Desarrollo de un modelo ontológico para la integración de datos de una unidad de climatización en un edificio inteligente

Abstract

El crecimiento de las tecnologías de IoT aplicadas en todo tipo de situaciones y procesos de la vida cotidiana ha incrementado la cantidad de datos que generamos y almacenamos. Englobar los sensores que conforman estructuras para su gestión eficiente, como puede ser un edificio inteligente (Smart Building), e integrar este desarrollo en las agendas de los gobiernos para crear las llamadas ciudades inteligentes (Smart Cities) ha implicado a multitud de organizaciones públicas y privadas. Esta escalada de datos ha generado múltiples paradigmas y formatos dependientes de cada impulsor del proyecto. Por otro lado, el paradigma energético actual y la crisis climática, hacen que la eficiencia energética y la reducción de emisiones de CO2 aumenten de escala en un esfuerzo por aumentar la eficiencia. Organismos oficiales como la Unión Europea han creado comités y estándares para abordar el problema. El análisis energético del consumo de un edificio, expone que el mayor porcentaje de uso se dedica a la climatización, superando incluso cuotas del 40% sobre el total. Una mala gestión de los múltiples sistemas implicados genera costes energéticos y mayores emisiones de CO2 , por lo que son de gran interés los datos que puede proporcionar un Smart Building a la hora de realizar estudios sobre gestión eficiente. El objetivo de este Trabajo Fin de Grado es valorar la adaptación de un entorno de procesamiento de datos IoT basado en datos tabulados, a las tecnologías de procesamiento de información basadas en el uso de ontologías. El uso de ontologías garantiza la independencia entre los datos y su formato (representación sintáctica) mediante el uso de una semántica común compartida con una amplia comunidad. Esto permite una fácil compatibilidad e integración entre plataformas o programas externos que posibilita, entre otras cosas, interactuar con nuevos elementos ajenos al dominio inicial. Otra ventaja la encontramos en la posibilidad que ofrece esta tecnología para obtener nuevo conocimiento aplicando inferencia sobre los datos, lo que amplía la capacidad de actuación del sistema frente a los tratamientos tradicionales sobre datos tabulados. La fuente de datos tomados como referencia para el proceso de adaptación pertenecen a la AHU101 (Unidad de Climatización número 101) del Alice Perry Engineering Building situado en Galway, Irlanda. Se fundamentará y analizará el estándar ISO SAREF (la ontología Smart Applications REFerence), su variante para Smart Building (SAREF4BLDN) y otros estándares relacionados como OWL-Time. Se modelizarán y describirán mediante el estándar OWL (variante OWL2-DL) y se comprobará su validez para obtener consultas y estadísticas descriptivas básicas mediante entornos gráficos.

The boosting of IoT technologies applied to all kinds of issues and processes in regular life has increased the data amount generated and stored. Involving sensors that conform structures, like a building, for example, working out its efficient management (Smart Building), and leading it into the government agendas to develop Smart Cities has implicated multitude organizations, public and private. This increasing amount of data has generated different paradigms and formats depending on the developer's approach. On the other hand, the current energy paradigm and the climate crisis make energy efficiency and CO2 emission reductions scale up in an effort to increase efficiency. Official organizations, like the European Union, have developed committees and standards to deal with the problem. The energy analysis of the consumption of a building show that the main percentage is dedicated to air conditioning, even exceeding 40% of the prices as a whole. Poor management of the multiple systems involved generates unnecessary energy costs and CO2 emissions, thus the data extracted from Smart Building can provide us with a lot to carry out efficient management studies. This Final Degree Project’s focus is to assess the fitting of an IoT data processing environment based on tabular data in to information processing technologies based on ontologies. Ontologies guarantees data independence from formats (syntactic representation) through a common semantic lay which shared with other knowledge areas, this causes integration and extends compatibility between platforms or external applications to allow, for example, interacting with new elements out from the initial domain. Another advantage is, in the possibility offered by this technology, to obtain new knowledge by applying data inference, this fact expands the system's capacity in comparation to traditional treatments of tabulated data The data source in reference for the process belongs to AHU101 (Air Conditioning Unit No. 101) located in Alice Perry Engineering Building located in Galway, Ireland. The ISO SAREF standard (the Smart Applications REFerence ontology), its variant for Smart Building (SAREF4BLDN) and other related standards such as OWLTime will be argued and analyzed. Data source will be modeled and described using the OWL standard (OWL2-DL variant) and checked its viability in order to obtain statistical analyzes using graphic environments.