{"id":2454,"date":"2024-04-11T09:06:09","date_gmt":"2024-04-11T07:06:09","guid":{"rendered":"http:\/\/10.128.3.28\/?page_id=2454"},"modified":"2025-08-29T11:56:41","modified_gmt":"2025-08-29T09:56:41","slug":"proyecto-consumar","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/computaex.es\/en\/proyectos\/proyecto-consumar\/","title":{"rendered":"ConSumar"},"content":{"rendered":"
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Researchers:\u00a0<\/strong><\/div>\n
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  • Equipo de C\u00e9nitS-COMPUTAEX.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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    Description:\u00a0<\/strong><\/div>\n
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    El consumo energ\u00e9tico es uno de los principales gastos que deben afrontar, tanto los ciudadanos como las empresas. Las nuevas tecnolog\u00edas juegan un papel principal a la hora de establecer sistemas de control y seguimiento con vistas a gestionar el consumo y la sostenibilidad energ\u00e9tica. La adecuada planificaci\u00f3n de los equipos con gran consumo puede suponer un ahorro importante. El proyecto ConSumar busca el desarrollo de herramientas que, basadas en t\u00e9cnicas de Big Data, permita a los consumidores una mejor planificaci\u00f3n del gasto energ\u00e9tico a trav\u00e9s de la predicci\u00f3n de los costes, relacionando el precio de la energ\u00eda con los datos clim\u00e1ticos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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    Objectives:\u00a0<\/strong><\/div>\n
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    En este proyecto se han alcanzado los siguientes objetivos:<\/p>\n

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    • Lograr eficiencia energ\u00e9tica, tanto en el \u00e1mbito dom\u00e9stico como empresarial.<\/li>\n
    • Aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de Big Data al an\u00e1lisis de los datos de consumo energ\u00e9tico.<\/li>\n
    • B\u00fasqueda de la sostenibilidad econ\u00f3mica y ecol\u00f3gica a trav\u00e9s de las nuevas tecnolog\u00edas.<\/li>\n
    • Un producto software que act\u00fae como prospector de las diversas tarifas el\u00e9ctricas en cada momento.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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      Metodolog\u00eda:\u00a0<\/strong><\/div>\n
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      Tras la realizaci\u00f3n de un estudio detallado de la normativa que rige el sector el\u00e9ctrico y de las necesidades y del ecosistema disponible para aplicar el paradigma de Big Data al sector energ\u00e9tico, se ha desarrollado una plataforma abierta para la obtenci\u00f3n de los datos y su an\u00e1lisis centrado, principalmente, en el coste de la energ\u00eda.<\/p>\n

      Estos datos son analizados por las herramientas de an\u00e1lisis para encontrar patrones de comportamiento entre el coste el\u00e9ctrico y las diferentes variables independientes a medir, como la informaci\u00f3n clim\u00e1tica, la capacidad para generaci\u00f3n de energ\u00edas renovables, etc.<\/p>\n

      Para ello, se ha dise\u00f1ado un conjunto de herramientas que realice las siguientes labores:<\/p>\n

        \n
      • Recogida de datos fijos. Para el an\u00e1lisis se debe disponer tanto de los costes energ\u00e9ticos, como de los datos clim\u00e1ticos.<\/li>\n
      • Herramienta de visualizaci\u00f3n de las diferentes tarifas el\u00e9ctricas.<\/li>\n
      • Plataforma de satisfacci\u00f3n del servicio el\u00e9ctrico.<\/li>\n
      • Herramientas de an\u00e1lisis de datos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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        Objetivos alcanzados:\u00a0<\/strong><\/div>\n
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        La gesti\u00f3n inteligente de la energ\u00eda no s\u00f3lo ayuda a tomar decisiones a los consumidores del momento en el que deben programar el funcionamiento de los equipos que mayor cantidad de energ\u00eda consumen. Este hecho permite una mayor planificaci\u00f3n dependiendo de diferentes factores como los econ\u00f3micos, o, incluso, la implicaci\u00f3n con el medio ambiente.<\/p>\n

        Las l\u00edneas de trabajo en este \u00e1mbito son muy amplias y permiten abarcar muchos campos de acci\u00f3n. En este proyecto se han desarrollado un buen n\u00famero de herramientas que permiten, no s\u00f3lo la recolecci\u00f3n de los datos de fuentes heterog\u00e9neas, sino que se clasifican y se disponen para la consulta de manera sencilla a los consumidores.<\/p>\n

        Para el desarrollo de la herramienta de visualizaci\u00f3n de tarifas y la plataforma de satisfacci\u00f3n del servicio el\u00e9ctrico, se ha basado el desarrollo de ambas en la pila de aplicaciones MEAN. Este acr\u00f3nimo est\u00e1 formado por las iniciales de las cuatro tecnolog\u00edas principales que entran en juego: MongoDB, Express, AngularJS y Node.js.<\/p>\n

        Adem\u00e1s de las herramientas de recolecci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de las diferentes fuentes de datos del proyecto, se ha desarrollado una herramienta de an\u00e1lisis de datos para el estudio de los costes de la energ\u00eda a trav\u00e9s de t\u00e9cnicas de Big Data.<\/p>\n

        Para el an\u00e1lisis de los datos almacenados en mongoDB, se han desarrollado diversos scripts usando el lenguaje de programaci\u00f3n R bajo el paradigma de Machine Learning, aplicando t\u00e9cnicas de redes neuronales y de regresi\u00f3n lineal m\u00faltiple.<\/p>\n

        Los nuevos datos, calculados a trav\u00e9s de los scripts, son almacenados de nuevo en la base de datos de mongoDB para ser tambi\u00e9n incorporados, tanto a la aplicaci\u00f3n que muestre los resultados, como al propio sistema de Big Data.<\/p>\n

        Esta aplicaci\u00f3n, desarrollada para tal efecto bajo el paradigma MEAN, dispone los valores horarios de la predicci\u00f3n el\u00e9ctrica.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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