Metodología para la determinación de características del viento y evaluación del potencial de energía eólica en Túquerres-Nariño

The world is living a steady increase in the electric power demand, an alternative power generation different to conventional is the renewable energy. With the appearance of the Law 1715, Colombia has an incentives policy for the integration of new projects in renewable energies. Because of that, is important to develop studies with real data in the field of the potential of renewable energy resources which can be implemented. This article presents the analysis of the wind generation potential of Túquerres Savanna, located in the department of Nariño. The potential was obtained from the measurement of the wind speed, during the period between the months of June and December of the year 2015. The data were analyzed statistically according to a measure of central tendency, frequency distribution and Weibull distribution for the normalization of scattered data; finally, the power density was calculated according to a horizontal axis wind turbine and the electrical generation potential of the area was simulated. The average wind speeds are 4,4 m/s and the power density founded is 3,47 W/m2.El mundo experimenta un aumento constante en la demanda de energía eléctrica. Una alternativa para suplir dicha demanda consiste en la implementación de energías renovables. En Colombia, desde la aparición de la Ley 1715 se ha desarrollado una política de incentivos para la integración de nuevos proyectos en este tipo de energías. Por ello, es importante adelantar estudios con datos reales para que eventualmente puedan ser implementados. En este artículo se presenta el análisis del potencial de generación eólica de la sabana de Túquerres, ubicada en el departamento de Nariño, Colombia. El potencial se obtuvo a partir de la medición de la velocidad del viento entre los meses de junio y diciembre del año 2015. Los datos se analizaron estadísticamente según una medida de tendencia central, distribución de frecuencias y distribución de Weibull para la normalización de datos dispersos. Finalmente, se calculó la densidad de potencia a partir del modelo de una turbina eólica de eje horizontal y se simuló la curva de generación eléctrica de la zona. La velocidad de viento promedio de la zona es de 4,4 m/s y la densidad de potencia encontrada es igual a 3,47 W/m2

Identificación de variables antropométricas para determinación de Índice de Masa Grasa como herramienta diagnóstica en Obesidad

Introducción: El Índice de Masa Corporal (IMC) es insuficiente para diagnosticar obesidad. Este documento presenta al Índice de Masa Grasa (IMG) como indicador más preciso para el diagnóstico de esta enfermedad dado su nivel alto de correlación respecto a las variables propias del tejido graso. Objetivo: Identificar las variables cineantropométricas más relevantes para determinar el IMG como herramienta más adecuada para el diagnóstico de obesidad en la población que asistió a consulta ambulatoria. Metodología: El estudio retrospectivo, fue desarrollado con una población de 899 entre los 6 y los 81 años de edad. Los datos fueron obtenidos por bioimpedanciometría (Inbody® 770) durante un periodo de dos años (2017-2019). La información fue depurada mediante la metodología de minería de datos CRISP-DM y analizada estadísticamente mediante el programa estadístico SPSS. Finalmente se relacionan las variables antropométricas asociadas al tejido graso con el IMG y el IMC mediante el coeficiente de determinación (R2). Resultados: Se determinó que las variables con mayor relación con la masa grasa son: circunferencia medida cadera, circunferencia medida cuello, circunferencia medida abdomen y peso. Sin embargo, la importancia de esta relación depende del género. Conclusión: La relevancia de este estudio es el cálculo de masa grasa a partir de medidas antropométricas, para lograr así obtener el IMG y al ser este último específico para el diagnóstico de sobrepeso/obesidad, la implementación de cineantropometría en la consulta de paciente con obesidad es crucial para un adecuado abordaje del paciente, al no contar con la tecnología para determinar composición corporal

Estimación de la radiación solar global utilizando redes neuronales NNARX basadas en el índice UV

Context: This work presents different models based on artificial neural networks, among them NNARX, for estimating global solar radiation from UV index measurements. The objective is to determine the efficiency of the models studied to estimate global solar radiation in terms of the coefficient of determination (R2), the root-mean-square error (RMSE), and the mean absolute error (MAE). Methodology: It is divided into four stages: i) conformation of the training dataset (in this case, it uses a training set of 213.019 data collected over five years in the city of Pasto, Colombia, with the Davis Vantage Pro 2.0 station); ii) pre-processing of data to remove erroneous and unusual data; iii) definition of models based on recurrent and conventional artificial neural networks according to an analysis of topologies, e.g. NNFIR and NNARX; iv) training of the models and evaluation of the estimation efficiency through metrics such as R2, RMSE, and MAE. To validate the model, a new dataset collected during the last year was used, which was not included in the data training. Results: The global solar radiation estimation models based on NNARX show the best estimation efficiency compared to conventional neural networks. The NNARX221 model has an RMSE of 54,32 and a MAE of 18,06 w/m2. Conclusions: NNARX models are highly efficient at estimating global solar radiation, with a coefficient of determination of 0,9697 in the best of cases. The most efficient models are characterized by using two past times and the current UV index instant, and they feed from two past times of their own estimated radiation output. Furthermore, the numerical results show that the contribution of temperature and relative humidity is not relevant to improving the efficiency of the estimation of global solar radiation. These models can be particularly important since they only use measurements made with UV index sensors, which are less expensive than solar radiation ones.Contexto: Este trabajo presenta diferentes modelos basados en redes neuronales artificiales, entre ellas las NNARX, para la estimación de la radiación solar global a partir de mediciones del índice UV. El objetivo es determinar la eficiencia de los modelos estudiados para estimar la radiación solar global en términos del coeficiente de determinación (R2), la raíz del error medio cuadrático (RMSE) y el error absoluto medio (MAE). Metodología: Se divide en cuatro etapas: i) conformación del set de datos de entrenamiento (en este caso se utiliza un set de entrenamiento de 213.019 datos recolectados durante 5 años en la ciudad de Pasto, Colombia, con la estación Davis Vantage Pro 2.0); ii) pre-procesamiento de los datos para remover datos erróneos e inusuales; iii) definición de modelos basados en redes neuronales artificiales recurrentes y convencionales basándose en un análisis de topologías, e.g. NNFIR y NNARX; iv) entrenamiento de los modelos y evaluación de la eficiencia de la estimación por medio de métricas como R2, RMSE y MAE. Para validar el modelo se utilizaron datos recolectados durante el último año, los cuales no se incluyeron en el entrenamiento. Resultados: Los modelos de estimación de radiación solar global basados en NNARX presentan la mejor eficiencia en la estimación en comparación con redes neuronales convencionales. El modelo NNARX221 presenta un RMSE de 54,32 y un MAE de 18,06 w/m2. Conclusiones: Los modelos NNARX tienen una gran eficiencia para estimar la radiación solar global, en el mejor de los casos con un coeficiente de determinación de 0,9697. Los modelos más eficientes se caracterizan por utilizar dos instantes pasados y el instante actual de índice UV y realimentar dos instantes pasados de su propia salida de radiación estimada. Además, los resultados numéricos muestran que la contribución de la temperatura y humedad relativa no es relevante para mejorar la eficiencia de la estimación de la radiación solar global. Estos modelos pueden ser particularmente importantes dado que solamente utilizan mediciones realizadas con sensores de índice UV que son menos costosos que los sensores de radiación solar

