Sistema de analítica de datos escalable para registros de consumo eléctrico residencial

Beleño Díaz, Juan Sebastian

Publicación:
Sistema de analítica de datos escalable para registros de consumo eléctrico residencial

dc.contributor.advisor	Ramos Pollan, Raul
dc.contributor.advisor	Ramon Suarez, Jorge Hernando
dc.contributor.advisor	Ordoñez Plata, Gabriel
dc.contributor.author	Beleño Díaz, Juan Sebastian
dc.date.accessioned	2024-03-03T22:07:09Z
dc.date.available	2015
dc.date.available	2024-03-03T22:07:09Z
dc.date.created	2015
dc.date.issued	2015
dc.description.abstract	En este documento se muestra el desarrollo de una plataforma con arquitectura de procesamiento escalable de datos de consumos eléctricos residenciales (C.E.R.), este proyecto se realizó para facilitar el análisis de los comportamientos de los usuarios y poder caracterizarlos según los datos C.E.R. de cada uno. En este proyecto se utilizó una herramienta de Big Data llamada MapReduce que permite paralelizar el procesamiento en cierto tipo de problemas dentro del que se encuentra el problema que en este proyecto se aborda, además para verificar la escalabilidad de la plataforma fue necesario simular datos C.E.R. y medir los tiempos de ejecución del procesamiento con diversos volúmenes de datos y diferente número de clientes del programa. Los resultados en escalabilidad de la plataforma que se explican en este documento son justificados por la herramienta utilizada, para pocos datos la escalabilidad es inexistente y para volúmenes de datos de millones la escalabilidad empieza a ser visible, además se realiza una herramienta que posteriormente es utilizada para el análisis de datos C.E.R. reales de usuarios ubicados en el barrio de La Feria en el municipio de Piedecuesta, estos datos fueron proporcionados por los grupos de investigación GISEL y CPS de la Universidad Industrial de Santander. ABSTRACT 1
dc.description.abstractenglish	In this paper is shown the development of a system with scalable processing architecture for records of residential electricity consumption (R.E.C.), this Project was done to facilitate the user behavior analysis and to characterize them according to R.E.C. data of each user. In this project was necessary to use a big data tool called MapReduce that allows to parallelizing certain kind of problems, included the problem that is treated in this projects, also to verify the system scalability was necessary to simulate R.E.C. data records and measure the processing execution time with different data volumen and different number of program clients. The results in the system scalability that are explained in this document are justified by the tool used in this project, for few data the scalability does not exist and for millions of records the scalability start to be visible, also it is make a tool that later was used to analyze R.E.C data records of real users located in the barrio La Feria in the city of Piedecuesta, these records were provided for the research groups GISEL and CPS in the Industrial University of Santander and it were collected using gauges developed by those research groups and are patentables. 3
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero de Sistemas
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32601
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería de Sistemas
dc.publisher.school	Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rights	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subject	Big Data
dc.subject	Analítica
dc.subject	Escalabilidad
dc.subject	Consumo Eléctrico Residencial
dc.subject	Curvas De Carga.
dc.subject.keyword	And Phrases: Big Data
dc.subject.keyword	Analytics
dc.subject.keyword	Scalability
dc.subject.keyword	Residential Electricity Consumption
dc.subject.keyword	Load Curves.
dc.title	Sistema de analítica de datos escalable para registros de consumo eléctrico residencial
dc.title.english	Scalable data analysis system for records of residential electricity consumption.3
dc.type.coar	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.type	Publication