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Caracterización del consumo de agua de usuarios no residenciales mediante el uso de Big Data y propuesta para la identificación de incidencias. Ejemplo de aplicación en centros educativos, hoteles y establecimientos de restauración

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Caracterización del consumo de agua de usuarios no residenciales mediante el uso de Big Data y propuesta para la identificación de incidencias. Ejemplo de aplicación en centros educativos, hoteles y establecimientos de restauración

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dc.contributor.advisor Arregui de la Cruz, Francisco es_ES
dc.contributor.advisor Valera Talavera, Omar es_ES
dc.contributor.author Bazán, Laura Agustina es_ES
dc.date.accessioned 2019-10-28T17:02:33Z
dc.date.available 2019-10-28T17:02:33Z
dc.date.created 2019-07-19
dc.date.issued 2019-10-28 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/129886
dc.description.abstract [EN] Technological breakthroughs implemented in the water consumption measurement require an adequate analysis of the stored data in order to transform the readings into useful information. Remote reading systems installed in recent years represent a significant investment for the water utilities, providing a massive amount of data that, when correctly analysed, constitute an excellent support for decision-makers. A continuous and comprenhensive control of water consumption translates into both potential economic and environmental benefits. A more detail understanding of the expected behaviour of the different users that are part of a water network means greater reliability in detecting anomalities, such as leaks, extreme consumption events, fraud or meter failures, leading to the implementation of more efficient preventive and corrective measures. Additionally, knowing these consumption patterns facilitates the sizing of new connections and the selection of the measurement technologies. Generally, water supply networks of a urban are formed by a considarable amount of household or residential conections, with relatively low annual consumption rates, while non-residential users, lower in number, often require a significant portion of volume with respect the total supplied. Moreover, the behaviour of the latter is often difficult to predict, since it depends on the type of activity carried out and requires a specific analysis. For this reason, the analysis and characterisation of non-residential consumption is proposed as a baseline for a complete and optimised management of water distribution networks. The aim of this work is to establish consumption patterns, distribution of work flows and other parameters that allow to characterize the behavior of different non-domestic users, emphasizing on a correct visualization of the results, in order to become a simple interpretation tool that can be used as a support to decision making. Work is carried out with hourly, daily, monthly or quarterly consumption data of educational centres, hotels and food and drinks establishments, obtained from operative remote reading systems in different locations in Spain. Subcategories are defined for each group, for example, in the first case a distinction is made between nursery schools, colleges and institutes and universities. To complete the analysis, information associated with each user is gathered, such as number of students and educational regime in schools, number of places, category and occupancy rate in hotels, surface area and capacity in bars and restaurants, in order to analyse a possible connection between the different variables and the water consumption. Furthermore, a methodology is proposed to define the distribution of the daily volume consumed in order to know the most common flow ranges in users. In a second phase, using the results obtained in the characterization stage, some methodologies of analysis of the massive data are defined, which aim at the quick and simple detection of the possible events before mentioned. By way of example, three cases of study are presented with specific results and a few comments on the detected anomalies. When working with big data, it is essential to guarantee an adequate quality of the data. The use of analysis algorithms, regardless of their complexity, loses all value if the initial data quality is deficient. For this reason, a previous phase of data validation is presented based on an exhaustive features evaluation, proposed by the international standard ISO/IEC 25012 (2019), combining mathematical criteria with the expected behaviour of each user, in order to achieve a correct debug of the received readings, removing any data that may misrepresent the results. es_ES