Aprendizaje significativo por investigación: propuesta alternativa-Significant learning research: alternative proposal

Este trabajo forma parte de los desarrollos del grupo de investigación RAMPA de la Institución Universitaria Centro de Estudios Superiores María Goretti, que trabaja la línea de investigación energías renovables con la temática de variables meteorológicas. El estudio se centra en aplicar un modelo de enseñanza-aprendizaje denominado aprendizaje significativo por investigación, cuyo objetivo principal es que los estudiante aprendan a través del diseño la gestión y la evaluación de proyectos pedagógicos trasversales desarrollados a partir del esquema semilleros de investigación con una aplicación de aprendizaje basado en proyectos y enfocados dentro de un proceso investigativo de este grupo de investigación

Planeación estratégica para la planta de producción de la COOPERATIVA DE PRODUCTOS LÁCTEOS DE NARIÑO LTDA. en el municipio de Guachucal

La COOPERATIVA DE PRODUCTOS LÁCTEOS DE NARIÑO LTDA., COLÁCTEOS, contiene dentro de su estructura seis unidades de comercialización y cuatro unidades de producción. La planta de COLÁCTEOS ubicada en el municipio de Guachucal es una unidad propia del área de producción cuyas líneas de productos son los quesos frescos, preponderantemente el queso molido; y los quesos madurados específicamente el queso holandés y parmesano. La planeación de la cooperativa en su conjunto proyecta un horizonte hacia el 2.014 que se pretende alcanzar a través del logro de unos objetivos corporativos. La planta de Guachucal como unidad funcional de la organización también debe orientar su trabajo al logro de estos objetivos, razón por la cual se hace necesario plantear estrategias de carácter productivo desde la planta que permitan concretar esta proyección. El trabajo parte de un diagnóstico que presenta el estado de planta Guachucal dentro de la cooperativa en su composición administrativa, comercial, financiera y técnica, sustentado en el análisis de la matriz de factor externo, interno, DOFA, matriz BCG, Matriz de perfil competitivo (MPC) Matriz PEEA y la matriz MCPE para elaborar las estrategias productivas que se enfocan en cumplir con los objetivos corporativos. Dentro de las estrategias de la planta se presenta la inversión en tecnología e infraestructura para incrementar la capacidad instalada en producción y almacenamiento, para lo cual se sustenta financieramente la factibilidad de dicha inversión y su retorno en el tiempo

Methodology for the determination of wind characteristics and assessment of wind energy potential in Túquerres - Nariño

The world is living a steady increase in the electric power demand, an alternative power generation different to conventional is the renewable energy. With the appearance of the Law 1715, Colombia has an incentives policy for the integration of new projects in renewable energies. Because of that, is important to develop studies with real data in the field of the potential of renewable energy resources which can be implemented. This article presents the analysis of the wind generation potential of Túquerres Savanna, located in the department of Nariño. The potential was obtained from the measurement of the wind speed, during the period between the months of June and December of the year 2015. The data were analyzed statistically according to a measure of central tendency, frequency distribution and Weibull distribution for the normalization of scattered data; finally, the power density was calculated according to a horizontal axis wind turbine and the electrical generation potential of the area was simulated. The average wind speeds are 4,4 m/s and the power density founded is 3,47 W/m2

Aprendizaje significativo por investigación: propuesta alternativa-Significant learning research: alternative proposal

Este trabajo forma parte de los desarrollos del grupo de investigación RAMPA de la Institución Universitaria Centro de Estudios Superiores María Goretti, que trabaja la línea de investigación energías renovables con la temática de variables meteorológicas. El estudio se centra en aplicar un modelo de enseñanza-aprendizaje denominado aprendizaje significativo por investigación, cuyo objetivo principal es que los estudiante aprendan a través del diseño la gestión y la evaluación de proyectos pedagógicos trasversales desarrollados a partir del esquema semilleros de investigación con una aplicación de aprendizaje basado en proyectos y enfocados dentro de un proceso investigativo de este grupo de investigación