In institutional buildings, there is usually a high demand for electrical energy associated with its multiple functions, requiring continuous monitoring to identify areas for optimization. The study was carried out with the objective of analyzing the energy efficiency of the Academic Building of Block A of the Technical University of Cotopaxi, La Maná Extension. A quantitative, descriptive and applied methodology was applied. The information gathering process was carried out using the Fluke 435 network analyzer installed on the building's dashboard, with continuous measurements for 31 days, recording data at intervals, as a complement to the download the Fluke PowerLog interface was used. Parameters such as voltage and current per phase, active, reactive and apparent power, accumulated active energy, power factor, as well as current and three-phase power imbalances were monitored. It was concluded that the electrical system presented stable voltages close to 132 V per phase and an accumulated consumption of 3.18 MWh during the evaluation period, current imbalances of up to 30 A between phases and a power factor that decreased at certain times to 0.70 were identified, in essence, the need to apply technical improvements arises to optimize efficiency and extend the useful life of the equipment.

Este estudio evaluó el potencial de la generación distribuida fotovoltaica como alternativa para mitigar la crisis energética en Ecuador. Se empleó un enfoque metodológico mixto que incluyó revisión sistemática de literatura, análisis de datos satelitales de la NASA-POWER, modelado computacional y análisis de escenarios. El análisis de radiación solar reveló condiciones excepcionales en Ecuador, con valores entre 4.0 y 5.2 kWh/m²/día, destacando la región Costa, particularmente Santa Elena, como la zona más favorable. Se desarrollaron tres escenarios de implementación hasta 2050: BAU (2,800 MW), Transición Moderada (11,500 MW) y Alta Penetración (35,000 MW). Los resultados demostraron que la implementación de sistemas fotovoltaicos distribuidos podría reducir las pérdidas técnicas en la red entre 8% y 15%. El análisis económico confirmó la viabilidad financiera con períodos de recuperación de 4 a 8 años y TIR de hasta 22% para sistemas industriales. Los beneficios ambientales proyectados alcanzaron reducciones de hasta 21,000 kt CO₂/año en el escenario de Alta Penetración. La validación del modelo mostró una concordancia del 92% con datos operativos existentes. El estudio concluyó que la generación distribuida fotovoltaica constituye una alternativa viable para mitigar la crisis energética en Ecuador, requiriendo un marco regulatorio favorable y políticas de incentivos adecuadas para maximizar su implementación.

La I4.0, también conocida como la cuarta revolución industrial, se caracteriza por la integración de tecnologías digitales en los procesos industriales. Estas tecnologías tienen el potencial de transformar el sector agroindustrial, mejorando la productividad, flexibilidad, eficiencia, fabricación y comercialización. Este trabajo aporta una visión general de la situación actual del sector agroindustrial de La Maná en relación con la adopción de tecnologías de la I4.0. Se analiza la transición de la industria tradicional a la I4.0, destacando la introducción de tecnologías como la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas y la robótica. El trabajo se realizó mediante un análisis detallado de los cambios y aportes de la I4.0, con un enfoque específico en el sector agroindustrial de La Maná, Ecuador. El aporte e innovación del articulo radica en identificar los desafíos y beneficios de la adopción de la I4.0, así como en recomendar estrategias para superar los obstáculos, como la inversión en investigación y desarrollo y la capacitación del capital humano.

La correcta administración del riego agrario es de suma importancia dado el contexto de escasez de recursos hídricos y, por otro lado, el aumento en la demanda de productos agrícolas. El cultivo del café, para el que sí que se precisa de unas prácticas de riego que sean muy concretas y flexibles, tal y como los sistemas de cultivo, es decir, las condiciones medioambientales son determinantes. En este estudio se combinan tecnologías de agricultura de precisión con tecnologías del Internet de las Cosas (IoT) para optimizar la toma de decisiones sobre el riego en cultivos de café. Se emplean sensores del IoT para monitorizar la humedad del suelo, la temperatura, la radiación solar y en general para monitorizar las condiciones medioambientales del cultivo, por tanto, el sistema recoge datos en tiempo real que son procesados mediante algoritmos del machine learning y cuya aplicación es predecir los requerimientos de riego. Este enfoque y esta solución pueden llevar a una adecuada gestión de los recursos hídricos y ajustándose a las condiciones del cultivo, lo que lleva a mejoras tanto de la productividad y calidad del café como de las pérdidas de agua.

El estudio evaluó la calidad energética del bloque académico "B" de la Universidad Técnica de Cotopaxi, Extensión La Maná, mediante un análisis experimental-descriptivo durante 14 días consecutivos. La investigación se desarrolló utilizando instrumentación especializada que incluyó un analizador de red clase A y un sistema de adquisición de datos para el registro continuo de parámetros eléctricos. Los resultados revelaron un desequilibrio de fases constante de 2.30%, manteniéndose dentro de los límites establecidos por la norma IEEE 519, aunque indicando una distribución asimétrica persistente de las cargas. Se identificó una desviación significativa de voltaje de -89.33V respecto al nominal de 220V, señalando deficiencias en la regulación de tensión del sistema. Los sistemas de climatización, que constituyeron el 85.3% de la carga total instalada con una potencia de 64 kW, mostraron una influencia determinante en el comportamiento del sistema eléctrico, particularmente durante los períodos de alta demanda, donde el factor de potencia se degradó hasta 0.89. La estabilidad observada en los indicadores de calidad energética durante el período de estudio sugirió que las deficiencias identificadas son de carácter sistémico y no producto de fluctuaciones temporales.

Este estudio propuso la aplicación del algoritmo de optimización Grey Wolf Optimizer (GWO) para mejorar la estabilidad de voltaje y reducir las pérdidas de potencia en sistemas de generación distribuida con integración de fuentes de energía renovable. Se utilizó como caso de estudio el sistema de prueba IEEE de 34 nodos, un alimentador radial no balanceado con 34 nodos, 32 líneas y cargas mixtas, modelado en OpenDSS. Este sistema fue integrado con MATLAB para implementar la metodología propuesta que combinó el software OpenDSS para el modelado y simulación de la red de distribución, y MATLAB para la implementación del algoritmo GWO y la visualización de resultados. La optimización se enfocó en determinar la ubicación y capacidad óptima de los generadores distribuidos, así como también la configuración de los taps de los transformadores reguladores ubicados en los diferentes nodos. Los resultados demostraron que la aplicación del GWO logra mejorar significativamente los perfiles de voltaje, llevándolos dentro de los límites aceptables de operación, y redujo notablemente las pérdidas de potencia en el sistema. Además, la integración de generación distribuida optimizada contribuye a la descentralización y resiliencia del sistema eléctrico. Esta metodología proporcionó una herramienta valiosa para la toma de decisiones en la planificación y operación de redes de distribución con alta penetración de energías renovables, promoviendo un funcionamiento más eficiente, confiable y sostenible.