celaya.

Monitoreo y control de procesos basado en

Arduino y Raspberry vía internet

Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez, Carretera Panamericana Km. 1080, Teléfono: (961)6151687

Rubén Herrera Galicia

h_galicia24@hotmail.com

José David Arroyo Pérez

Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez, Carretera Panamericana Km. 1080, Teléfono: (961)6151687

Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez, Carretera Panamericana Km. 1080, Teléfono: (961)6151687

Manuel de Jesús Hernández Gutiérrez

Miriam Roxana Vázquez Flores

Instituto Politécnico Nacional, Av. Luis Enrique Erro S/N

Tania Berenice Palacios Molina

Instituto Politécnico Nacional, Av. Luis Enrique Erro S/N

pamtani_28@hotmail.com

Resumen

El trabajo aquí presentado está enfocado a describir los avances en el desarrollo de
una red inteligente comunicada vía Ethernet que permite monitorear, analizar y
controlar, con placas de desarrollo Arduino, Raspberry y un dispositivo móvil, a un
sistema automatizado. El problema se aborda de manera genérica para que la
solución defina las bases para ser aplicada a distintos procesos de monitoreo, análisis,
y control. Derivado de ello se describe un sistema genérico que para la demostración
de su utilidad se aplicó al monitoreo del voltaje y la corriente, y el control de las cargas
activadas en una casa residencial con fines de ahorro energético.

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Pistas Educativas Año XXXVI - ISSN 1405-1249

Certificado de Licitud de Título 6216; Certificado de Licitud de Contenido 4777; Expediente de Reserva 6 98 62

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Palabra(s) Clave(s): control de procesos, Highcharts, internet, PhpMyadmin, Raspberry
Pi.

1. Introducción

Redes Ethernet.- Hay un alto potencial para las aplicaciones enfocadas a mejorar la
operatividad y la sustentabilidad. Y existe un creciente interés por aplicaciones que
integren sensores y actuadores con las técnicas de redes. Las aplicaciones básicas son
de automatización y detección de fallas. Los trabajos innovadores son de; monitoreo,
análisis de la calidad de la energía, regulación de la respuesta a la demanda eléctrica,
integración de fuentes renovables, y ahorro de energía.

transferencia de energía,

Mihaela Albu et al., desarrollaron un sistema de monitoreo de una micro red de prueba
de corriente directa para
incluyendo mediciones y
comunicación, realizando una aplicación segura y de control intuitivo que no requiere
software instalado en la computadora del cliente, excepto por un explorador Web. Se
combinó el uso de bases de datos de código abierto y la versatilidad del código PHP. La
fuente está comunicada con el controlador a través de Ethernet y el protocolo de
comunicación es TCP/IP. El ingreso de comandos por un usuario remoto es de forma
indirecta a través de una página Web alojada en el servidor [1].

Ilche Georgievski, et al., implementaron un sistema de control y monitoreo del consumo
de energía eléctrica basado en redes inteligentes para edificios. El sistema realiza una
esquematización de la activación de dispositivos, con el objeto de que la menor
cantidad de dispositivos sean activados al mismo tiempo. Además toma en cuenta el
momento en el cual el costo de la energía eléctrica es menor para realizar dicha
activación, traduciéndose esto en optimización de costos. El sistema ha sido puesto a
prueba solamente mediante prototipos [2].

Sean Dieter Tebje Kelly, et al., desarrollaron una solución para monitoreo y manejo del
consumo de energía en una casa. Las operaciones principales son el manejo remoto y
control de cargas, una lámpara eléctrica o un calentador de agua. El sistema
proporciona inteligencia ambiental para reducir el consumo de energía a través de la

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tecnología del Internet de las cosas. El servidor del sistema recopila la información
enviada por los sensores y la almacena en una base de datos. Una vez que el usuario
lo solicita, la información es procesada y mostrada vía Website. La información es
presentada en periodos de días, semanas y meses. Y también puede ser observada
gráficamente [3].

