The power factor in electrical power systems is of paramount importance because of the influence on the economic cost of energy consumption as well as the power quality requested by the grid. Low power factor affects both electrical consumers and suppliers due to an increase in current requirements for the installation, bigger sizing of industrial equipment, bigger conductor wiring that can sustain higher currents, and additional voltage regulators for the equipment. In this work, we present a technique for predicting power factor variations in three phase electrical power systems, using machine learning algorithms. The proposed model was developed and tested in medium voltage installations and was found to be fairly accurate thus representing a cost reduced approach for power quality monitoring. The model can be modified to predict the variation of the power factor, taking into account removable energy sources connected to the grid. This new way of analyzing the behavior of the power factor through prediction has the potential to facilitate decision-making by customers, reduce maintenance costs, reduce the probability of injecting disturbances into the network, and above all affords a reliable model of behavior without the need for real-time monitoring, which represents a potential cost reduction for the consumer.
La Covid-19 impulsó el uso cotidiano de redes sociales como espacios digitales de interacción social entre los alumnos y profesores durante el confinamiento. La presente investigación se centra en conocer el uso que los alumnos de la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ), México, le dan a Facebook, Instagram y WhatsApp. Para esto, se aplicó un instrumento con relación a la utilización de redes sociales a 1131 estudiantes de la UAZ. Para procesar la información que se obtuvo se realizó un análisis multivariado de la varianza (Manova, por sus siglas en inglés) para confirmar la codependencia entre las variables investigadas. Igualmente, se elaboró un análisis factorial exploratorio (AFE) para observar el agrupamiento de los ítems estudiados. Se concluye que el grado de estudios y el área del conocimiento en el que se desenvuelven los estudiantes de la UAZ sí influyen para que exista un empleo diferenciado de Facebook, Instagram y WhatsApp.
Entre las estrategias más eficientes para que una empresa logre una diferenciación favorable respecto a sus competidores está la innovación; al fomentarla, se promueve un óptimo desempeño social y económico. En esta investigación, se muestra el análisis de doce empresas participantes en el Programa de Estímulos a la Innovación (PEI) del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), las cuales colaboraron con una Institución de Educación Superior (IES) en el Estado de Zacatecas, México, durante 2014-2017. Esta entidad (Zacatecas) cuenta con poca incidencia en proyectos de innovación, de ahí la pertinencia de este estudio cuyo objetivo consiste en determinar la varianza común del grupo de ítems estudiados que influyen en la gestión de la innovación de las empresas. Para conocer las variables de mayor impacto en la innovación, se diseñó un cuestionario estructurado con una escala tipo Likert. La información se analizó a través de análisis factorial (AF). A partir del análisis, se destaca que los factores: tecnología, competitividad y colaboración externa / vinculación, favorecen la gestión de la innovación dentro de las empresas. Se propone: una interfaz de comunicación entre las IES y la empresa, para facilitar la transferencia de tecnología y el reconocimiento mutuo; fomentar políticas gubernamentales que influyan en la mejora de competencias y capacidades de los recursos humanos y que promuevan la I&D (Investigación y Desarrollo) en las empresas.
El construir y brindar un modelo de explicación e inserción de las Tecnologías de la Información y Comunicación es necesario en la actualidad, dado que son elementos que no se encuentran aislados uno del otro. El modelo se conforma por Datos Generales, Habilidades Tecnológicas, Uso de Instagram, de WhatsApp, Relaciones y Redes Sociales, Narcisismo y Ansiedad. Se llevó a cabo una metodología cuantitativa a través de pruebas de Alfa de Cronbach, Esfericidad de Bartlett y Kaiser Meyer y Olkin (KMO) y el Índice de Comunalidades del Análisis Factorial Exploratorio, con el propósito de confirmar la consistencia de los ítems que conforman el Modelo Estadístico. Se concluye, a través del método cuantitativo, que es satisfactoria la coherencia de los ítems y que la propuesta de modelo con las secciones que se indican es viable.
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