23 de marzo de 2026
Eficiencia energética en iluminación vía IoT y sensores
Adriano Caversan; Diogo Alfieri Palma
Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción.
El escenario energético contemporáneo exige soluciones tecnológicas que integren eficiencia y automatización, especialmente ante el aumento progresivo del consumo de electricidad. Según datos del anuario estadístico de la Empresa de Investigación Energética (2024), el consumo de energía eléctrica en el sector residencial brasileño saltó del 23,64% en 2004 al 31,49% en 2024. Dentro de este monto, la iluminación representa una parte significativa, correspondiendo a aproximadamente el 5,81% del consumo total de los hogares. Ante esta realidad, la concienciación social sobre la economía en la matriz energética se vuelve fundamental, ya que la reducción del consumo individual alivia la sobrecarga del sistema, disminuye la necesidad de inversiones en infraestructura pesada y resulta en ahorro directo para el consumidor final. Una de las estrategias más eficaces para promover este ahorro es la oferta de luminosidad estrictamente vinculada a la demanda real, regulando el flujo luminoso conforme a la presencia de individuos y la disponibilidad de luz natural.
El Internet de las Cosas surge como el pilar tecnológico para viabilizar esta inteligencia en dispositivos cotidianos. La aplicación de conceptos como la Salida Selectiva y Dinámica del Lumen permite el ajuste de la intensidad luminosa de forma automatizada. Conforme señalado por Pinto (2016), esta técnica posibilita una regulación de flujo que puede generar un ahorro de energía de hasta el 40%, garantizando que las lámparas no permanezcan encendidas a potencia máxima de forma innecesaria. Además de la cuestión económica, el mantenimiento de niveles adecuados de iluminación es una exigencia normativa y ergonómica. La Asociación Brasileña de Normas Técnicas establece directrices rigurosas, como las NBR 5413 y NBR 8995-1, que definen los parámetros para el confort visual y la salud ocupacional. El incumplimiento de estas normas en ambientes laborales puede, incluso, configurar infracción penal conforme a los preceptos de la Consolidación de las Leyes del Trabajo, que en su artículo 175 exige iluminación apropiada a la naturaleza de la actividad. Por lo tanto, el desarrollo de sistemas autónomos que controlen la luminosidad bajo demanda no solo atiende a un propósito de sostenibilidad, sino también de conformidad legal y bienestar humano.
La fundamentación teórica del proyecto se basó en la integración de hardware y software para crear un ambiente inteligente. El uso de microcontroladores de bajo costo, como el Arduino, permite la prototipación de sistemas complejos que capturan señales eléctricas de sensores y las transforman en acciones lógicas. En el contexto de la iluminación, el sistema debe ser capaz de interpretar la luminosidad ambiental y la presencia de personas para decidir el nivel de tensión a ser aplicado a la lámpara. Este proceso de toma de decisiones es lo que caracteriza la inteligencia del dispositivo. La comunicación de estos datos a la nube, utilizando protocolos como el Message Queuing Telemetry Transport, viabiliza el monitoreo remoto y el análisis histórico del consumo, permitiendo ajustes finos en el algoritmo de control para maximizar la eficiencia energética.
Para la ejecución del proyecto, se adoptó la metodología Design Thinking, estructurada en cinco etapas fundamentales que guiaron desde la comprensión del problema hasta la validación de la solución. En la fase de empatía, se buscó comprender las necesidades de ahorro, ergonomía y sostenibilidad en el contexto residencial. En la etapa de definición, se consolidó el problema central: el aumento expresivo del consumo eléctrico en la última década y la ineficiencia de los sistemas de iluminación convencionales. La ideación resultó en la propuesta de un sistema basado en Internet de las Cosas para la automatización de estos ambientes. La prototipación consistió en la construcción de un aparato funcional capaz de recolectar datos experimentales en tiempo real. Por último, la evaluación involucró el análisis riguroso de los resultados obtenidos por medio de los sensores, comparando el desempeño del sistema inteligente con el de una instalación tradicional.
