Planta de energía de la Universidad de Missouri. Crédito: Vic Smith / Universidad de Missouri
Los investigadores de la Universidad de Missouri están utilizando un tipo de inteligencia artificial para revolucionar cómo los grandes campus, incluidos el propio uso de energía de Mizzou. Su objetivo es ayudar a las instituciones de todo el país a optimizar la eficiencia y reducir los costos operativos al tiempo que reducen las emisiones de carbono.
En un estudio publicado recientemente, Sanjeev Khanna y Saad Alsamraee, investigadores de la Facultad de Ingeniería, analizaron seis años de datos recopilados de la planta combinada de calor y energía de enfriamiento de Mizzou entre 2017 y 2022. Los datos incluían el uso de energía en todo el campus y las variables ambientales como la temperatura del aire, la humedad, la velocidad del viento/dirección y la radiación solar, todos los seguidos por hora.
El trabajo, titulado “Pronóstico de consumo de energía de alta resolución de una planta de energía del campus universitario basada en técnicas avanzadas de aprendizaje automático”, es publicado en revisiones de estrategia energética.
Usando el aprendizaje automático, el equipo de investigación pronosticó con éxito las demandas de energía del campus para 2023 con una notable precisión del 94%.
“Al saber cuándo habrá picos y valles y cuánta energía se necesitará, incluso por hora por hora, en última instancia, podemos ayudar a las centrales eléctricas a planificar mejor por delante para que puedan ser lo más eficientes posible con el uso de energía”, dijo Khanna. “Esta investigación puede ayudar a las universidades e industrias a reducir las emisiones de carbono y ahorrar dinero”.
La capacidad de predecir las paquetes de energía también permite a las universidades programar mejor las salidas de mantenimiento con una interrupción mínima.
Si bien este estudio se centró en los datos de energía de Mizzou, los resultados muestran que el aprendizaje automático puede ayudar a las plantas de energía en todo el país a operar de manera más eficiente.
Khanna, profesora de ingeniería mecánica y directora del Centro de Evaluación Industrial del Medio Oeste, no solo ha ayudado a las industrias locales en todo Missouri a reducir el uso de energía y la producción de carbono; También ha disminuido la demanda de electricidad del estado en aproximadamente 300 megavatios y ha dado un impacto económico superior a $ 120 millones, al tiempo que reduce las emisiones de carbono en más de 0.8 millones de toneladas anuales.
“La colaboración en Mizzou nos distingue de otras universidades”, dijo Khanna. “La administración apoya mucho el pensamiento fuera de la caja, y trabajar en una universidad de concesión de tierras ha permitido que nuestra investigación ayude a las industrias en todo el estado”.
Más información: Saad A. Alsamraee et al, pronóstico de consumo de energía de alta resolución de una planta de energía del campus universitario basado en técnicas avanzadas de aprendizaje automático, revisiones de estrategias energéticas (2025). Doi: 10.1016/j. ESR.2025.101769
Proporcionado por la Universidad de Missouri
Cita: Una Universidad de EE. UU. Está utilizando AI para mejorar la eficiencia energética para los campus en todo el país (2025, 28 de julio) Recuperado el 28 de julio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-07-university-ai-energy-eficience-campuses.html
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