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Visualización descriptiva mediante geolocalización del análisis de consumos eléctricos por una compañía eléctrica
dc.contributor.advisor | Sanz Bobi, Miguel Ángel | es-ES |
dc.contributor.advisor | Contreras Bárcena, David | es-ES |
dc.contributor.author | Caminos Colmenarejo, Javier | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) | es_ES |
dc.date.accessioned | 2019-01-18T09:52:58Z | |
dc.date.available | 2019-01-18T09:52:58Z | |
dc.date.issued | 2019 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/34543 | es_ES |
dc.description | Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación | es_ES |
dc.description.abstract | La progresiva digitalización del mundo también afecta al sector eléctrico, donde los datos se han convertido en uno de los mayores activos de las compañías, ya que se encuentran en grandes volúmenes y en continuo crecimiento. Por ello, los procesos entorno a estos datos también aumentan (Big Data, infografía, visualizaciones…). Este proyecto se va a centrar en el apartado de visualización, donde en un previo intento se desarrollaron gráficas estáticas de contenido muy pobre y poco atractivas para cualquier usuario (responsable, profesional o cliente). El objetivo es desarrollar una potente herramienta de visualización de los datos sobre consumos eléctricos en España de manera geotemporal, dinámica e interactiva para el usuario. Tras un análisis de las distintas tecnologías de visualización y un estudio y procesamiento de los datos, se ha desarrollado dicha herramienta de visualización en un entorno web. La web se presenta como un mapa de España donde el usuario podrá visualizar diferentes tipos de consumo eléctrico (consumo total, consumo residencial o consumo industrial) en función de la variable temporal deseada (día u hora del día) y escogiendo la forma de representar los datos sobre el mapa (círculos, barras o mapa de calor). Se pueden representar los datos de manera dinámica en el rango de fechas de los mismos pudiendo escoger el intervalo de fechas que al usuario le interese. Con esta herramienta el usuario es capaz de dar sentido a un gran número de datos y detectar anomalías, patrones y tomar decisiones reveladoras ahorrando en tiempo y costes. | es-ES |
dc.description.abstract | The progressive digitalization of the world also affects the electric industry, where data has turned to be one the most important assets in a company because of their size and that they are in continuous growth. Consequentially, processes involving this data are also increasing (Big Data, computer graphics, visualizations…). This project is going to be focused in the visualization part, where in a previous attempt very poor and static charts were developed and they were not attractive to every kind of user (the person in charge, professional or client). The objective is to develop a powerful visualization tool of the electricity consumption data in Spain in a geolocated, dynamic and interactive for the user manner. After analysing different visualization technologies and after exploring and processing the data, a web visualization tool has been developed. The web page consists of a map of Spain where the user is able to display different electricity consumption types (total consumption, residential consumption or industrial consumption) in terms of the time variable desired (day or hour of the day) and choosing the shape of the data in the map (circles, bars or heatmap). Data can be depicted in a dynamic way in the range of dates of the data, beeing able to select the interval of dates the user is interested. With this tool the user can make sense of a big amount of data and detect anomalies, patterns and take revealing decisions saving time and costs. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject.other | GITT (KTT) | es_ES |
dc.title | Visualización descriptiva mediante geolocalización del análisis de consumos eléctricos por una compañía eléctrica | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | es_ES |
dc.keywords | Consumos eléctricos, Visualización, entorno web, D3.js, Big Data | es-ES |
dc.keywords | Electricity consumption, visualization, web environment, D3.js, Big Data | en-GB |