El aparato experimental fue meticulosamente construido en dos frentes distintas: un módulo de control y un módulo de investigación. El módulo de control se compuso de un microcontrolador Arduino Uno, un sensor de luminosidad para medir la luz natural, un sensor de presencia infrarrojo pasivo para detectar la movimentación humana y un dimerizador electrónico responsable de regular la intensidad de las lámparas LED dimerizables. El objetivo central de este módulo era automatizar la iluminación para alcanzar el nivel óptimo de lúmenes sin desperdicio. Paralelamente, el módulo de investigación fue aislado eléctricamente para garantizar que su propio consumo no interfiriera en las mediciones de la lámpara. Este segundo módulo contaba con un voltímetro, un amperímetro, un módulo de reloj de tiempo real para cronometraje preciso y un módulo de comunicación inalámbrica para el envío de datos a la nube.
La operación técnica del sistema se inicia con la captura de la intensidad de la señal eléctrica emitida por los sensores a través de los puertos analógicos y digitales del Arduino. Esta señal es procesada por el firmware desarrollado en lenguaje C++, que actúa como un circuito lógico programable. El sensor de luminosidad proporciona un valor que determina la necesidad de complementación artificial, mientras que el sensor de presencia actúa como un disparador de seguridad, bloqueando el sistema si el ambiente está vacío. Los datos de consumo, tensión y corriente se empaquetan y envían vía protocolo Message Queuing Telemetry Transport a un servidor en la nube. Para la persistencia de la información, se utilizó una instancia Linux alojando un script en Python que consume los mensajes del broker y los almacena en una base de datos no relacional Firebase. Esta arquitectura permitió el rastreo continuo del perfil de funcionamiento del sistema en condiciones reales de uso doméstico.
El detalle de los componentes revela la complejidad de la integración. El dimmer opera a través del control de fase de la corriente alterna, permitiendo que la potencia entregada a la lámpara se ajuste de cero a 100%. El sensor de presencia tiene un temporizador interno y ajuste de sensibilidad, garantizando que el sistema no sufra interrupciones bruscas por pequeños períodos de inmovilidad del usuario. El sensor de luminosidad, basado en una resistencia dependiente de la luz, fue calibrado para identificar diferentes rangos de claridad, desde la penumbra total hasta la incidencia directa de la luz solar. En el lado del software, el firmware fue programado para realizar lecturas en intervalos de milisegundos, aplicando filtros de media móvil para evitar oscilaciones no deseadas en la intensidad de la lámpara causadas por ruidos en los sensores.
La recolección de datos se realizó en dos escenarios distintos con fines comparativos. En el primer escenario, el sistema operó de forma autónoma con todos los sensores y el dimmer activos. En el segundo escenario, la misma lámpara se conectó directamente a la red eléctrica, operando como una lámpara convencional accionada por un interruptor manual. El experimento se repitió durante varios días consecutivos, entre el 16 y el 29 de mayo de 2025, para validar la consistencia de los datos obtenidos. Durante el período de pruebas, el sistema enfrentó variaciones climáticas reales, incluyendo días soleados y tardes lluviosas con baja luminosidad natural, lo que proporcionó una base de datos rica para el análisis de rendimiento en diferentes condiciones ambientales.
Los resultados obtenidos revelaron que el ahorro medio de energía eléctrica fue del 28,6% al comparar el sistema inteligente con el convencional. Sin embargo, un análisis detallado por períodos del día evidenció comportamientos distintos en la eficiencia del aparato. Durante el período nocturno, la eficiencia fue significativamente superior, alcanzando un ahorro del 50,1%. Esto ocurre porque, en ausencia total de luz natural, el sistema logra optimizar la entrega de potencia de acuerdo con la necesidad específica del ambiente y la presencia detectada. En contrapartida, en los períodos de la mañana y la tarde, los resultados fueron inesperados. En el período matutino, el sistema consumió un 112,8% más de energía que la lámpara apagada, y en el período vespertino, el ahorro fue de solo el 25,1% en algunas mediciones, llegando a presentar consumo superior en días de mucha claridad.
