Maestría en Recursos Hídricos y Saneamiento Ambiental · 2026
Optimización del tiempo de bombeo en la estación Bosconia mediante un modelo de algoritmos genéticos en cuasi-tiempo real en el sistema de distribución de agua potable del Acueducto Metropolitano de Bucaramanga S.A. ESP.
La eficiencia energética en sistemas de bombeo constituye uno de los principales desafíos globales en la gestión del agua, dado que las bombas pueden representar hasta el 80 % del consumo eléctrico en la distribución de agua potable. Este elevado requerimiento energético genera altos costos operativos, que pueden alcanzar hasta un 75 % de los gastos totales en sistemas municipales. En el caso del Acueducto Metropolitano de Bucaramanga (amb S.A. E.S.P.), la estación de bombeo Bosconia evidenció un consumo anual de 23,33 GWh en 2021, equivalente a un costo de $8.780 millones, con una operación continua de 7.092 horas anuales basada en criterios manuales y empíricos. Ante este panorama, la presente investigación propone un modelo de optimización basado en algoritmos genéticos (GA) aplicado al sistema de distribución del amb, con el objetivo de minimizar el tiempo de bombeo y los costos energéticos en la estación Bosconia. El trabajo se estructura en tres fases: (i) Desarrollo y calibración del modelo hidráulico del sistema matriz del amb, integrado con datos SCADA en tiempo real y modelos predictivos de consumo y producción mediante redes neuronales LSTM. (ii) Implementación del algoritmo genético para optimizar las horas de operación de bombas y válvulas durante un periodo de 24 horas en intervalos de 1 hora, considerando restricciones hidráulicas y de servicio. (iii) Evaluación comparativa de los costos de bombeo reales y optimizados, cuantificando los ahorros energéticos y económicos para un día específico de operación. Los resultados demostraron una reducción del 54,2 % en el costo diario de bombeo, pasando de 33,6 millones a 15,4 millones de COP, gracias a la disminución del tiempo operativo de 24 a 11 horas, sin comprometer las condiciones hidráulicas del sistema. Estos hallazgos validan la eficacia del modelo, evidenciando que la integración entre modelación hidráulica, inteligencia artificial y optimización evolutiva genera impactos significativos en eficiencia y sostenibilidad. Este proyecto constituye una herramienta de apoyo a la toma de decisiones operativas aplicable a otros sistemas de acueducto del país, contribuyendo al uso racional de la energía y al cumplimiento de las políticas nacionales de sostenibilidad en el sector de agua potable en Colombia.
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Contenido
- Introducciónp. 11
- Objetivosp. 14
- 2.1 Objetivo Generalp. 14
- 2.2 Objetivos Específicosp. 14
- Marco de Referenciap. 15
- Marco conceptualp. 15
- Sistema de distribución de agua potablep. 15
- Estaciones y costos de Bombeop. 16
- Demanda de agua e incertidumbre en su estimaciónp. 17
- Modelización hidráulicap. 18
- Algoritmo de redes neuronalesp. 20
- Optimización mediante algoritmos genéticosp. 22
- Marco institucionalp. 24
- Estado del artep. 25
- Caso de estudiop. 33
- Metodologíap. 34
- matriz de distribución del amb S.A. E.S.Pp. 36
- 5.1.1. Recolección de informaciónp. 36
- 5.1.2. Modelo hidráulico preliminar calibradop. 37
- 5.1.3. Integración de datos en tiempo realp. 42
- 5.1.4. Modelo predictivo de consumo y producciónp. 43
- genéticos en la operación de la red matriz de distribuciónp. 49
- 5.2.1 Selección de variables de controlp. 50
- 5.2.2 Restricciones operativasp. 53
- 5.2.3 Configuración del algoritmo genéticop. 55
- 5.2.4 Ejecución iterativa y acoplamiento temporalp. 57
- 5.2.5 Prueba de sensibilidad y ajuste de parámetrosp. 59
- 5.3.1. Recopilación de datos de referenciap. 61
- 5.3.2. Estimación de los costos de bombeop. 61
- 5.3.3. Comparación de escenariosp. 62
- Resultados de discusiónp. 63
- 6.1 Desarrollo del modelo hidráulico calibrado con conexión en tiempo realp. 63
- 6.1.1. Evaluación del modelo hidráulico calibradop. 63
- 6.1.2. Integración de datos en tiempo realp. 42
- 6.1.3 Modelo predictivo de consumo y producciónp. 43
- 6.2 Optimización del tiempo de bombeo mediante algoritmos genéticosp. 74
- 6.2.1 Desempeño del algoritmo genéticop. 74
- 6.2.2 Comportamiento operativo de válvulas y bombasp. 76
- 6.2.3 Comportamiento hidráulico y resilienciap. 79
- 6.2.4 Evaluación de sensibilidad de parámetrosp. 82
- 6.2.5 Implicaciones operativas y aplicabilidadp. 87
- 6.3 Evaluación de los costos de bombeo actuales y optimizadosp. 90
- Conclusionesp. 93
- Referencias Bibliográficap. 97
- Elaboración propiap. 54
- Elaboración propiap. 64
- Nota. Elaboración propiap. 32
- Elaboración propiap. 91
- E.S.Pp. 37
- 3 está delimitada por un rectángulo punteado de color amarillo. Nota. Elaboración propiap. 35
- catastro del amb S.A. E.S.Pp. 37
- del modelo hidráulico en EPANET 2.0. Nota. Elaboración propiap. 39
- Elaboración propiap. 42
- propiap. 43
- Elaboración propiap. 45
- Figura 8. Análisis de autocorrelación parcial (PACF) para series horarias de caudalp. 47
- propiap. 48
- del acueducto metropolitano de Bucaramanga. Nota. Catastro del amb S.A. E.S.Pp. 51
- Elaboración propiap. 52
- Figura 12. Diagrama de flujo del algoritmo de optimización. Nota. Elaboración propiap. 59
- verificación cualitativa. Nota. Elaboración propiap. 65
- SCADA del amb S.A. E.S.P. para el día de análisis, Nota. Elaboración propiap. 66
- Alto. Nota. Elaboración propiap. 71
- Elaboración propiap. 72
- Elaboración propiap. 73
- propiap. 75
- Figura 19. Configuración horaria óptima de bombas. Nota. Elaboración propiap. 77
- Elaboración propiap. 79
- Figura 21. Mapa de calor de niveles de tanque por horap. 80
- Nota. Elaboración propiap. 32
- Elaboración propiap. 83
- Nota. Elaboración propiap. 32
- Elaboración propiap. 85
- Elaboración propiap. 91