Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/78547
Título : Gestión y optimización de la informacion de una empresa de energias renovables con power bi y otras herammientas.
Autor : Truchero, Angel
Orssich Sánchez-Cortés, Johannes
Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)
Fecha de publicación : 2023
Resumen : En este proyecto, se ha logrado exitosamente la automatización y gestión de la información de un informe de un activo fotovoltaico solar en Power BI. El informe se estructura de la siguiente manera: comienza con un resumen ejecutivo, seguido por un desglose de los KPI técnicos del activo, posteriormente se presenta una sección dedicada a los mercados de renovables y finalmente se incluye una sección financiera. 1. INTRODUCCIÓN En el mundo de las energías renovables se está experimentando un importante crecimiento con un gran número de proyectos, sobre todo solares. El creciente número de proyectos desarrollados causa la aparición de mayores cantidades de datos, lo cual hace imprescindible optimizar su correcta gestión. En este contexto, es necesario buscar soluciones que agilicen y automaticen la exportación de informes de activos solares fotovoltaicos para aumentar la eficacia de la gestión de datos y facilitar la toma de decisiones estratégicas. 2. DEFINICIÓN DEL PROYECTO En este proyecto, se ofrece una explicación detallada sobre el funcionamiento de un activo fotovoltaico, abordando los principales indicadores clave de rendimiento (KPIs) tanto desde una perspectiva técnica como financiera y de mercados. A continuación, se examinan las metodologías comúnmente utilizadas para generar informes de activos solares fotovoltaicos, las cuales suelen ser manuales y laboriosas. En este contexto, se introduce Power BI como una herramienta potencial para solucionar esta problemática, y se exploran exhaustivamente sus funcionalidades clave. Con Power BI, se busca optimizar la generación de informes al automatizar y simplificar el proceso, brindando una solución eficiente y eficaz para la gestión de datos en este ámbito. 3. DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA El informe desarrollado en Power BI se estructura en tres secciones principales: importación de datos, creación de visualizaciones y exportación del informe. La importación de datos desempeña un papel fundamental, ya que requiere una correcta definición de la hoja de inputs para que Power BI pueda consumir los datos de manera adecuada. Además, es importante realizar transformaciones, ediciones y formatos apropiados en los datos para asegurar su correcta interpretación en Power BI. La sección de visualizaciones se centra en la reproducción de las visualizaciones presentes en el informe original, como tablas, gráficos de barras y gráficos de líneas. Se brinda una explicación detallada sobre su creación y formateo correspondiente. Por último, se aborda la exportación del informe, que generalmente se realiza en formato PowerPoint. También se mencionan las posibles mejoras que se pueden implementar en esta sección. 4. RESULTADOS El proyecto en su totalidad ha sido un éxito, ya que el informe desarrollado en Power BI ha logrado reemplazar por completo al informe original. Esto ha permitido la actualización automática de las tablas y gráficos originales, cumpliendo así con el objetivo principal del proyecto. Aunque existen áreas de mejora, especialmente en las secciones de importación y exportación de datos, este proyecto representa un sólido punto de partida para lograr un proceso completamente automatizado.
In this project, the automation and information management of a solar PV asset report has been successfully achieved in Power BI. The report is structured as follows: it starts with an executive summary, followed by a breakdown of the technical KPIs of the asset, followed by a section dedicated to the renewable markets and finally a financial section. 1. INTRODUCTION The world of renewable energy is experiencing significant growth with many projects, especially solar. The increasing number of projects developed causes the appearance of larger amounts of data, which makes it essential to optimize their correct management. In this context, it is necessary to look for solutions that streamline and automate the export of solar photovoltaic asset reports to increase the efficiency of data management and facilitate strategic decision-making. 2. PROJECT DESCRIPTION In this project, a detailed explanation of the operation of a PV asset is provided, addressing the main key performance indicators (KPIs) from a technical, financial and market perspective. It then examines the commonly used methodologies for reporting solar PV assets, which are often manual and time-consuming. In this context, Power BI is introduced as a potential tool to solve this problem, and its key functionalities are thoroughly explored. Power BI aims to optimize reporting by automating and simplifying the process, providing an efficient and effective solution for data management in this area. 3. SYSTEM DESCRIPTION The report developed in Power BI is structured in three main sections: importing data, creating visualizations and exporting the report. Data import plays a fundamental role, as it requires a correct definition of the input sheet in order for Power BI to be able to consume the data properly. In addition, it is important to perform appropriate transformations, edits, and formatting on the data to ensure its correct interpretation in Power BI. The visualizations section focuses on reproducing the visualizations present in the original report, such as tables, bar charts and line charts. A detailed explanation of their creation and formatting is provided. Finally, the export of the report, which is usually done in PowerPoint format, is discussed. Possible improvements that can be implemented in this section are also mentioned. 4. RESULTS The project has been a success, as the report developed in Power BI has managed to completely replace the original report. This has allowed the automatic update of the original tables and graphs, thus fulfilling the main objective of the project. Although there are areas for improvement, especially in the data import and export sections, this project represents a solid starting point for a fully automated process.
Descripción : Máster en Big Data. Tecnología y Analítica Avanzada/Master in Big Data Technologies and Advanced Analytics
URI : http://hdl.handle.net/11531/78547
Aparece en las colecciones: MBD-Trabajos Fin de Máster

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