El análisis técnico de este fenómeno identificó que el dimmer y el microcontrolador tienen un consumo residual constante, incluso cuando la lámpara está virtualmente apagada o operando al 0% de su potencia. Este consumo de mantenimiento, estimado en aproximadamente 0,1 W, aunque parezca insignificante de forma aislada, se vuelve relevante cuando se acumula a lo largo de horas en las que la iluminación artificial no sería necesaria. En un sistema convencional, el interruptor físico corta totalmente el paso de corriente, resultando en consumo cero. En el prototipo probado, la electrónica de control permanecía energizada para garantizar la preparación del sistema, lo que acabó generando un consumo excedente en los momentos de alta disponibilidad de luz natural.
Para refinar el análisis, se seleccionó una serie temporal más consistente, descartando días con comportamientos atípicos o fuera de la desviación estándar. En esta serie ajustada, se observó que en el período de la mañana el sistema consumió un 296,6% más de energía que el modelo tradicional, mientras que por la tarde el consumo fue un 51,7% superior. El ahorro real y efectivo se concentró en el período nocturno, con una reducción del 43,4% en el consumo. Al consolidar todos los períodos de esta serie ajustada, el ahorro medio final fue de solo un 2,7%. Este valor está considerablemente por debajo de la expectativa inicial del 40% sugerida por la literatura técnica. Esta discrepancia resalta la importancia de considerar el consumo ocioso de los componentes de automatización en el cálculo global de eficiencia energética.
La discusión de los resultados apunta que, aunque la lógica de dimerización por presencia y luminosidad es eficaz para reducir el consumo de la lámpara en sí, la infraestructura de soporte necesaria para esta inteligencia puede comprometer la ganancia energética si no se diseña adecuadamente. El sistema demostró ser extremadamente útil en ambientes donde la frecuencia de uso es irregular y donde hay necesidad de mantener niveles mínimos de iluminación por seguridad o confort. Sin embargo, para que el aparato alcance su potencial máximo de ahorro, son necesarias mejoras en la arquitectura de hardware. Una solución propuesta es la inclusión de un relé electromecánico o de estado sólido que corte totalmente la alimentación del dimerizador y de la lámpara cuando el sensor de luminosidad detecte luz natural suficiente o cuando el sensor de presencia indique que el ambiente está vacío durante un largo período.
Además de los factores técnicos, las condiciones climáticas ejercieron influencia directa en los datos. En días lluviosos, la baja incidencia de luz natural obligó al sistema a operar con mayor potencia durante la tarde, lo que aumentó el consumo en comparación con días claros. Esto demuestra que la eficiencia de sistemas de iluminación inteligente es dependiente de la arquitectura del ambiente y de su ubicación geográfica. Ambientes con grandes aberturas para iluminación natural tienden a favorecer el ahorro, ya que reducen el tiempo de activación del sistema artificial. Por otro lado, en lugares confinados o con poca ventilación de luz, el sistema de automatización se vuelve aún más vital para evitar el desperdicio de lámparas encendidas a máxima potencia sin necesidad.
La experiencia con el prototipo también permitió evaluar la robustez de la comunicación vía Internet de las Cosas. El protocolo Message Queuing Telemetry Transport demostró ser extremadamente eficiente para el envío de pequeños mensajes de datos con bajo consumo de ancho de banda, lo que es ideal para dispositivos de automatización residencial. La integración con la base de datos Firebase facilitó la visualización de los datos en tiempo real y la exportación a herramientas de análisis estadístico. El uso de scripts en Python para el procesamiento de datos en la nube demostró ser una solución escalable, permitiendo que múltiples sensores fueran monitoreados simultáneamente sin pérdida de rendimiento.
