Monitorización inteligente y análisis de aprendizaje no supervisado aplicados sobre variables de la red eléctrica

Abstract

En colaboración con la Cátedra de Industria Conectada (CIC), este trabajo ha llevado a cabo un trabajo extensivo de visualización descriptiva y analítica profunda a partir de las variables operativas de los Centros de Transformación de la ciudad de Málaga, desplegando una aplicación interactiva, ágil, multiplataforma y en como servicio web que extrae información de valor añadido sobre la agregación de datos y descomposición desgranada de ellos a partir de los requerimientos del usuario. El resultado principal ha sido la creación, desarrollo, expansión y puesta a prueba de la aplicación de cuadro de mando online basada en el framework Plotly, que permite la visualización temporal de datos bajo mapa de calor, histograma y diagrama de línea, así como ejecución en tiempo real del análisis profundo mediante técnicas de reducción de dimensionalidad sobre un espacio latente reducido tridimensional, seguido de una posterior detección de valores anómalos con la ayuda de los algoritmos PCA y DBSCAN, escogidos según una comparativa de validación cruzada y prueba frente a otros modelos rivales, exponiéndose para cada uno sus beneficios y riesgos. Los resultados son concluyentes: la herramienta es soportada en dispositivos de escritorio o móviles, es holística frente al tipo de dato, contexto o sistema operativo y goza de prestaciones a la altura de las circunstancias, en particular una latencia inferior al segundo, interfaz intuitiva según la experiencia de usuario y ofrece respuesta a retos especialmente presentes en compañías tecnológicas de nuestro tiempo. De cara al ente colaborador, el CIC, el proyecto se halla en un punto dulce a partir del cual es posible explotar diversos y múltiples proyectos de alcance similar.

In collaboration with the Chair for Connected Industry (CIC), this work has carried out an extensive project consisting of a descriptive visualization tool and deep analytical study over the operational variables of the Transformer Stations of the city of Malaga during 2019 – 2020 period, deploying an interactive, agile, multiplatform and web-based application that extracts value-added knowledge on the aggregation of data or deep-diving decomposition of these following user's requirements. The main result has been the creation, development, scale-up and testing of the online dashboard application based on the Plotly framework, which allows the temporal visualization of data under heat map, histogram and line diagram, as well as the real-time execution of deep analysis using dimensionality reduction techniques on a three-dimensional reduced latent space, followed by subsequent outlier detection with the help of PCA and DBSCAN algorithms, selected according to the comparative results on cross-validation and testing dataset, competing with other rival models, with their benefits and risks exposed for each one. The results are conclusive: the tool is supported on desktop and mobile devices, is holistic with respect to data type, context or used operating system, and offers features that are up to the task, in particular sub-second latency, an intuitive interface according to the user experience, and provides an answer to challenges that are particularly present in today's technology companies. With regard to the collaborating partner, CIC, the project is in a sweet spot from which it is possible to exploit various and multiple projects of similar scope.