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Optimización en tiempo real del consumo de energía por ventiladores en un sistema de enfriamiento para un servidor por medio de redes neuronales.

dc.contributor.authorValenzuela Herrera, Josue David
dc.date.accessioned2023-12-06T14:56:44Z
dc.date.available2023-12-06T14:56:44Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionTesis. Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de la Computación y Tecnologías de la Información. Facultad de Ingeniería (32 p.)en_US
dc.description.abstractEl objetivo general del proyecto es la optimización del consumo de energía del sistema de enfriamiento en servidores 1U por medio de la optimización de la velocidad de los ventiladores utilizados. Al mismo tiempo se busca desarrollar un framework de desarrollo que permita la fácil prueba e implementación de distintos modelos y métodos de optimización de los sistemas de enfriamiento. La optimización se logra mediante una red neuronal PIDNN la cual es entrenada en línea y ejecuta un algoritmo de control PID con el que se logra la optimización de la velocidad de los ventiladores. Se encontró que la implementación de una red neuronal PIDNN puede reducir el consumo de energía hasta en un 11%, alcanzando un estado estable durante el tiempo de respuesta de un servidor en estado estacionario ha estado de trabajo máximo en un lapso de tiempo de 200 segundos. (A)en_US
dc.identifier.urihttps://repositorio.uvg.edu.gt/handle/123456789/4817
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad del Valle de Guatemalaen_US
dc.subject.ddcEnergía eléctrica -- Conservación -- Normas
dc.subject.ddcEnergía eléctrica -- Aparatos e instrumentos
dc.subject.ddcElectric power--Conservation--Standards
dc.subject.ddcEnergía eléctrica -- Servidor de base de datos
dc.subject.ddcElectric power -- Devices and instruments
dc.titleOptimización en tiempo real del consumo de energía por ventiladores en un sistema de enfriamiento para un servidor por medio de redes neuronales.en_US
dc.typeThesisen_US
dspace.entity.typePublication

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