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dc.contributor.author | Pastor Jabaloyes, Laura | es_ES |
dc.contributor.author | Arregui de la Cruz, Francisco | es_ES |
dc.contributor.author | Cobacho Jordán, Ricardo | es_ES |
dc.date.accessioned | 2018-11-05T12:08:52Z | |
dc.date.available | 2018-11-05T12:08:52Z | |
dc.date.issued | 2018-10-30 | |
dc.identifier.issn | 1134-2196 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/111876 | |
dc.description.abstract | [EN] The success of automatic water end use disaggregation and classification strategies greatly depends on the filtering and signal conditioning of the flow traces recorded. The work presented proposes a new filtering algorithm of water consumption flow traces. To improve the performance of the filter, the parameters driving the process are found per event by an automatically calibration procedure. These parameters are selected to ensure the maximum adaptability and simplification of the filtered flow traces. The methodology has been tested with 5210 consumption events obtained from a measurement campaign conducted in a Spanish city. The results obtained show that the filtering algorithm is capable of significantly simplifying the original flow traces while maintaining their main characteristics. On average, it has been found that the most complex events can be described using only 10% of the input data. This analysis can be used to make more efficient the filtering procedure proposed. | es_ES |
dc.description.abstract | [ES] El éxito de estrategias para la desagregación y clasificación automática de los consumos de agua en usos finales depende de un adecuado filtrado previo de las trazas de caudal registradas. Se propone un nuevo algoritmo de filtrado, cuyos parámetros de entrada se ajustan mediante un proceso de calibración automático por evento de consumo, asegurando la adaptabilidad y simplificación de la traza filtrada a la original. Esta herramienta se aplica a un caso de estudio mediante el análisis de 5210 eventos de consumo, procedentes de una campaña de monitorización en una ciudad española. Los resultados muestran que el filtro es capaz de simplificar sustancialmente las trazas de caudal manteniendo la información esencial. En media, las trazas de caudal de eventos más complejos pueden definirse con menos del 10% de los puntos de las trazas originales. Además, el análisis realizado permite identificar diversas estrategias para mejorar y optimizar el proceso de filtrado. | es_ES |
dc.description.sponsorship | El trabajo presentado en este artículo ha sido posible gracias al Proyecto IMPADAPT/CGL2013-48424-C2-1-R del Ministerio de Economía y Competitividad de España con fondos FEDER y al VII Programa Marco de la Unión Europea, bajo el acuerdo de financiación no. 619172(SmartH2O: an ICT Platform to leverage on Social Computing for the efficient management of Water Consumption). | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | |
dc.relation.ispartof | Ingeniería del Agua | |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) | es_ES |
dc.subject | Filtering of the flow trace | es_ES |
dc.subject | Residential water demand | es_ES |
dc.subject | Water microcomponents | es_ES |
dc.subject | Smart metering | es_ES |
dc.subject | Water end use disaggregation | es_ES |
dc.subject | Filtrado de la señal de caudal | es_ES |
dc.subject | Demanda de agua residencial | es_ES |
dc.subject | Microcomponentes del agua | es_ES |
dc.subject | Contadores inteligentes | es_ES |
dc.subject | Desagregación en usos finales del agua | es_ES |
dc.title | Mejora del reconocimiento de usos finales del agua mediante la simplificación de la traza de caudal: un caso de estudio | es_ES |
dc.title.alternative | Simplifying water consumption flow traces for improving end use recognition: a case study | es_ES |
dc.type | Artículo | es_ES |
dc.date.updated | 2018-11-05T11:42:29Z | |
dc.identifier.doi | 10.4995/ia.2018.9476 | |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//CGL2013-48424-C2-1-R/ES/ADAPTACION AL CAMBIO GLOBAL EN SISTEMAS DE RECURSOS HIDRICOS/ | es_ES |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/EC/FP7/619172/EU/SmartH2O: an ICT Platform to leverage on Social Computing for the efficient management of Water Consumption/ | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria del Disseny | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente - Departament d'Enginyeria Hidràulica i Medi Ambient | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Instituto Tecnológico del Agua - Institut Tecnològic de l'Aigua | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Pastor Jabaloyes, L.; Arregui De La Cruz, F.; Cobacho Jordán, R. (2018). Mejora del reconocimiento de usos finales del agua mediante la simplificación de la traza de caudal: un caso de estudio. Ingeniería del Agua. 22(4):195-208. https://doi.org/10.4995/ia.2018.9476 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | SWORD | es_ES |
dc.relation.publisherversion | https://doi.org/10.4995/ia.2018.9476 | es_ES |
dc.description.upvformatpinicio | 195 | es_ES |
dc.description.upvformatpfin | 208 | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.description.volume | 22 | |
dc.description.issue | 4 | |
dc.identifier.eissn | 1886-4996 | |
dc.contributor.funder | European Commission | es_ES |
dc.contributor.funder | Ministerio de Economía y Competitividad | es_ES |
dc.description.references | Arregui, F. (2015). New software tool for water End-Uses studies. Presentation of 8th IWA International Conference on Water Efficiency and Performance Assessment of Water Services, Cincinnati, USA. | es_ES |
dc.description.references | Cominola, A., Giuliani, M., Piga, D., Castelletti, A., Rizzoli, A.E. (2015). Benefits and challenges of using smart meters for advancing residential water demand modeling and management: A review. Environmental Modelling & Software, 72, 198-214, https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2015.07.012 | es_ES |
dc.description.references | DeOreo,W.B., Heaney, J.P., Mayer, P.W. (1996). Flow trace analysis to assess water use. American Water Works Association, 88, 79-90. https://doi.org/10.1002/j.1551-8833.1996.tb06487.x | es_ES |
dc.description.references | Fielding, K.S., Spinks, A., Russell, S., McCrea, R., Stewart, R.A., Gardner, J. (2013). An experimental test of voluntary strategies to promote urban water demand management. Journal of Environmental Management, 114, 343-351. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2012.10.027 | es_ES |
dc.description.references | Gupta, H.V., Kling, H., Yilmaz, K.K., Martinez, G.F. (2009). Decomposition of the mean squared error and NSE performance criteria: Implications for improving hydrological modelling. Journal of Hydrology, 377, 80-91, | es_ES |
dc.description.references | https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.08.003 | es_ES |
dc.description.references | Kowalski, M., Marshallsay, D. (2003). A System for Improved Assessment of Domestic Water Use Components. II International Conference Efficient Use and Management of Urban Water Supply, International Water Association, Tenerife, Spain. | es_ES |
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dc.description.references | Nguyen, K.A., Zhang, H., Stewart, R.A. (2013a). Development of an intelligent model to categorise residential water end use events. Journal of Hydro-environment Research, 7, 182-201. https://doi.org/10.1016/j.jher.2013.02.004 | es_ES |
dc.description.references | Nguyen, K.A., Stewart, R.A., Zhang, H. (2013b). An intelligent pattern recognition model to automate the categorisation of residential water end-use events. Environmental Modelling & Software, 47, 108-127. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2013.05.002 | es_ES |
dc.description.references | Pastor-Jabaloyes, L., Arregui, F.J., Cobacho, R. (2018). Water End Use Disaggregation Based on Soft Computing Techniques. Water, 10(1), 46. https://doi.org/10.3390/w10010046 | es_ES |
dc.description.references | R Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Disponible en: http://www.R-project.org/. | es_ES |
dc.description.references | UNEP (United Nations Environment Programme). (2011). Water: Investing in Natural Capital. UNEP, Towards a Green Economy: Pathways to Sustainable Development and Poverty Eradication, Nairobi. | es_ES |