RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Desarrollo de un Sistema de Monitorización y Algoritmo Inteligente de Predicción para Comunidades Energéticas
A1 Trujillo Trujillo, Ángel Marcos
A2 Máster Universitario en Ingeniería Industrial
K1 Monitorización, Generación fotovoltaica, IoT, ThingsBoard, Web Scraping,
RPA, APIs, Red Neuronal Recurrente, LSTM.
K1 Monitoring, Photovoltaic generation, IoT, ThingsBoard, Web Scraping, RPA,
APIs, Recurrent Neural Network, LSTM.
AB El objetivo del trabajo es doble, por un lado, se centrará en la monitorización de laenergía fotovoltaica producida y la energía consumida de las diferentes instalaciones de laULL. Por otra parte, se desarrollará un modelo basado en aprendizaje automático para lapredicción de la energía generada en las instalaciones.En la primera parte del trabajo se desarrollará un sistema de monitorización energéticaen instalaciones fotovoltaicas usando una plataforma basada en Internet de las Cosas (IoT).La aplicación desarrollada consistirá en la monitorización de las instalaciones de generaciónfotovoltaica de la Universidad de La Laguna (ULL) y usará la plataforma Thingsboard quepermite recolectar, visualizar y analizar datos de dispositivos conectados a internet de unamanera eficiente.Para la implementación del sistema, se utilizarán herramientas avanzadas deextracción de datos, incluyendo técnicas de Web Scraping y Automatización Robótica deProcesos (RPA), que permitirán recoger datos en tiempo real de los inversores fotovoltaicos yotros dispositivos. Estos datos serán integrados y sincronizados en ThingsBoard, facilitandola visualización y el análisis a través de cuadros de mando intuitivos.En la segunda parte del trabajo se desarrolló un modelo de predicción utilizando redesneuronales de tipo Long Short-Term Memory (LSTM) para anticipar la generación de energíafotovoltaica del Edificio SEGAI de la ULL. Este modelo no solo permitirá prever lageneración de energía en función de variables históricas y condiciones ambientales, sino quetambién proporcionará una herramienta valiosa para la toma de decisiones y la gestióneficiente del consumo energético.El proyecto desarrollado establece la base para la implementación de una comunidadenergética que se está desarrollando en la Universidad de La Laguna en el contexto delproyecto Europeo “Sustainable Atlantic Communities” (SAtComm)
YR 2024
FD 2024
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/37779
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/37779
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 11-jul-2024