dc.description.abstract [ES] Los avances tecnológicos implementados en la fase de medición de consumos de agua requieren un adecuado análisis de los datos almacenados para lograr transformar las lecturas en información útil. Los sistemas de telelectura instalados durante los últimos años suponen una importante inversión por parte de las empresas gestoras, proporcionando una cantidad masiva de datos que, analizados correctamente, dan soporte a la toma de decisiones. Un monitoreo continuo y adecuado de los consumos se traduce tanto en posibles beneficios económicos como ambientales. Conocer con mayor detalle el comportamiento esperado de los diferentes usuarios que conforman una red de agua supone mayor fiabilidad en la detección de incidencias, tales como fugas, eventos extremos de consumos, fraude o fallos en los equipos de medición, dando lugar a la implementación de medidas preventivas y correctivas más eficientes. Adicionalmente, el conocimiento de estas pautas o patrones de consumo facilita el predimensionado de nuevas conexiones y la selección de las tecnologías de medición a instalar. Generalmente, las redes de abastecimiento de una población se encuentran conformadas por un considerable número de conexiones domiciliarias o de uso residencial, con tasas de consumo anual relativamente bajas, mientras que los usuarios no residenciales, inferiores en cantidad, demandan con frecuencia un volumen importante del total suministrado. Por otra parte, el comportamiento de éstos últimos en muchos casos es difícil de predecir, ya que depende del tipo de actividad desarrollada y requiere un análisis particular. Por esto, el análisis y caracterización de consumos no residenciales se plantea como punto de partida para una gestión completa y optimizada de las redes de distribución de agua. El objetivo de este trabajo consiste en determinar pautas de consumo, dotaciones, coeficientes de modulación punta, distribución de los caudales de trabajo y demás parámetros que permitan caracterizar el comportamiento de distintos usuarios no domésticos, poniendo énfasis en una correcta visualización de los resultados, a fin de convertirlos en una herramienta de interpretación sencilla que sirva como apoyo a la toma de decisiones. Se trabaja con datos de consumo horario, diario, mensual o trimestral correspondientes a centros educativos, hoteles, y establecimientos de restauración, obtenidos a partir de sistemas de telelectura operativos en distintas poblaciones de España. De cada grupo se definen subcategorías, por ejemplo, en el primer caso se distingue entre escuelas infantiles, colegios e institutos y universidades. Para completar el análisis se hace una recopilación de información asociada a cada usuario, tales como número de alumnos y régimen educativo en colegios, cantidad de plazas, categoría y grado de ocupación en hoteles, superficie total y aforo en bares y restaurantes, a fin de definir dotaciones y analizar una posible relación entre las diferentes variables y el consumo de agua. Además, se propone una metodología para definir la distribución del volumen diario consumido para conocer los rangos de caudal más habituales de los usuarios. En una segunda etapa, se definen algunas metodologías de análisis de los datos masivos, empleando los resultados obtenidos en la fase de caracterización, que apuntan a la detección rápida y sencilla de las posibles incidencias mencionadas anteriormente. A modo de ejemplo, se exponen tres casos de estudio con resultados concretos y algunos comentarios sobre las anomalías detectadas. Al trabajar con una base de datos masiva es fundamental garantizar una adecuada calidad de los mismos. La implementación de algoritmos de análisis, por más complejos que resulten, pierde total validez si la calidad de los datos de partida es mala. Por esta razón, se plantea una etapa previa de validación de datos basada en una exahustiva evaluación de características, propuestas por la normativa internacional ISO/IEC 25012 (2019), combinando criterios matemáticos con el comportamiento esperado de cada usuario, a fin de lograr una correcta depuración de las lecturas recibidas, eliminando aquellos datos que puedan distorsionar los resultados. es_ES
