Reconstrucción del Patrón de Consumo Eléctrico a Partir de Big Data Mediante Técnica de Mapreduce

Esteban Mauricio Inga Ortega; Juan Paul Inga Ortega; Estuardo Josafat Correa Zapata; Roberto Carlos Hincapie Reyes

doi:10.29019/enfoqueute.v9n1.220

Reconstrucción del Patrón de Consumo Eléctrico a Partir de Big Data Mediante Técnica de Mapreduce

Translated title of the contribution: Reconstruction of the Electricity Consumption Pattern from Big Data Using the Mapreduce Technique

Esteban Mauricio Inga Ortega, Juan Paul Inga Ortega, Estuardo Josafat Correa Zapata, Roberto Carlos Hincapie Reyes

Research output: Contribution to journal › Article

Abstract

The work presents the performance of the MapReduce technique to reconstruct the load curve from a previously stored amount of information coming from smart metering of electrical energy and currently considered as Big Data. The management of information in the stage of an intelligent electrical network considered as a System of Management of Measured Data or MDMS needs reducing the times with respect to the reports that are required in a certain moment for decision making in relation to the electrical demand response. Therefore, this paper proposes the use of MapReduce as a technique to obtain information of the load curve in a suitable time to obtain trends and statistics related to the residential electric pattern.

Translated title of the contribution	Reconstruction of the Electricity Consumption Pattern from Big Data Using the Mapreduce Technique
Original language	Spanish (Ecuador)
Pages (from-to)	177-187
Number of pages	11
Journal	Enfoque Ute
Volume	9
Issue number	9
DOIs	https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v9n1.220
State	Published - 30 Mar 2018

Keywords

Big data
Map reduce
Meter data management system
Smart gridsmart metering

CACES Knowledge Areas

317A Electricity and Energy

Access to Document

10.29019/enfoqueute.v9n1.220

Cite this

@article{e55b9442b5654c149304d867357952b8,

title = "Reconstrucci{\'o}n del Patr{\'o}n de Consumo El{\'e}ctrico a Partir de Big Data Mediante T{\'e}cnica de Mapreduce",

abstract = "El trabajo presenta la actuaci{\'o}n de la t{\'e}cnica MapReduce para reconstruir la curva de carga a partir de una cantidad de informaci{\'o}n previamente almacenada proveniente de la medici{\'o}n inteligente de energ{\'i}a el{\'e}ctrica y considerada actualmente como Big Data. La gesti{\'o}n de la informaci{\'o}n en el escenario de una red el{\'e}ctrica inteligente considerada como Sistema de Gesti{\'o}n de Datos Medidos o SGDM necesita reducir los tiempos respecto a los informes que se requieren en un momento determinado para la toma de decisiones en relaci{\'o}n a la respuesta de la demanda el{\'e}ctrica. Por ello, este trabajo propone el uso de MapReduce como t{\'e}cnica para obtener informaci{\'o}n de la curva de carga en un tiempo adecuado para obtener tendencias y estad{\'i}sticas relacionadas con el patr{\'o}n el{\'e}ctrico residencial.",

keywords = "Big data, Map reduce, Meter data management system, Smart gridsmart metering, Big data, Map reduce, Meter data management system, Smart gridsmart metering",

author = "{Inga Ortega}, {Esteban Mauricio} and {Inga Ortega}, {Juan Paul} and {Correa Zapata}, {Estuardo Josafat} and {Hincapie Reyes}, {Roberto Carlos}",

year = "2018",

month = mar,

day = "30",

doi = "10.29019/enfoqueute.v9n1.220",

language = "Espa{\~n}ol (Ecuador)",

volume = "9",

pages = "177--187",

journal = "Enfoque Ute",

issn = "1390-6542",

publisher = "Universidad Tecnol{\'o}gica Equinoccial",

number = "9",

}

TY - JOUR

T1 - Reconstrucción del Patrón de Consumo Eléctrico a Partir de Big Data Mediante Técnica de Mapreduce

AU - Inga Ortega, Esteban Mauricio

AU - Inga Ortega, Juan Paul

AU - Correa Zapata, Estuardo Josafat

AU - Hincapie Reyes, Roberto Carlos

PY - 2018/3/30

Y1 - 2018/3/30

N2 - El trabajo presenta la actuación de la técnica MapReduce para reconstruir la curva de carga a partir de una cantidad de información previamente almacenada proveniente de la medición inteligente de energía eléctrica y considerada actualmente como Big Data. La gestión de la información en el escenario de una red eléctrica inteligente considerada como Sistema de Gestión de Datos Medidos o SGDM necesita reducir los tiempos respecto a los informes que se requieren en un momento determinado para la toma de decisiones en relación a la respuesta de la demanda eléctrica. Por ello, este trabajo propone el uso de MapReduce como técnica para obtener información de la curva de carga en un tiempo adecuado para obtener tendencias y estadísticas relacionadas con el patrón eléctrico residencial.

AB - El trabajo presenta la actuación de la técnica MapReduce para reconstruir la curva de carga a partir de una cantidad de información previamente almacenada proveniente de la medición inteligente de energía eléctrica y considerada actualmente como Big Data. La gestión de la información en el escenario de una red eléctrica inteligente considerada como Sistema de Gestión de Datos Medidos o SGDM necesita reducir los tiempos respecto a los informes que se requieren en un momento determinado para la toma de decisiones en relación a la respuesta de la demanda eléctrica. Por ello, este trabajo propone el uso de MapReduce como técnica para obtener información de la curva de carga en un tiempo adecuado para obtener tendencias y estadísticas relacionadas con el patrón eléctrico residencial.

KW - Big data

KW - Map reduce

KW - Meter data management system

KW - Smart gridsmart metering

KW - Big data

KW - Map reduce

KW - Meter data management system

KW - Smart gridsmart metering

UR - http://ingenieria.ute.edu.ec/enfoqueute/index.php/revista/article/view/220

U2 - 10.29019/enfoqueute.v9n1.220

DO - 10.29019/enfoqueute.v9n1.220

M3 - Artículo

SN - 1390-6542

VL - 9

SP - 177

EP - 187

JO - Enfoque Ute

JF - Enfoque Ute

IS - 9

ER -

Reconstrucción del Patrón de Consumo Eléctrico a Partir de Big Data Mediante Técnica de Mapreduce

Abstract

Keywords

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