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

Esteban Inga Ortega, Juan Inga, Estuardo Correa, Roberto Hincapié

Producción científica: Contribución a una revistaArtículo en revista científica indexadarevisión exhaustiva

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.
Idioma originalEspañol (Colombia)
Páginas (desde-hasta)177-187
Número de páginas11
PublicaciónEnfoque UTE
Volumen9
N.º1
DOI
EstadoPublicada - 30 mar. 2018

Palabras clave

  • Big data
  • Map Reduce
  • Intelligence electrical networl

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