RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Digitalización de los flujos de datos para predicción energética de edificios inteligentes a través de la implementación de un data-lake bajo técnicas Big-Data
A1 Arévalo González, David
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Big-data
K1 Interoperabilidad
K1 Edificios inteligentes
AB Actualmente, nos encontramos en un periodo de transición digital donde muchos procesos,tanto industriales como cotidianos, están sufriendo una migración hacia lo digital, específicamenteen nuestro caso, en el sector de la construcción. Hasta ahora, el enfoque que se ha estadoimplementando se conoce como un enfoque de silo, donde cada uno de los actores interesadosgestiona individualmente sus datos de forma aislada. Proponiendo una alternativa al enfoqueactual, en este Trabajo Fin de Máster se han desarrollado metodologías de extracción, transformacióny almacenaje de datos procedentes de un gran número de fuentes heterogéneas a lo largode 10 edificios piloto dotándolos de homogeneidad y calidad. Además, se ha definido una basede datos que permite su consumo a través de una interfaz homogénea. Finalmente, se ha queridodemostrar una forma de compartición y uso de los datos de los servicios de DigiBUILD a travésde la definición de una API para la predicción de diferentes variables energéticas. Todo estedesarrollo se ha podido llevar a cabo bajo los materiales y el marco de desarrollo del proyectoeuropeo DigiBUILD y, más en concreto en nombre de CARTIF, cuyo fin último es la soluciónque se propone.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71286
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71286
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 30-nov-2024