Objetivo: Proponer un sistema adaptativo de inferencia neuro-difusa (ANFIS) para la estimación de la radiación solar global en la ciudad de Cúcuta (Norte de Santander, Colombia) Metodología: A partir de registros históricos del IDEAM se obtuvieron las variables: temperatura ambiente, brillo solar, velocidad del viento, humedad relativa, hora de medición y radiación solar global entre los años 2005 y 2015. Usando la herramienta Fuzzy Logic Toolbox de Matlab y los datos del IDEAM se crearon redes ANFIS con diferentes configuraciones. Después de comparar los errores estadísticos, se escogió el modelo ANFIS que minimizara el RMSE. Resultados: Los errores estadísticos del modelo son: R2 = 0.9115, RMSE = 124,23 Wh/m2 y MAPE = 27,8 %, evidenciando una alta precisión para la estimación de la radiación solar global en el territorio seleccionado. Conclusiones: La red ANFIS propuesta es un modelo basado en inteligencia artificial con precisión suficiente para ser usado en el diseño de sistemas fotovoltaicos en la región, que no cuenta con una amplia red de piranómetros para medir el recurso solar.

Contexto/objetivo: En Colombia, el consumo de energía eléctrica residencial representa aproximadamente el 40 % de la demanda nacional, por lo tanto es relevante incursionar en alternativas que reduzcan este consumo. El objetivo de este trabajo fue elaborar un prototipo domótico de control de luminarias de una vivienda para el uso eficiente de la energía.Método: El sistema consta de módulos de control autónomos y un módulo gestor de información; el módulo de control regula las luminarias usando un microcontrolador y un sensor de presencia, e intercambia datos a través de un transceptor de radio frecuencia; el módulo gestor permite el acceso a los módulos de control mediante una interfaz Web. El prototipo fue implementado en una vivienda en la ciudad de San José de Cúcuta, Colombia, por un periodo de sesenta días.Resultados: La aplicación del sistema disminuyó el consumo total de la vivienda en un 3,75 %, con una unidad tipificada de -1,93 obtenida del análisis estadístico.Conclusiones: Se concluye que el prototipo es de bajo costo en comparación con tecnologías similares disponibles en los mercados nacional e internacional, y que reduce el desperdicio de energía eléctrica producto de los hábitos de consumo de los residentes de la vivienda del caso de estudio.Financiamiento: Universidad Francisco de Paula Santander.