{"id":9118,"date":"2021-02-10T16:32:12","date_gmt":"2021-02-10T16:32:12","guid":{"rendered":"https:\/\/beta.bluetab.net\/?p=8605"},"modified":"2021-02-10T16:32:12","modified_gmt":"2021-02-10T16:32:12","slug":"big-data-e-iot","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/2021\/02\/big-data-e-iot\/","title":{"rendered":"Big Data e IoT"},"content":{"rendered":"

Big Data e IoT<\/h1>\n
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Bluetab Utilities & Energy<\/h4>\n

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MODELO PARA LA ASOCIACI\u00d3N DE LA ALIMENTACI\u00d3N DE CONTADORES EN REDES<\/h2>\n

Nuestro cliente, una empresa de energ\u00eda l\u00edder del sector en Espa\u00f1a y con negocio internacional, en su estrategia de gesti\u00f3n din\u00e1mica de la demanda de energ\u00eda, requer\u00eda la asociaci\u00f3n de los contadores distribuidos por la red en las instalaciones de cliente, a los diferentes transformadores en los centros de transformaci\u00f3n, y a sus diferentes salidas de baja tensi\u00f3n bien monof\u00e1sica o trif\u00e1sica, en el mismo transformador<\/p>\n

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Trabajando con una de las Universidad m\u00e1s prestigiosas de Madrid, se migr\u00f3 el algoritmo desarrollado. El objetivo de dicho algoritmo es asociar de forma probabil\u00edstica, dado un contador de un cliente, su salida y fase en el centro de transformaci\u00f3n al que est\u00e1 conectado. Dicho de forma alternativa, identificar la fase y salida de baja tensi\u00f3n que alimenta a cada uno de los contadores de los centros de transformaci\u00f3n de baja tensi\u00f3n que dispongan de supervisi\u00f3n avanzada. Todo ello mediante una medida de dependencia usada en el campo de la estad\u00edstica y teor\u00eda de la probabilidad, denominada distancia de correlaci\u00f3n o covarianza de la distancia.<\/p>\n

Este proyecto de productivizaci\u00f3n se implement\u00f3 sobre una arquitectura AWS. EL adecuado tratamiento de la gran cantidad de informaci\u00f3n producida, el entendimiento de la monitorizaci\u00f3n y supervisi\u00f3n de los transformadores de la red y la detecci\u00f3n de los cambios incrementales de tensi\u00f3n, y la medici\u00f3n de consumos en los contadores transferidos por la red PLC fueron cr\u00edticos para la implementaci\u00f3n adecuada.<\/p>\n

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Registros de suministro x 6meses hist\u00f3ricos = +720M<\/p>\n

Registros en transformadores x 6meses hist\u00f3ricos = +214MM   <\/p>\n

\u00bfQuieres saber m\u00e1s de lo que ofrecemos y ver otros casos de \u00e9xito?<\/h5>\n


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SOLUCIONES, <\/b>SOMOS EXPERTOS<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\tDATA STRATEGY<\/h5>\n

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\n\t\t\t\t\t\tDATA FABRIC<\/h5>\n

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\n\t\t\t\t\t\tAUGMENTED ANALYTICS<\/h5>\n

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