Técnicas de analítica visual para análisis de la demanda energética en edificios

90 Pages·2016·7.99 MB·Spanish

Técnicas de analítica visual para análisis
de la demanda energética en edificios
Por
PABLO FERNÁNDEZ GONZÁLEZ
Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, de Computadores y Sistemas
UNIVERSIDAD DE OVIEDO
UnTFMpresentadoalaUniversidaddeOviedoenconformi-
dad con los requisitos del MÁSTER DE INGENIERÍA DE LA
AUTOMATIZACIÓN E INFORMÁTICA INDUSTRIAL delaFacul-
taddeIngeniería.
ENERO 2015

RESUMEN
Elcaminoparaconseguirunamejoradelaeficiencia,energéticaencualquierámbito,siem-
prepasapormedirlosdatosdeconsumoeinterpretarlos.Esenestafasedeinterpretación
donde ahonda este trabajo haciendo posible, de una forma muy simple e intuitiva, que
el usuario pueda interactuar con toda la información que está visualizando. Gracias a esta
interacción,lasposibilidadesdevisualizardiferentestiposdepatronessoncasiinfinitas.
i

DEDICACIÓN Y AGRADECIMIENTOS
Megustaríadedicarestetrabajoalosprofesoresdelmásteren IngenieríadelaAutom-
atizacióneInformáticaIndustrial,loscualesposibilitaronmivueltaalosestudiostras
ocho años alejado de las instituciones académicas y a Daniel Pérez López, compañero
de Laboratorio. Quiero hacer especial hincapié en la persona de Ignacio Díaz Blanco, al ser él
quien logró transmitirme la pasión por este campo de la ciencia, haciéndome ver sus grandes
posibilidades,noyasóloatravésdesuasignaturaTécnicasinteligentesdeinspecciónindustrial,
sinotambiénalmostrarmesupropuestadetrabajoparaelTFM.Enellameproponíatrabajar
con Pandas de Python, HTML, JavaScript, D3.js y Crossfilter.js, para poder llevar a cabo un
proyectodeaplicaciónWebparavisualizaciónyanálisisdedatos.Laideadeaprendertodosestos
lenguajes,hastaesemomento,completamentenuevosparamí,meresultóirrechazable.
iii

DECLARACIÓN DEL AUTOR
Declaro que este trabajo ha sido realizado en acuerdo a los requerimientos
del Máster de Ingeniería de la Automatización e Informática Industrial de
la Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón. Excepto donde sea indicado
por referencias específicas en el texto, el trabajo aquí presentado es el propio del
candidato.Todoslospuntosdevistaaquíexpresadossonlosdelautor.
FIRMADO:....................................................FECHA:..........................................
v

TABLA DE CONTENIDOS
Pag.
Listadetablas ix
Listadefiguras xi
1 Introducción 1
1.1 Contextodelproyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Planteamientodelproblema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2 Estadodelarte 11
2.1 VisualizaciónenEficienciaEnergética. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2 Modosytécnicasdevisualización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.1 Visualizaciones2D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.2 Visualizaciones3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.3 MúltiplesVistasCoordinadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3 Tecnologíasdevisualización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.4 Encuadredelproyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3 MétodosyTécnicas 23
3.1 Técnicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.1.1 Tratamientopreviodedatos:PythonyPandas . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.2 ElestándarWeb(Html,CSSyJavaScript) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.1.3 D3.jsyCrossFilter.js . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.2 Criteriosdediseño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.2.1 Criteriosfuncionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.2.2 Criteriosnofuncionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.3 Laaplicación:plantillahtml,archivosyfuncionesJavaScript . . . . . . . . . . . . 33
3.3.1 ResumendelprocesopreviorealizadoPython . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.3.2 PlantilladelaAplicación:HTMLyCSS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.3.3 Archivosutilizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
vii
TABLA DE CONTENIDOS
3.3.4 FuncionesJavaScriptynocionesbásicasdeD3.js . . . . . . . . . . . . . . . 37
4 Resultados 49
4.1 Casosdeestudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.1.1 Identificacióndelosconsumosmásfrecuentes . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.1.2 Identificacióndecuandoseproducenlosmayoresconsumos . . . . . . . . . 50
4.1.3 Identificacióndecuándoseproducenlosmenoresconsumos . . . . . . . . . 51
4.1.4 Identificación de cuándo se producen los peores factores de potencia y
consecuencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.1.5 Identificacióndeconsumosresiduales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.1.6 Identificacióndelcambioenlafacturaalhacermodificacionesenlatarifa
horaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.2 Estudiodeusuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.2.1 Conclusionesextraídasysugerenciasaportadasporlosusuarios . . . . . . 56
5 DiscusiónGeneral 65
5.1 Aportaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.2 Líneasfuturasdetrabajo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
A Cronogramadeltrabajo 69
B Presupuestodeltrabajo 71
Bibliografía 73
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