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MISIÓN

Contribuir a la generación de conocimiento de calidad, a través del desarrollo de proyectos de investigación científica básica y aplicada en el ámbito de las fuentes renovables de energía, eficiencia energética, industria y producción; brindando apoyo a la docencia y sociedad, mediante la transferencia de tecnología.

VISIÓN

Ser un centro de investigaciones referente a nivel regional en el campo de las energías renovables, la industria y la producción, generando propuestas viables para la solución de problemas relacionados con sistemas, instalaciones y equipamiento electromecánico y electro-energético y el cambio de la matriz energética.

OBJETIVOS

Generar conocimiento científico en el ámbito energético, enfocado en la producción, transformación, transporte, almacenamiento y su uso eficiente para beneficio de la sociedad.

Desarrollar investigación científica sobre matriz energética, energía eólica, energía solar, energía hidráulica, almacenamiento de energía y eficiencia energética, que apoyen procesos de toma de decisiones y contribuya a mitigar el cambio climático.

Desarrollar tecnologías que impulsen el desarrollo nacional, eleven la eficiencia y productividad, y mejoren la calidad de vida de las personas.

Desarrollar actividades de innovación y transferencia tecnológica de sistemas energéticos y tecnológicos que interactúan en la Región Sur del Ecuador.

Construir propuestas multidisciplinarias para el desarrollo de los procesos de investigación y enseñanza de grado y postgrado en la Universidad Nacional de Loja en colaboración con otras instituciones nacionales e internacionales.

NOTICIAS

Monitoreo inteligente de los datos del sistema SCADA.

Fecha de publicación: March 7, 2023

Autor: Centro de investigaciones tecnológicas y energéticas

El proyecto de investigación: monitoreo inteligente de los datos del sistema SCADA de la central eólica Villonaco para la predicción de fallas incipientes de los aerogeneradores (36 – DI – FEIRNNR – 2021), se ha propuesto desarrollar un modelo para la predicción de fallas en los aerogeneradores de la Central Eólica Villonaco, utilizando herramientas de inteligencia artificial. Dentro de los principales resultados se destaca el procesamiento de datos del sistema SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) de la Central Eólica Villonaco mediante técnicas de Data Mining, lo que permitió caracterizar las variables de interés y conocer los patrones de comportamiento de los aerogeneradores. Se entrenaron con éxito modelos de Machine Learning y Deep Learning para la detección y predicción de fallas en diferentes componentes de los aerogeneradores de la Central Eólica Villonaco. Las pruebas experimentales demuestran que el modelo puede predecir una falla incipiente en el convertidor del aerogenerador hasta con 15 días de antelación. Estos resultados coadyuvarán en las tareas de mantenimiento de la Central Eólica Villonaco. El equipo de investigación está conformado por Jorge Luis Maldonado Correa (Director), Marcelo Fernando Valdiviezo Condolo, Marco Vinicio Rojas Moncayo, Carlos Gustavo Samaniego Ojeda, Edwin Bladimir Paccha Herrera, Génesis Jahel Vásquez Rodríguez (Investigadores), Jimmy Fabricio Valarezo Moreno (Investigador asociado)

ÚLTIMAS PUBLICACIONES

Mathematical Model and Experimental Analysis of a Solar Dryer with Parvati Geometry for Coffee Beans

Fecha de publicación: July 2, 2022

Autores:

Tapia-Peralta, D., Solórzano-Castillo, B., Cuenca, J., Ortega-Reyes, C., Paccha-Herrera, E

Resumen:

This article reports a mathematical model with experimental measurements of a novel solar dryer named: Parvati Solar Dryer (PSD), which consists of a double angle linear collector and a cylindrical drying chamber with a translucent surface. Semi-theoretical and empirical thin-film models were evaluated to select the one with the best fit (higher coefficient of determination R2 and lower mean square error RMSE) in terms of the humidity ratio MR and taking into account that the drying chamber temperature does not exceed 35 ℃ to maintain the quality of the coffee. The linear collector has a mechanism that changes the reflection angles; therefore, the solar energy is captured over the focal zone where the drying chamber is located. Experimental tests were carried out using 25 kg of coffee beans of the Caturra Arabica variety. The initial coffee beans moisture content was dropped from 53 to 12.5% w.b. during a period of 33 days with 6 h of drying per day. The beans drying speed was 2.2 g/day with an average solar irradiance of 490.3 W/m2. The efficiency of the drying was 36.6%. It was found that the Hii model best fits the drying process with R^2 = 0.997 and RMSE = 0.0586. Finally, the average thermal diffusivity was 1.48 × 10^–10 m^2/s.

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Statistical Analysis of Villonaco Wind Farm Annual Energy Production

Fecha de publicación: Jan. 15, 2022

Autores:

Maldonado-Correa, J., Solano, J., Rojas, M., Cuenca, J., & Valdiviezo-Condolo, M.

Resumen:

The Villonaco Wind Farm is located between coordinates 693030 E 9558392 N and 693526 E 9556476 N in the province of Loja in southern Ecuador. It is the first wind farm in continental Ecuador, with a capacity of 16.5 MW and a location of roughly 2720 m above sea level in rugged terrain, which is especially relevant compared to others wind farms in the global context. This paper presents a statistical analysis of the Annual Energy Production of the Villonaco Wind Farm in the period from 2014 to 2018. In this analysis, actual wind speed and active power values were used, outliers and missing data were identified, and a new methodology was used to complete the missing data. With the complete dataset, an analysis of variance was performed to compare the means of the annual energy production. The results obtained in this study show an error of ±4% compared to the information available on the website of the Agency for Regulation and Control of Energy and Non-Renewable Natural Resources of Ecuador.

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