Prospección del uso de inteligencia artificial en sistemas de programación automática de cargas eléctricas

Contenido principal del artículo

Angie Yesenia Sánchez Chila
Wilman Vicente Castro González
Ana María Armijos Cueva
Melanie Astrid Goya Panezo

Resumen

El presente documento analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas de programación automática de cargas eléctricas, con especial énfasis en el contexto de la movilidad eléctrica y la eficiencia energética. La investigación, de tipo documental, exploratorio y descriptivo, se fundamentó en fuentes académicas y técnicas publicadas entre 2020 y 2025. A través del análisis de publicaciones científicas, reportes técnicos y artículos especializados, se identificaron los principales beneficios que ofrece la IA, como la optimización de la demanda energética, la reducción de costos operativos, la integración con energías renovables y el desarrollo del modelo vehicle-to-grid (V2G). Además, se abordan los desafíos técnicos y regulatorios actuales, tales como la interoperabilidad, la ciberseguridad y el desgaste de baterías. Como estudiante de segundo semestre de la carrera de Electricidad, esta aproximación permitió reflexionar sobre el rol que los técnicos formados en nuevas tecnologías desempeñarán en la transición hacia sistemas energéticos más sostenibles, inteligentes y seguros. El estudio concluye que la adopción de soluciones basadas en IA es fundamental para lograr una gestión eficiente de la carga eléctrica y favorecer la transformación digital del sector eléctrico.

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Cómo citar
Sánchez Chila, A. Y., Castro González, W. V., Armijos Cueva, A. M., & Goya Panezo, M. A. (2025). Prospección del uso de inteligencia artificial en sistemas de programación automática de cargas eléctricas. Boletín Científico Ideas Y Voces, 5(3), 500–509. https://doi.org/10.60100/bciv.v5i3.269
Sección
Investigación en Formación

Citas

Benavides Lillo, D. I. (2022). Modelo estocástico de despacho hidrotérmico con incorporación de sistemas de almacenamiento.

Buitrón-Barros, H. O. (2023). Análisis de las innovaciones recientes en la transmisión eléctrica sostenible. Multidisciplinary Collaborative Journal, 1(1), 12-25.

Del Pezo Tomalá, D. P. (2024). Pronóstico de cargas de energía eléctrica en hogares para la planificación sostenible de la demanda en redes inteligentes (Bachelor's thesis, La Libertad, Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2024).

Hernández, J. C. B. (2024). Evaluación integral de esquemas tecnológicos de revalorización energética de la biomasa residual del proceso de extracción de aceite de palma en el departamento de Magdalena, Colombia (Doctoral dissertation, Universidad de la Costa).

Herrera, C. A. C., Anchatipán, A. D. P., & Bedón, F. R. R. (2024). Análisis del uso de la inteligencia artificial en la toma de decisiones en sistemas de control eléctrico industrial.: Analysis of the use of artificial intelligence in decision making in industrial electrical control systems. Revista Científica Multidisciplinar G-nerando, 5(2), Article 2. https://doi.org/10.60100/rcmg.v5i2.261

Muñoz Mohedano, M. Á. (2021). Análisis de datos mediante visualización de información basada en técnicas de reducción de dimensiones y machine learning.

Ortiz Malla, J. S., & Pico Tayo, D. A. (2021). Desarrollo de un modelo de optimización para el despacho hidrotérmico a corto plazo con multiembalse.

Ortiz-Torres, L. F., Gómez-Luna, E., & Marlés-Sáenz, E. (2024). Estudio del uso y contribución de la inteligencia artificial para la operación en redes eléctricas. Revista UIS Ingenierías, 23(2). https://doi.org/10.18273/revuin.v23n2-2024003

Rivera Heredia, E. A. (2024). Análisis de datos de generación eléctrica con Python y la interfaz de programación de aplicaciones XM. https://hdl.handle.net/11059/15711

Velaz-Acera, N. (2025). Técnicas de optimización e inteligencia artificial (IA) como precursoras de una transición energética sostenible. https://gredos.usal.es/handle/10366/163946