dc.description.abstract [CA] Els avanços tecnològics implementats en la fase de mesurament de consums d'aigua requereixen una adequada anàlisi de les dades emmagatzemades per a aconseguir transformar les lectures en informació útil. Els sistemes de telelectura instal·lats durant els últims anys suposen una important inversió per part de les empreses gestores, proporcionant una quantitat massiva de dades que, analitzades correctament, donen suport a la presa de decisions. Una monitorització continua i adequada dels consums es tradueix tant en possibles beneficis econòmics com ambientals. Conéixer amb major detall el comportament esperat dels diferents usuaris que conformen una xarxa d'aigua suposa major fiabilitat en la detecció d'incidències, tals com fuites, esdeveniments extrems de consums, fraus o errors en els equips de mesurament, donant lloc a la implementació de mesures preventives i correctives més eficients. Addicionalment, el coneixement d'aquestes pautes o patrons de consum facilita el predimensionat de noves connexions i la selecció de les tecnologies de mesurament a instal·lar. Generalment, les xarxes d’abastiment d'una població es troben conformades per un considerable nombre de connexions domiciliàries o d'ús residencial, amb tases de consum anual relativament baixes, mentre que els usuaris no residencials, inferiors en quantitat, demanden amb freqüència un volum important del total subministrat. D'altra banda, el comportament d'aquests últims en molts casos és difícil de predir, ja que depén del tipus d'activitat desenvolupada i requereix una anàlisi particular. Per això, l'anàlisi i caracterització de consums no residencials es planteja com a punt de partida per a una gestió completa i optimitzada de les xarxes de distribució d'aigua. L'objectiu d'aquest treball consisteix a determinar pautes de consum, dotacions, coeficients de modulació punta, distribució dels cabals de treball i altres paràmetres que permeten caracteritzar el comportament de diferents usuaris no domèstics, posant èmfasis en una correcta visualització dels resultats, a fi de convertir-los en una eina d'interpretació senzilla que servisca com a suport a la presa de decisions. Es treballa amb dades de consum horari, diari, mensual o trimestral corresponents a centres educatius, hotels, i establiments de restauració, obtinguts a partir de sistemes de telelectura operatius en diferents poblacions d'Espanya. De cada grup es defineixen subcategories, per exemple, en el primer cas es distingeix entre escoles infantils, col·legis i instituts i universitats. Per a completar l'anàlisi es fa una recopilació d'informació associada a cada usuari, tals com nombre d'alumnes i règim educatiu en col·legis, quantitat de places, categoria i grau d'ocupació en hotels, superfície total i aforament en bars i restaurants, a fi de definir dotacions i analitzar una possible relació entre les diferents variables i el consum d'aigua. A més, es proposa una metodologia per a definir la distribució del volum diari consumit per a conéixer els rangs de cabal més habituals dels usuaris. En una segona etapa, es defineixen algunes metodologies d'anàlisis de les dades massives, emprant els resultats obtinguts en la fase de caracterització, que apunten a la detecció ràpida i senzilla de les possibles incidències esmentades anteriorment. Com a exemple, s'exposen tres casos d'estudi amb resultats concrets i alguns comentaris sobre les anomalies detectades. En treballar amb una base de dades massiva és fonamental garantir una adequada qualitat d'aquests. La implementació d'algorismes d'anàlisis, per més complexos que resulten, perd total validesa si la qualitat de les dades de partida no és bona. Per aquesta raó, es planteja una etapa prèvia de validació de dades basada en una exahustiva avaluació de característiques, propostes per la normativa internacional ISO/IEC 25012 (2019), combinant criteris matemàtics amb el comportament esperat de cada usuari, a fi d'aconseguir una correcta depuració de les lectures rebudes, eliminant aquelles dades que puguen distorsionar els resultats. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Usuarios no residenciales es_ES
dc.subject Big Data es_ES
dc.subject Tele-lectura es_ES
dc.subject Patrón de consumo es_ES
dc.subject Identificación de incidencias es_ES
dc.subject Non-residential users es_ES
dc.subject Remote reading system es_ES
dc.subject Consumption patterns es_ES
dc.subject Event detection es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA HIDRAULICA es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente-Màster Universitari en Enginyeria Hidràulica i Medi Ambient es_ES
dc.title Caracterización del consumo de agua de usuarios no residenciales mediante el uso de Big Data y propuesta para la identificación de incidencias. Ejemplo de aplicación en centros educativos, hoteles y establecimientos de restauración es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto 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.description.bibliographicCitation Bazán, LA. (2019). Caracterización del consumo de agua de usuarios no residenciales mediante el uso de Big Data y propuesta para la identificación de incidencias. Ejemplo de aplicación en centros educativos, hoteles y establecimientos de restauración. http://hdl.handle.net/10251/129886 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\112300 es_ES


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