Reconstrucción del patrón de consumo eléctrico a partir de Big Data mediante técnica de MapReduce

Autores/as

  • Esteban Inga Ortega Universidad Politécnica Salesiana
  • Juan Inga Universidad Politécnica Salesiana
  • Estuardo Correa Universidad Politécnica Salesiana
  • Roberto Hincapié Universidad Pontificia Bolivariana

DOI:

https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v9n1.220

Palabras clave:

big data, mapreduce, sistema de gestión de datos medidos, red eléctrica inteligente, medición inteligente.

Resumen

El trabajo presenta el rendimiento de la técnica de MapReduce para reconstruir la curva de carga a partir de una cantidad de información previamente almacenada proveniente de medición inteligente de energía eléctrica y considerada en la actualidad como Big Data. La gestión de información en la etapa de una red eléctrica inteligente considerada como Sistema de Gestión de Datos Medidos o MDMS necesita reducir los tiempos respecto de los reportes que se requieran en un determinado instante para toma de decisiones en relación a la respuesta de la demanda eléctrica. Por lo tanto, este trabajo propone el uso de MapReduce como técnica para conseguir información de la curva de carga en un tiempo adecuado para obtener tendencias y estadísticas relacionadas con el patrón de consumo eléctrico residencial.

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Biografía del autor/a

Esteban Inga Ortega, Universidad Politécnica Salesiana

Universidad Politécnica Salesiana

Coordinador Grupo de Investigación en Redes Eléctricas Inteligentes

Director de Carrera de Electricidad

Juan Inga, Universidad Politécnica Salesiana

Universidad Politécnica Salesiana

Grupo de Investigación en Telecomunicaciones

Carrera de Telecomunicaciones

Roberto Hincapié, Universidad Pontificia Bolivariana

Decano de Ingenierías

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Publicado

2018-03-30

Cómo citar

Inga Ortega, E., Inga, J., Correa, E., & Hincapié, R. (2018). Reconstrucción del patrón de consumo eléctrico a partir de Big Data mediante técnica de MapReduce. Enfoque UTE, 9(1), pp. 177 - 187. https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v9n1.220

Número

Vol. 9 Núm. 1 (2018)

Sección

Automatización y Control, Mecatrónica, Electromecánica, Automotriz

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