Dawei He, et al., crearon un sistema de monitoreo no intrusivo, el cual es un sistema

que divide diferentes tipos de dispositivos en dos categorías. El grupo uno está formado
por dispositivos que demandan una alta carga para funcionar (bombas de agua, aire
acondicionado), mientras que el grupo dos está formado por dispositivos que demandan
una carga menor (TV, cafeteras, impresoras). Lo que hace este sistema es monitorear y
controlar la activación y desactivación de los dispositivos dependiendo del grupo al que
pertenecen, dando prioridad a los dispositivos del grupo dos para no ser desactivados.
La prioridad se basa en que la desactivación de dispositivos del grupo dos tiene mayor
probabilidad de causar inconformidad al usuario. Se han hecho investigaciones del
uso del sistema, pero aún se tienen retos por superar [4].

Jinsoo Han, et al., diseñaron un sistema inteligente para el manejo de energía en el

hogar considerando el consumo de energía y la generación. Para esto usaron un
medidor inteligente que mide el consumo de energía de los aparatos eléctricos de la
casa. La información de la medición es enviada hacia un servidor Web, para ser
visualizada en la red. El protocolo de comunicación es Zigbee. La generación de la
energía que requieren los aparatos eléctricos se controla con un PLC. Para la
generación de energía eléctrica, se usa la energía solar y del viento, [5].

Ricardo Torquato, et al., propusieron una plataforma de simulación Monte Carlo para

estudiar redes residenciales de baja tensión. El sistema se basa en dos componentes.
El primero es un modelo de red de múltiples fases con flujo de potencia armónica. El
segundo es un modelo que establece las características de operación de una carga a
través del comportamiento de varias curvas. Lo que hace la plataforma es un monitoreo


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de distintos dispositivos durante 24 horas y posteriormente hace un análisis de las
curvas de consumo energético usando la técnica de simulación Monte Carlo [6].

Michael C. Lorek, et al., diseñaron un sensor para mediciones potencia eléctrica en
edificios. En este sistema, una placa de desarrollo Raspberry Pi funciona como una
estación base para recolectar la información de los dispositivos instalados en el panel.
Las mediciones son cercanas a los valores ideales y el sistema mejora drásticamente
las estimaciones reales de potencia [7].

Jianli Pan, et al., presentan un estudio de la investigación y el estado de la técnica en
edificios y microrredes inteligentes. El estudio es una perspectiva acerca del Internet
móvil y la eficiencia energética. Se analizan los métodos de tratamiento de edificios y
microrredes aplicando tecnologías de red y de control que permiten reducir el uso
innecesario de energía. Se hace énfasis en que la medición inteligente, en interacción
con las redes inteligentes, es útil para calcular la respuesta a la demanda. Tal
interacción ofrece información de precios en tiempo real y ayuda a los administradores
a ejecutar acciones para reducir el uso de energía durante las horas pico [8].

Nagender Kumar Suryadevara, et al., desarrollaron un sistema inteligente de control y
monitoreo en tiempo real para calcular el consumo de energía eléctrica en una casa. El
sistema monitorea el voltaje y la corriente para calcular la energía consumida. El
protocolo de comunicaciones es ZigBee. La información recibida es almacenada en una
base de datos. Se visualizan los valores de voltaje, corriente y energía en una página
Web. El objetivo es determinar los niveles de uso de electricidad en las horas pico para
bajar el consumo de energía y mejorar su utilización [9].

Cynthujah Vivekananthan, et al., propusieron un algoritmo para un administrador de
energía en el hogar que en los cálculos usa precios en tiempo real. El objetivo del
administrador es reducir el pago por concepto del consumo de energía. La primera fase
del algoritmo es el monitoreo en tiempo real de los estados de los dispositivos
controlables. En la segunda fase de programación se usan procesos de decisión de


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Markov para reducir el uso de electrodomésticos basado en el comportamiento
estocástico del costo de consumo. La fase de control en tiempo real incorpora las
incertidumbres de los precios y el perfil del consumo del dispos
  • Links de descarga
http://lwp-l.com/pdf16863

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