El análisis de las limitaciones del estudio indica que el período de pruebas, aunque suficiente para validar el concepto, podría ser ampliado para cubrir diferentes estaciones del año. Las variaciones en la inclinación solar y en la duración de los días a lo largo del año ciertamente traerían nuevos matices a los datos de consumo. Además, la utilización de diferentes tipos de lámparas LED podría revelar variaciones en la respuesta al dimerizador, ya que no todos los drivers de LED poseen la misma curva de eficiencia a bajas potencias. La sensibilidad de los sensores también es un punto de atención; el sensor de presencia infrarrojo puede sufrir interferencias de fuentes de calor, mientras que el sensor de luminosidad puede ser afectado por sombras momentáneas o reflejos internos.
A pesar de los desafíos encontrados, la implementación del sistema de Internet de las Cosas para control de iluminación representa un avance significativo en la búsqueda de residencias más inteligentes y sostenibles. La capacidad de recopilar, procesar y actuar sobre datos ambientales en tiempo real abre puertas a una gestión energética mucho más precisa que los métodos manuales tradicionales. El estudio evidenció que la inteligencia artificial aplicada al hardware no debe centrarse únicamente en la tarea principal, que es la iluminación, sino también en la gestión de su propio consumo energético. La optimización del firmware para entrar en modos de bajo consumo (modo de suspensión) y el uso de componentes con menor corriente de fuga son caminos esenciales para futuras iteraciones de este proyecto.
La integración entre sensores y actuadores mediada por microcontroladores accesibles democratiza el acceso a la automatización residencial. Lo que antes estaba restringido a sistemas propietarios caros y complejos, hoy puede desarrollarse con herramientas de código abierto y componentes de estantería. Esta accesibilidad permite que las soluciones de ahorro de energía se personalicen según las necesidades específicas de cada usuario o ambiente, potenciando los resultados. La discusión sobre la eficiencia energética debe, por lo tanto, ir de la mano con la evolución de la ingeniería de software y de hardware, garantizando que la tecnología sea una aliada en la preservación de los recursos naturales y en la reducción de costos operativos.
Se concluye que el objetivo se alcanzó, dado que el prototipo fue construido, probado y los datos estadísticos fueron recopilados y analizados con rigor. El ahorro promedio del 28,6% demuestra la viabilidad del sistema, aunque el análisis detallado reveló que el consumo ocioso de los componentes electrónicos puede reducir drásticamente la eficiencia en períodos de alta luminosidad natural. La identificación de esta limitación técnica apunta a la necesidad de implementar mecanismos de corte total de energía, como relés automáticos, para evitar el consumo residual del dimerizador. El estudio confirmó que la integración de sensores de presencia y luminosidad a través de Internet de las Cosas es una herramienta poderosa para la gestión energética, pero exige un proyecto de hardware que minimice el consumo de la propia infraestructura de control para que los beneficios económicos y ambientales se materialicen plenamente.
Referencias Bibliográficas:
Associação Brasileira de Normas Técnicas [ABNT]. Disponível em: <https://abnt.org.br/>. Acesso em: 31 mar. 2025
BRASIL, lei nº 6.514, de 22 de dezembro de 1977 da Consolidação das Leis do Trabalho. Disponível em: <https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l6514.htm>. Acesso em: 31 mar. 2025
Empresa de Pesquisa Energética, EPE – Anuário Estatístico de Energia Elétrica. Disponível em: <https://www.epe.gov.br/pt/publicacoes-dados-abertos/publicacoes/anuario-estatistico-de-energia-eletrica>. Acesso em: 02 abr. 2025
Pinto, D. M. de O. 2016 – Sistemas de Controlo de Iluminação Pública – Universidade de Coimbra. Disponível em: <https://hdl.handle.net/10316/40438>. Acesso em: 31 mar. 2025
Resumen ejecutivo del Trabajo de Conclusión de Curso de Especialización en Ingeniería de Software del MBA USP/Esalq
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