Reconstrucción del Patrón de Consumo Eléctrico a Partir de Big Data Mediante Técnica de Mapreduce

Esteban Mauricio Inga Ortega; Juan Paul Inga Ortega; Estuardo Josafat Correa Zapata; Roberto Carlos Hincapie Reyes

doi:10.29019/enfoqueute.v9n1.220

Reconstrucción del Patrón de Consumo Eléctrico a Partir de Big Data Mediante Técnica de Mapreduce

Esteban Mauricio Inga Ortega, Juan Paul Inga Ortega, Estuardo Josafat Correa Zapata, Roberto Carlos Hincapie Reyes

Producción científica: Contribución a una revista › Artículo

Resumen

El trabajo presenta la actuación de la técnica MapReduce para reconstruir la curva de carga a partir de una cantidad de información previamente almacenada proveniente de la medición inteligente de energía eléctrica y considerada actualmente como Big Data. La gestión de la información en el escenario de una red eléctrica inteligente considerada como Sistema de Gestión de Datos Medidos o SGDM necesita reducir los tiempos respecto a los informes que se requieren en un momento determinado para la toma de decisiones en relación a la respuesta de la demanda eléctrica. Por ello, este trabajo propone el uso de MapReduce como técnica para obtener información de la curva de carga en un tiempo adecuado para obtener tendencias y estadísticas relacionadas con el patrón eléctrico residencial.

Título traducido de la contribución	Reconstruction of the Electricity Consumption Pattern from Big Data Using the Mapreduce Technique
Idioma original	Español (Ecuador)
Páginas (desde-hasta)	177-187
Número de páginas	11
Publicación	Enfoque Ute
Volumen	9
N.º	9
DOI	https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v9n1.220
Estado	Publicada - 30 mar. 2018

Palabras clave

Big data
Map reduce
Meter data management system
Smart gridsmart metering

Areas de Conocimiento del CACES

317A Electricidad y energía

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10.29019/enfoqueute.v9n1.220

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TY - JOUR

T1 - Reconstrucción del Patrón de Consumo Eléctrico a Partir de Big Data Mediante Técnica de Mapreduce

AU - Inga Ortega, Esteban Mauricio

AU - Inga Ortega, Juan Paul

AU - Correa Zapata, Estuardo Josafat

AU - Hincapie Reyes, Roberto Carlos

PY - 2018/3/30

Y1 - 2018/3/30

N2 - El trabajo presenta la actuación de la técnica MapReduce para reconstruir la curva de carga a partir de una cantidad de información previamente almacenada proveniente de la medición inteligente de energía eléctrica y considerada actualmente como Big Data. La gestión de la información en el escenario de una red eléctrica inteligente considerada como Sistema de Gestión de Datos Medidos o SGDM necesita reducir los tiempos respecto a los informes que se requieren en un momento determinado para la toma de decisiones en relación a la respuesta de la demanda eléctrica. Por ello, este trabajo propone el uso de MapReduce como técnica para obtener información de la curva de carga en un tiempo adecuado para obtener tendencias y estadísticas relacionadas con el patrón eléctrico residencial.

AB - El trabajo presenta la actuación de la técnica MapReduce para reconstruir la curva de carga a partir de una cantidad de información previamente almacenada proveniente de la medición inteligente de energía eléctrica y considerada actualmente como Big Data. La gestión de la información en el escenario de una red eléctrica inteligente considerada como Sistema de Gestión de Datos Medidos o SGDM necesita reducir los tiempos respecto a los informes que se requieren en un momento determinado para la toma de decisiones en relación a la respuesta de la demanda eléctrica. Por ello, este trabajo propone el uso de MapReduce como técnica para obtener información de la curva de carga en un tiempo adecuado para obtener tendencias y estadísticas relacionadas con el patrón eléctrico residencial.

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UR - http://ingenieria.ute.edu.ec/enfoqueute/index.php/revista/article/view/220

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M3 - Artículo

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Reconstrucción del Patrón de Consumo Eléctrico a Partir de Big Data Mediante Técnica de Mapreduce

Resumen

Palabras clave

Areas de Conocimiento del CACES

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